Сравнение моделей DeepSeek V3.1 Terminus vs o3-mini
Сравнение моделей DeepSeek V3.1 Terminus vs o3-mini по цене, контексту и дате релиза.
deepseek/deepseek-v3.1-terminus
DeepSeek‑V3.1 Terminus — обновление [DeepSeek V3.1](/deepseek/deepseek-chat-v3.1), сохраняющее базовые возможности модели и улучшающее согласованность языка, агентные функции и поведение в задачах программирования и поиска. Это крупная гибридная модель рассуждений с режимами thinking и non‑thinking, расширенная двухфазным обучением на длинном контексте и оптимизированная для более эффективного инференса. Модель улучшает работу с инструментами, генерацию кода и общую эффективность рассуждений, поддерживает structured tool calling, code agents и search agents и хорошо подходит для исследований, программирования и агентных workflow. Управление режимом рассуждений доступно через параметр `reasoning.enabled`.
openai/o3-mini
OpenAI o3-mini — экономичная языковая модель, оптимизированная для задач рассуждений в STEM, особенно сильная в науке, математике и программировании. Эта модель поддерживает параметр `reasoning_effort`, который можно установить в значения "high", "medium" или "low" для управления временем на рассуждения. Значение по умолчанию — "medium". OpenRouter также предлагает слаг модели `openai/o3-mini-high`, чтобы по умолчанию использовать параметр "high". Модель имеет три регулируемых уровня усилия рассуждений и поддерживает ключевые возможности для разработчиков, включая вызов функций, структурированные выходные данные и стриминг, но не поддерживает обработку изображений. Модель демонстрирует значительные улучшения по сравнению с предшественником: эксперты предпочитали её ответы в 56% случаев и отмечали снижение серьёзных ошибок на сложных вопросах на 39%. При среднем уровне усилия рассуждений o3-mini соответствует производительности более крупной модели o1 на сложных оценках рассуждений, таких как AIME и GPQA, сохраняя меньшую задержку и стоимость.