DeepSeek প্রকাশ করল V4.1-Flash-1017, কোম্পানির দাবি এই আপডেট আরও দ্রুত এবং আরও সংক্ষিপ্ত আউটপুট দেয়
চীনা AI কোম্পানিটি এই ওপেন-ওয়েট মডেলকে V4.1-Flash-এর একটি ছোট আপডেট হিসেবে বর্ণনা করেছে এবং বলেছে যে এটি আউটপুটের দৈর্ঘ্য কমানোর পাশাপাশি বেঞ্চমার্ক স্কোর উন্নত করে। কোম্পানিটি তার Search ও Fetch API-ও সব ব্যবহারকারীর জন্য উন্মুক্ত করেছে।
মূল বিষয়
- 1DeepSeek বলছে, V4.1-Flash-1017 বেঞ্চমার্কে V4.1-Flash-এর চেয়ে ভালো স্কোর করে, কাজ দ্রুত শেষ করে এবং আরও সংক্ষিপ্ত আউটপুট দেয়।
- 2কোম্পানির তথ্য অনুযায়ী, মডেলটি DeepSeek-এর ওয়েবসাইট, অ্যাপ ও API-তে পাওয়া যাচ্ছে, এবং এর ওপেন ওয়েট Hugging Face ও ModelScope-এ রয়েছে।
- 3DeepSeek-এর প্রকাশিত Humanity's Last Exam-এর জানানো স্কোর 36.8 থেকে 42.6, যেখানে আগের সংস্করণের ক্ষেত্রে তা 36.8 থেকে 39.1; পরিসংখ্যানগুলো কোম্পানির দেওয়া।
- 4DeepSeek তার Search ও Fetch API সব ব্যবহারকারীর জন্য প্রতি এন্ডপয়েন্টে প্রতি 1,000 কলে $0.75 দামে উন্মুক্ত করেছে, আর টুলভিত্তিক কিছু ব্যবহার 31 অক্টোবর, 2026 পর্যন্ত বিনামূল্যে।
- 5প্রতিবেদন অনুযায়ী, এই প্রকাশ এসেছে এই সপ্তাহেই আগে প্রায় পাঁচ ঘণ্টার এক বিভ্রাটের পর, যার কারণ হিসেবে কিছু বিশেষজ্ঞ সীমিত কম্পিউটিং সম্পদকে দায়ী করেছেন।
পুরো খবর
DeepSeek তার V4.1-Flash মডেলের একটি হালনাগাদ সংস্করণ DeepSeek-V4.1-Flash-1017 প্রকাশ করেছে। প্রকাশের ঘোষণায় কোম্পানিটি জানিয়েছে, নতুন সংস্করণটি পূর্বসূরির তুলনায় বেঞ্চমার্কে বেশি স্কোর করে, কাজ আরও দ্রুত শেষ করে এবং আরও সংক্ষিপ্ত উত্তর তৈরি করে; ফলাফলটিকে কোম্পানি “পারফরম্যান্স ও খরচে একটি প্যারেটো উন্নতি” বলে অভিহিত করেছে। DeepSeek-এর তথ্য অনুযায়ী, মডেলটি তার ওয়েবসাইট, অ্যাপ এবং API-এর মাধ্যমে পাওয়া যাচ্ছে, এবং ওয়েটগুলো Hugging Face ও ModelScope-এ প্রকাশ করা হয়েছে।
একটি বার্তা সংস্থার প্রতিবেদন প্রকাশ করে The Economic Times জানিয়েছে, DeepSeek শনিবার বিকেলে X-এ ধারাবাহিক কয়েকটি পোস্টে আপডেটটির ঘোষণা দেয় এবং এটিকে আগের V4.1-Flash-এর একটি ছোট সংশোধন হিসেবে বর্ণনা করে। প্রতিবেদনে Hugging Face-এ থাকা কোম্পানির কারিগরি প্রতিবেদনের উদ্ধৃতি দিয়ে বলা হয়েছে, সেখানে “রিজনিং, কোডিং, এজেন্টিক কাজ এবং ভিজ্যুয়াল বেঞ্চমার্কে উল্লেখযোগ্য উন্নতি”র দাবি করা হয়েছে। প্রতিবেদন অনুযায়ী, DeepSeek Humanity's Last Exam-এর স্কোরও প্রকাশ করেছে — গণিত, বিজ্ঞান ও মানবিকী বিষয়ে হাজার হাজার প্রশ্নের একটি পরীক্ষা — যেখানে নতুন মডেলের জন্য 36.8 থেকে 42.6 পরিসর দেওয়া হয়েছে, আর V4.1-Flash-এর জন্য 36.8 থেকে 39.1। কোনো সূত্রই ব্যাখ্যা করেনি এই পরিসরগুলো কী বোঝায়, এবং পরিসংখ্যানগুলো স্বাধীনভাবে যাচাই করা হয়নি।
