Terrill Dicki
25 августа 2025 23:56
Together AI представляет DeepSeek-V3.1, гибридную модель, предлагающую быстрые ответы и режимы глубокого рассуждения, обеспечивая эффективность и надежность для различных приложений.
Together AI представила DeepSeek-V3.1, продвинутую гибридную модель, разработанную для удовлетворения как требований быстрого реагирования, так и задач сложного рассуждения. Модель, теперь доступная для развертывания на платформе Together AI, особенно отмечена своей функциональностью двойного режима, позволяющей пользователям выбирать между режимами без размышления и с размышлением для оптимизации производительности в зависимости от сложности задачи.
Функции и возможности
DeepSeek-V3.1 создан для обеспечения повышенной эффективности и надежности, согласно Together AI. Он поддерживает бессерверное развертывание с SLA 99,9%, обеспечивая надежную производительность в различных сценариях использования. Режим размышления модели предлагает сопоставимое качество с его предшественником, DeepSeek-R1, но со значительным улучшением скорости, делая его подходящим для производственных сред.
Модель построена на существенном наборе данных для обучения, с 630 миллиардами токенов для контекста 32K и 209 миллиардами токенов для контекста 128K, улучшая ее способность обрабатывать расширенные беседы и большие кодовые базы. Это гарантирует, что модель хорошо оснащена для задач, требующих детального анализа и многоступенчатого рассуждения.
Применение в реальном мире
DeepSeek-V3.1 превосходно справляется с различными приложениями, включая задачи кода и поискового агента. В режиме без размышления он эффективно обрабатывает рутинные задачи, такие как генерация конечных точек API и простые запросы. В отличие от этого, режим размышления идеален для решения сложных проблем, таких как отладка распределенных систем и проектирование миграций баз данных без простоев.
Для обработки документов модель предлагает возможности без размышления для извлечения сущностей и базового анализа, в то время как режим размышления поддерживает комплексный анализ рабочих процессов соответствия и перекрестные ссылки на нормативные требования.
Показатели производительности
Тесты эталонных показателей раскрывают сильные стороны модели в обоих режимах. Например, в эталонном тесте MMLU-Redux режим размышления достиг 93,7% успеха, превзойдя режим без размышления на 1,9%. Аналогично, эталонный тест GPQA-Diamond показал улучшение на 5,2% в режиме размышления. Эти показатели подчеркивают способность модели повышать производительность в различных задачах.
Развертывание и интеграция
DeepSeek-V3.1 доступен через бессерверный API Together AI и выделенные конечные точки, предлагая технические спецификации с 671 миллиардом общих параметров и лицензией MIT для широкого применения. Инфраструктура разработана для надежности, с центрами обработки данных в Северной Америке и соответствием SOC 2.
Разработчики могут быстро интегрировать модель в свои приложения, используя предоставленный Python SDK, обеспечивая беспрепятственное включение возможностей DeepSeek-V3.1 в существующие системы. Инфраструктура Together AI поддерживает большие модели смеси экспертов, обеспечивая эффективную работу как режимов размышления, так и без размышления при производственных нагрузках.
С запуском DeepSeek-V3.1, Together AI стремится предоставить универсальное решение для бизнеса, стремящегося улучшить свои Управляемый ИИ приложения как быстрым откликом, так и глубокими аналитическими возможностями.
Источник изображения: Shutterstock
Источник: https://blockchain.news/news/together-ai-launches-deepseek-v3-1-versatile-hybrid-model
