DeepSeek V3.1 は DeepSeek の最新フラッグシップモデルです。ハイブリッド推論アーキテクチャ、より高い思考効率、そして強力なエージェント機能により、AI パフォーマンスを向上させるために設計されています。これらの革新により、開発者はよりスマートなアプリケーションを構築し、実世界のタスクを効率化するための強力な基盤を得られます。
このガイドでは、DeepSeek V3.1 を紹介し、そのコア機能とベンチマークでの強みを強調し、ローカルデプロイ、API、サードパーティプラットフォームを通じてアクセスする方法を示します。
基本紹介
| **機能 ** | ** 詳細** |
| 総パラメータ数 | 671B |
| アクティブパラメータ数 | 37B |
| コンテキスト長 | 128K |
| アーキテクチャ | Transformer ベースの MoE |
| 思考モード | ハイブリッド思考モード（Think + Non-Think） |
| ライセンス | MIT ライセンス |
ベンチマーク
DeepSeek V3.1（推論） は、AIME 競技数学や GPQA 科学推論などの高難度タスクにおいて、より強力な論理チェーン構築、長文コンテキスト理解、そしてより一貫性のある回答を提供します。そのため、高精度で深みのあるアプリケーションに最適です。
DeepSeek V3.1（非推論） は、一般的なワークロードに対して、より高い効率とコスト効果でバランスの取れたパフォーマンスを提供します。これらを組み合わせることで、開発者は厳密な推論の深さと実用的な汎用効率の間で柔軟に選択できます。
主な改善点
- ハイブリッド推論： DeepSeek V3.1 は Think モードと Non-Think モードを1つのモデルに統合。
- より高速な思考： DeepSeek V3.1 Think は DeepSeek-R1-0528 と同等の回答品質を達成しながら、より迅速に応答します。
- より強力なエージェントスキル： DeepSeek V3.1 は事後トレーニングを活用してツール使用を改善し、複雑なマルチステップタスクを処理します。
DeepSeek V3.1 へのアクセス方法：ローカルデプロイ
DeepSeek V3.1 の要件
| **タイプ ** | VRAM（概算） | ** 推奨ハードウェア** |
| 1 ビット | 186 GB | シングルハイエンド GPU / マルチ GPU サーバー |
| 2 ビット | 219 GB | マルチ GPU サーバー |
| 3 ビット | 319 GB | マルチ GPU サーバー |
| 4 ビット | 404 GB | マルチ GPU サーバー |
| 8 ビット | 713 GB | 大規模 GPU クラスター |
| 16 ビット（BF16） | 1.34 TB | Nvidia H200 8 カードクラスター |
DeepSeek V3.1 は、以下のハードウェアとオープンソースコミュニティソフトウェアを使用してローカルデプロイをサポートします。
- DeepSeek-Infer Demo：FP8 および BF16 推論のためのシンプルで軽量なデモ。
- SGLang：BF16 および FP8 モードでの DeepSeek-V3 を完全サポート。マルチトークン予測は近日対応予定。
- LMDeploy：ローカルおよびクラウドデプロイの両方で効率的な FP8 および BF16 推論を提供。
- TensorRT-LLM：現在 BF16 推論と INT4/INT8 量子化をサポート。FP8 対応は準備中。
- vLLM：FP8 および BF16 での DeepSeek-V3 をテンソル並列処理とパイプライン並列処理でサポート。
- LightLLM：FP8 および BF16 で効率的なシングルノードまたはマルチノードデプロイを提供。
- AMD GPU：SGLang 経由で AMD GPU 上で BF16 および FP8 モードの DeepSeek-V3 を実行。
- Huawei Ascend NPU：Huawei Ascend デバイス上で INT8 および BF16 モードの DeepSeek-V3 を実行。
DeepSeek V3.1 はローカルデプロイが可能ですが、かなりのハードウェア要件が必要です。Novita AI は、複雑なインフラストラクチャを管理する必要なく、最適化された ** クラウド GPU ソリューション（H100 および H200）** も提供しています。
DeepSeek V3.1 へのアクセス方法：API の使用
Novita AI は 163.8K コンテキスト ** の DeepSeek V3.1 API を提供しており、 入力トークン 1M あたり $0.55**、** 出力トークン 1M あたり $1.66** のコストです。
オプション 1：直接 API 統合（Python 例）
ステップ 1：ログインしてモデルライブラリにアクセス
アカウントにログインまたはサインアップし、モデルライブラリ ボタンをクリックします。
ステップ 2：モデルを選択
利用可能なオプションを参照し、ニーズに合ったモデルを選択します。
ステップ 3：無料トライアルを開始
選択したモデルの機能を試すために、無料トライアルを開始します。
ステップ 4：API キーを取得
API で認証するために、新しい API キーを提供します。「設定」ページに移動し、画像に示されているように API キーをコピーします。
ステップ 5：API をインストール
プログラミング言語に固有のパッケージマネージャーを使用して API をインストールします。
インストール後、開発環境に必要なライブラリをインポートします。API キーを使用して API を初期化し、Novita AI LLM との対話を開始します。これは、Python ユーザー向けのチャット完了 API の使用例です。
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/openai",
api_key="",
)
model = "deepseek/deepseek-v3.1"
stream = True # or False
max_tokens = 81920
system_content = "Be a helpful assistant"
temperature = 1
top_p = 1
min_p = 0
top_k = 50
presence_penalty = 0
frequency_penalty = 0
repetition_penalty = 1
response_format = { "type": "text" }
chat_completion_res = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{
"role": "system",
"content": system_content,
},
{
