DeepSeek rilis V4.1-Flash-1017, pembaruan yang menurut perusahaan itu lebih cepat dan menghasilkan keluaran lebih ringkas

DeepSeek telah merilis DeepSeek-V4.1-Flash-1017, versi terbaru dari model V4.1-Flash miliknya. Dalam pengumuman rilisnya, perusahaan itu mengatakan versi baru ini meraih skor lebih tinggi pada benchmark, menyelesaikan tugas lebih cepat, dan menghasilkan respons lebih ringkas dibanding pendahulunya, serta menyebut hasilnya sebagai “peningkatan Pareto dalam kinerja dan biaya”. Menurut DeepSeek, model ini tersedia di situs web, di aplikasi, dan melalui API-nya, sementara bobot modelnya telah dipublikasikan di Hugging Face dan ModelScope.

The Economic Times, yang memuat laporan kantor berita, menyebutkan DeepSeek mengumumkan pembaruan ini pada Sabtu sore melalui serangkaian unggahan di X dan menggambarkannya sebagai revisi minor dari V4.1-Flash sebelumnya. Laporan itu mengutip laporan teknis perusahaan di Hugging Face yang mengklaim “peningkatan substansial pada penalaran, pemrograman, tugas agentik, dan benchmark visual”. Menurut laporan tersebut, DeepSeek juga memublikasikan skor pada Humanity's Last Exam, tes berisi ribuan soal yang mencakup matematika, sains, dan humaniora, dengan rentang 36,8 hingga 42,6 untuk model baru dibandingkan 36,8 hingga 39,1 untuk V4.1-Flash. Kedua sumber tidak menjelaskan apa yang diwakili oleh rentang tersebut, dan angka-angka itu belum diverifikasi secara independen.

DeepSeek mengatakan model ini dilatih dengan reinforcement learning menggunakan umpan balik mandiri agar lebih baik dalam membangun proyek utuh dari awal hingga akhir, dan perusahaan itu menampilkan contoh termasuk model 3D Kota Terlarang, gim balap berbasis peramban, serta rekreasi Portal 2 yang dibuat dengan mesin Godot. Perusahaan itu mengatakan model ini telah dioptimalkan untuk alat-alat termasuk DeepSeek Harness, Tencent CodeBuddy, dan WorkBuddy, serta merekomendasikan DeepSeek Harness v0.2.1-rc.1 atau yang lebih baru. DeepSeek juga memublikasikan grafik yang memetakan DeepSWE v1.1 Pass@1 terhadap biaya per tugas, yang diukur dengan harness mini-swe-v2.

Bersamaan dengan model tersebut, DeepSeek membuka API Search dan Fetch untuk semua pengguna. Perusahaan itu mengatakan keduanya berjalan di mesin pencari miliknya sendiri, yang menurutnya menangani ratusan juta permintaan per hari, dan menetapkan harga $0,75 per 1.000 panggilan untuk setiap endpoint. Menurut perusahaan, pengguna API DeepSeek dapat memanggil alat-alat ini secara gratis melalui server-side tools di DeepSeek Harness, Claude Code, dan Codex hingga penagihan dimulai pada 31 Oktober 2026 pukul 16:00 UTC.

Laporan itu menempatkan rilis ini dalam persaingan yang lebih luas antara model open-weight Tiongkok dan sistem proprietary AS berbiaya lebih tinggi dari perusahaan seperti OpenAI dan Anthropic, serta pesaing domestik termasuk Moonshot Kimi dan Z.ai. Laporan itu mencatat bahwa diskon besar yang ditawarkan untuk V4.1-Flash setelah peluncurannya pada awal September diikuti oleh penurunan tajam saham pesaing yang tercatat di Hong Kong, seperti MiniMax, Z.ai, dan Alibaba. Laporan itu juga menyebutkan DeepSeek mengalami gangguan server sekitar lima jam pada awal pekan ini, yang oleh sejumlah pakar dikaitkan dengan kapasitas komputasi yang tidak memadai, dan bahwa perlambatan serta gangguan makin sering terjadi dalam beberapa bulan terakhir seiring meningkatnya permintaan dari pengembang.