DeepSeek-V3.1 scoort sterk op benchmarks: betaalbaar alternatief voor GPT-5 mini

Wat betekent dit voor gebruikers, en hoe verhoudt het zich tot giganten als GPT-5?

In augustus 2025 zijn de nieuwste benchmarkresultaten gepubliceerd voor het model DeepSeek-V3.1, een grote taalmodelvariant van DeepSeek AI. Het model laat aanzienlijke verbeteringen zien ten opzichte van de vorige versie (DeepSeek-R1-0528) op meerdere fronten, zoals web-based taken, programmeervragen en algemene kennis.

Op benchmarkdatasets zoals SimpleQA en Frames scoort V3.1 respectievelijk 93,4 en 83,7, tegenover 92,3 en 82,0 voor R1. Ook op de xbench-DeepSearch benchmark scoort V3.1 beduidend hoger met 71,2 versus 55,0. Vooral bij taken met directe vraag-en-antwoord-interactie toont DeepSeek-V3.1 zich zeer capabel.

DeepSeek-V3.1 blinkt vooral uit in programmeertaken zoals die van SWE-bench en LiveCodeBench. Op SWE-bench Verified scoort V3.1 een overtuigende 66,0, een duidelijke verbetering ten opzichte van eerdere versies (zoals 45,4 voor V3-0324 en 44,6 voor R1-0528). De Terminal-Bench toont nog sterker verschil: 31,3 voor V3.1 tegenover slechts 5,7 bij R1.

Bij de LiveCodeBench produceert V3.1 gemiddeld 13.977 tokens met een accuratesse van 74,8%, terwijl R1-0528 weliswaar meer tokens genereert (19.352), maar iets minder accuraat is (73,3%). De efficiëntie (meer output met minder tokens) maakt V3.1 vooral aantrekkelijk voor ontwikkelaars en tech-startups.

Hoewel GPT-5 in veel opzichten krachtiger blijft — zeker op het gebied van algemene intelligentie en redeneringsvermogen — biedt DeepSeek-V3.1 duidelijke voordelen in prijs, snelheid en codeergerichtheid. GPT-5 Mini of GPT-5 Nano zijn wellicht iets breder inzetbaar, maar DeepSeek-V3.1 is specifiek geoptimaliseerd voor 'agency': het zelfstandig uitvoeren van gerichte taken, zoals web search, QA en codering.

Belangrijk detail: DeepSeek maakt gebruik van een Mixture of Experts (MoE)-architectuur, waarbij slechts een deel van de totale parameters (bijvoorbeeld 30 miljard van de 700 miljard) actief wordt gebruikt tijdens inferentie. Dit resulteert in lagere rekenkosten zonder veel prestatieverlies.

Voor gebruikers en bedrijven die op zoek zijn naar een betaalbare, taakgerichte AI-oplossing, is DeepSeek-V3.1 een zeer competitieve optie. Het is niet de alleskunner die GPT-5 pretendeert te zijn, maar wel een efficiënt werkpaard voor specifieke toepassingen, vooral in programmeeromgevingen en technische vraagstukken.

De modellen van DeepSeek positioneren zich daarmee slim als tussenlaag in het AI-landschap: krachtig genoeg voor serieuze taken, maar licht genoeg voor brede inzetbaarheid en lage kosten.