DeepSeek V3 0324

Для DeepSeek V3 0324 используйте Chat Completions API.

О модели

DeepSeek V3 0324 — обновление DeepSeek V3 от 24 марта 2025 года. DeepSeek отмечает улучшения в написании фронтенд-кода, текстах на китайском языке и вызове функций. Принимает и возвращает текст.

Структура модели та же, что у DeepSeek V3. Поддерживает вызов функций, вывод в JSON и дополнение кода FIM.

По данным DeepSeek, по сравнению с V3 результат на MMLU-Pro вырос с 75,9 до 81,2, на GPQA — с 59,1 до 68,4, на AIME — с 39,6 до 59,4, на LiveCodeBench — с 39,2 до 49,2.

Стоимость

Текущая стоимость использования этой модели:

Токены	Стоимость за 1 млн токенов
Входные токены	29₽
Выходные токены	114₽
Чтение из кэша	11₽

Как считается расход

Учитываются все токены
И входные (input), и сгенерированные моделью (output)

Характеристики

Параметр	Значение
Вход	Текст
Выход	Текст
Лицензия	MIT
Дата выхода	24 марта 2025

Сравнение с соседними моделями

Модель	Дата выхода	Рассуждения	Вызов функций	GPQA Diamond
DeepSeek V3 0324 (эта модель)	24 марта 2025	Без рассуждений	Есть	68,4 %
DeepSeek R1 0528	28 мая 2025	Рассуждения в каждом ответе	Есть	81,0 %
DeepSeek V3.1	21 августа 2025	Переключаемые: режимы с рассуждениями и без них	Есть	80,1 % с рассуждениями, 74,9 % без них

Бенчмарки

Бенчмарк	Результат	Условия
MMLU-Pro	81,2 %	Условия не раскрыты
GPQA	68,4 %	Условия не раскрыты
AIME	59,4 %	Условия не раскрыты
LiveCodeBench	49,2 %	Условия не раскрыты

API

Эндпоинт

http

POST https://api.akashilab.ru/v1/chat/completions

Текстовый запрос

import osfrom openai import OpenAIclient = OpenAI(    api_key=os.environ["DSLAB_API_KEY"],    base_url="https://api.akashilab.ru/v1",)response = client.chat.completions.create(    model="deepseek-v3-0324",    messages=[        {"role": "system", "content": "Отвечай кратко и по делу."},        {"role": "user", "content": "Объясни, что такое идемпотентность."},    ],)print(response.choices[0].message.content)

Параметры

Параметр	Тип	По умолчанию	Описание
model	string	обязательный	ID модели: deepseek-v3-0324.
messages	array	обязательный	История диалога. content — строка или массив блоков text.
max_tokens	integer	—	Максимальный ответ в токенах.
stream	boolean	false	Потоковый ответ.
tools	array	—	Ваши функции: type function, name, description и parameters (JSON Schema).