DeepSeek জানিয়েছে, শুরু থেকে শেষ পর্যন্ত পূর্ণাঙ্গ প্রকল্প তৈরিতে দক্ষতা বাড়াতে মডেলটিকে সেলফ-ফিডব্যাকসহ রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিংয়ের মাধ্যমে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়েছে, এবং কোম্পানিটি কিছু উদাহরণ দেখিয়েছে, যার মধ্যে রয়েছে ফরবিডেন সিটির একটি 3D মডেল, ব্রাউজারভিত্তিক একটি রেসিং গেম এবং Godot ইঞ্জিনে তৈরি Portal 2-এর একটি পুনর্নির্মাণ। কোম্পানিটি বলেছে, মডেলটিকে DeepSeek Harness, Tencent CodeBuddy ও WorkBuddy-সহ বিভিন্ন টুলের জন্য অপ্টিমাইজ করা হয়েছে, এবং এটি DeepSeek Harness v0.2.1-rc.1 বা তার নতুন সংস্করণ ব্যবহারের পরামর্শ দেয়। কোম্পানিটি একটি চার্টও প্রকাশ করেছে, যেখানে mini-swe-v2 হারনেস দিয়ে পরিমাপ করা DeepSWE v1.1 Pass@1-কে প্রতি কাজের খরচের বিপরীতে দেখানো হয়েছে।
মডেলের পাশাপাশি DeepSeek তার Search ও Fetch API সব ব্যবহারকারীর জন্য উন্মুক্ত করেছে। কোম্পানিটি জানিয়েছে, এগুলো তার নিজস্ব সার্চ ইঞ্জিনে চলে, যা তার দাবি অনুযায়ী প্রতিদিন কয়েকশো মিলিয়ন অনুরোধ সামলায়, এবং প্রতিটি এন্ডপয়েন্টের দাম প্রতি 1,000 কলে $0.75 নির্ধারণ করেছে। কোম্পানির তথ্য অনুযায়ী, DeepSeek API ব্যবহারকারীরা DeepSeek Harness, Claude Code ও Codex-এ সার্ভার-সাইড টুলের মাধ্যমে এই টুলগুলো বিনামূল্যে কল করতে পারবেন, যতক্ষণ না 31 অক্টোবর, 2026, 16:00 UTC-তে বিলিং শুরু হয়।
প্রতিবেদনটি এই প্রকাশকে চীনা ওপেন-ওয়েট মডেল এবং OpenAI ও Anthropic-এর মতো কোম্পানির বেশি খরচের মার্কিন প্রোপ্রাইটারি সিস্টেম, সেইসঙ্গে Moonshot Kimi ও Z.ai-সহ দেশীয় প্রতিদ্বন্দ্বীদের মধ্যে বৃহত্তর প্রতিযোগিতার প্রেক্ষাপটে স্থাপন করেছে। এতে উল্লেখ করা হয়, সেপ্টেম্বরের শুরুতে উন্মোচনের পর V4.1-Flash যে বড় ছাড়ে দেওয়া হয়েছিল, তার পরপরই MiniMax, Z.ai ও Alibaba-র মতো প্রতিযোগীদের হংকংয়ে তালিকাভুক্ত শেয়ারের দাম তীব্রভাবে কমে যায়। প্রতিবেদনে আরও বলা হয়, এই সপ্তাহেই আগে DeepSeek-এর সার্ভার প্রায় পাঁচ ঘণ্টা বিভ্রাটে ছিল, যা কিছু বিশেষজ্ঞ অপর্যাপ্ত কম্পিউটিং সক্ষমতার সঙ্গে যুক্ত করেছেন, এবং ডেভেলপারদের চাহিদা বাড়ার সঙ্গে সঙ্গে সাম্প্রতিক মাসগুলোতে ধীরগতি ও বিঘ্ন আরও ঘন ঘন দেখা দিচ্ছে।
কেন গুরুত্বপূর্ণ
DeepSeek-এর কম খরচের ওপেন-ওয়েট মডেলগুলো মার্কিন প্রতিদ্বন্দ্বীদের চ্যালেঞ্জ জানাচ্ছে এবং চীনা প্রতিযোগীদের ওপর চাপ সৃষ্টি করেছে, আর এর আগের V4.1-Flash-এর মূল্য নির্ধারণের সময়েই প্রতিযোগীদের শেয়ারের দরপতন ঘটেছিল। গতি ও আউটপুটের দৈর্ঘ্যে দাবি করা উন্নতি যদি টিকে থাকে, তবে এই আপডেট ডেভেলপারদের খরচ কমাতে পারে, যদিও সাম্প্রতিক বিভ্রাটগুলো সেই চাহিদা মেটাতে সক্ষমতার ওপর চাপের ইঙ্গিত দেয়।
সময়রেখা
· প্রকাশিত
বিষয়#DeepSeek#ওপেন-ওয়েট মডেল#লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল#AI কোডিং#চীন
উৎস
এই খবরটি নিচের সূত্রগুলোর ওপর ভিত্তি করে লেখা। পূর্ণ প্রেক্ষাপটের জন্য সেগুলো পড়ুন।