"role": "user",
"content": "Hi there!",
}
],
stream=stream,
max_tokens=max_tokens,
temperature=temperature,
top_p=top_p,
presence_penalty=presence_penalty,
frequency_penalty=frequency_penalty,
response_format=response_format,
extra_body={
"top_k": top_k,
"repetition_penalty": repetition_penalty,
"min_p": min_p
}
)
if stream:
for chunk in chat_completion_res:
print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
print(chat_completion_res.choices[0].message.content)
オプション 2：OpenAI Agents SDK を使用したマルチエージェントワークフロー
DeepSeek-V3.1 のデュアルモード機能を活用した高度なマルチエージェントシステムを構築します：
- プラグアンドプレイ統合： 任意の OpenAI Agents ワークフローで DeepSeek V3.1 を使用
- 高度なエージェント機能： ハンドオフ、ルーティング、ツール統合をサポート
- スケーラブルなアーキテクチャ： DeepSeek V3.1 の機能を活用するエージェントを設計
DeepSeek V3.1 へのアクセス方法：Claude Code 統合
ステップ 1：Claude Code のインストール
Claude Code をインストールする前に、システムが最小要件を満たしていることを確認してください。ローカル環境に Node.js 18 以上がインストールされている必要があります。ターミナルで node --version を実行して Node.js のバージョンを確認できます。
コマンドプロンプト（Windows）またはターミナル（Mac/Linux）を開き、以下を実行します：
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
グローバルインストールにより、Claude Code がシステムの任意のディレクトリからアクセス可能になります。インストールプロセスは、すべてのプラットフォームで必要な依存関係と PATH 変数を自動的に設定します。
ステップ 2：環境変数の設定
環境変数は、Claude Code が Novita AI の API エンドポイントを介して DeepSeek V3.1 を使用するように設定します。これらの変数は、Claude Code にリクエストの送信先と認証方法を指示します。
- Windows の場合
コマンドプロンプトを開き、次の環境変数を設定します：
set ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.novita.ai/anthropic
set ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=<Novita API Key>
set ANTHROPIC_MODEL=deepseek/deepseek-v3.1
set ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL=deepseek/deepseek-v3.1
<Novita API Key> を Novita AI プラットフォームから取得した実際の API キーに置き換えてください。これらの変数は現在のセッション中のみ有効であり、コマンドプロンプトを閉じた場合は再設定する必要があります。
- Mac および Linux の場合
ターミナルを開き、次の環境変数をエクスポートします：
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.novita.ai/anthropic"
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="<Novita API Key>"
export ANTHROPIC_MODEL="deepseek/deepseek-v3.1"
export ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL="deepseek/deepseek-v3.1"
ステップ 3：Claude Code の起動
インストールと設定が完了したら、プロジェクトディレクトリで Claude Code を起動できます。cd コマンドを使用して目的のプロジェクトの場所に移動します：
cd <your-project-directory>
claude .
ドット（.）パラメータは、Claude Code に現在のディレクトリで動作するように指示します。起動時に、インタラクティブセッションで Claude Code プロンプトが表示されます。
これにより、ツールが指示を受け取る準備ができたことを示します。インターフェースは、自然言語プログラミングインタラクションのためのクリーンで直感的な環境を提供します。
ステップ 4：最初のプロジェクトの構築
Claude Code は、詳細なプロジェクトの説明を機能的なアプリケーションに変換するのに優れています。プロンプトを入力した後、Enter キーを押してタスクを開始します。Claude Code は要件を分析し、必要なファイルを作成し、機能を実装し、ドキュメント付きの完全なプロジェクト構造を提供します。
DeepSeek V3.1 へのアクセス方法：他のサードパーティプラットフォームとの接続
開発ツール： OpenAI 互換 API および Anthropic 互換 API を介して、Cursor、Trae、Qwen Code、Cline などの一般的な IDE および開発環境とシームレスに統合します。
オーケストレーションフレームワーク： 公式コネクタを使用して、LangChain、Dify、CrewAI、Langflow などの AI オーケストレーションプラットフォームと接続します。
Hugging Face 統合： Novita AI は Hugging Face の公式推論プロバイダーとして機能し、幅広いエコシステムの互換性を確保します。
FAQ
Novita AI は、開発者がシンプルな API を使用して AI モデルを簡単にデプロイできるようにする AI クラウドプラットフォームであり、構築とスケーリングのための手頃で信頼性の高い GPU クラウドも提供しています。
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