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DeepSeek-V3.1

wandb · Chat model

DeepSeek-V3.1 は wandb の チャット モデルとして掲載されています。料金、上限、機能、ソースを比較しやすい形で確認できます。

正確性のため、プロバイダー名とモデル ID は原文のまま表示しています。

wandb-wandb-deepseek-ai-deepseek-v3-1

入力
$55000.0000 / 1M tokens
出力
$165000.0000 / 1M tokens
キャッシュ入力
N/A
コンテキスト長
128.0K

カタログ生成日: 2026/07/13

要点

向いている確認

自分のワークロードで試す前に、料金、コンテキスト長、対応機能を短時間で確認したいときに使います。

公式側で確認すること

割引、キャッシュ料金、リージョン条件、公開メタデータに出ていないモデル上限は、必ずプロバイダーの公式ページで確認してください。

料金

項目 料金
入力
$55000.0000 / 1M tokens
出力
$165000.0000 / 1M tokens
埋め込み
$55000.0000 / 1M tokens

上限

コンテキスト長
128.0K
最大入力トークン
128.0K
最大出力トークン
128.0K
最大トークン
128.0K

機能

機能 対応
Vision -
Function calling -
Parallel function calling -
Tool choice -
Prompt caching -
Reasoning -
Response schema -
System messages -
Audio input -
Audio output -
Web search -
PDF input -
Video input -

ベンチマーク

多くのベンチマーク行は、このプロバイダールートそのものではなく、ベースモデル系列に紐づいています。 ベンチマーク一覧を開く

ベンチマーク スコア 指標 対象範囲 確認日 ソース
MMLU 88.5 EM ベースモデル: DeepSeek-V3 (DeepSeek-V3) 2026-05-31 リンク
GPQA Diamond 59.1 Pass@1 ベースモデル: DeepSeek-V3 (DeepSeek-V3) 2026-05-31 リンク
LiveCodeBench 37.6 Pass@1 ベースモデル: DeepSeek-V3 (DeepSeek-V3) 2026-05-31 リンク
AIME 2024 39.2 Pass@1 ベースモデル: DeepSeek-V3 (DeepSeek-V3) 2026-05-31 リンク
MATH-500 90.2 EM ベースモデル: DeepSeek-V3 (DeepSeek-V3) 2026-05-31 リンク
MMLU-Pro 84.8 EM ベースモデル: DeepSeek-V3.1 (DeepSeek-V3.1-Thinking) 2026-05-31 リンク
GPQA Diamond 80.1 pass@1 ベースモデル: DeepSeek-V3.1 (DeepSeek-V3.1-Thinking) 2026-05-31 リンク
Humanity's Last Exam 15.9 pass@1 ベースモデル: DeepSeek-V3.1 (DeepSeek-V3.1-Thinking) 2026-05-31 リンク
LiveCodeBench 74.8 pass@1 ベースモデル: DeepSeek-V3.1 (DeepSeek-V3.1-Thinking) 2026-05-31 リンク
Aider Polyglot 76.3 accuracy ベースモデル: DeepSeek-V3.1 (DeepSeek-V3.1-Thinking) 2026-05-31 リンク
SWE-bench Verified (Agent mode) 66.0 resolved ベースモデル: DeepSeek-V3.1 (DeepSeek-V3.1-Thinking) 2026-05-31 リンク
AIME 2025 88.4 pass@1 ベースモデル: DeepSeek-V3.1 (DeepSeek-V3.1-Thinking) 2026-05-31 リンク

ソース

料金とメタデータの出典は英語版と同じデータベースを使っています。公式の提供元の事実情報は翻訳や推測で補完していません。

カタログ生成日: 2026-07-13T14:21:55.110Z