DeepSeek випустила V4.1-Flash-1017 — оновлення, яке, за словами компанії, працює швидше й дає коротші відповіді
Китайська ШІ-компанія називає модель із відкритими вагами незначним оновленням V4.1-Flash і стверджує, що вона покращує результати в бенчмарках, скорочуючи довжину відповідей. Компанія також відкрила свої API Search і Fetch для всіх користувачів.

Ключові факти
- 1За словами DeepSeek, V4.1-Flash-1017 має кращі результати в бенчмарках, швидше виконує завдання й видає коротші відповіді, ніж V4.1-Flash.
- 2За даними компанії, модель доступна на сайті DeepSeek, у застосунку та через API, а відкриті ваги розміщено на Hugging Face і ModelScope.
- 3Оприлюднені DeepSeek результати в Humanity's Last Exam, про які повідомляється, становлять від 36,8 до 42,6 проти 36,8–39,1 у попередньої версії; дані надано компанією.
- 4DeepSeek відкрила свої API Search і Fetch для всіх користувачів за ціною 0,75 $ за 1 000 викликів для кожної кінцевої точки; частина використання через інструменти безкоштовна до 31 жовтня 2026 року.
- 5Згідно з матеріалом, випуск відбувся після майже п’ятигодинного збою раніше цього тижня, який деякі експерти пояснили обмеженими обчислювальними ресурсами.
Повний текст
DeepSeek випустила DeepSeek-V4.1-Flash-1017 — оновлену версію своєї моделі V4.1-Flash. В анонсі випуску компанія заявила, що нова версія має вищі результати в бенчмарках, швидше виконує завдання й генерує коротші відповіді, ніж попередниця, назвавши це «покращенням за Парето щодо продуктивності та вартості». За даними DeepSeek, модель доступна на її сайті, у застосунку та через API, а ваги опубліковано на Hugging Face і ModelScope.
Видання The Economic Times, яке опублікувало матеріал інформаційного агентства, повідомило, що DeepSeek оголосила про оновлення в суботу вдень серією дописів у X і описала його як незначне доопрацювання попередньої V4.1-Flash. У матеріалі з посиланням на технічний звіт компанії на Hugging Face ідеться про «суттєві покращення в міркуваннях, програмуванні, агентних завданнях і візуальних бенчмарках». Згідно з матеріалом, DeepSeek також оприлюднила результати в Humanity's Last Exam — тесті з тисяч запитань із математики, природничих і гуманітарних наук, — навівши діапазон від 36,8 до 42,6 для нової моделі проти 36,8–39,1 для V4.1-Flash. Жодне з джерел не пояснює, що означають ці діапазони, а дані не було незалежно перевірено.
За словами DeepSeek, модель пройшла навчання з підкріпленням із використанням самозворотного зв’язку, щоб краще створювати повноцінні проєкти від початку до кінця; компанія продемонструвала приклади, зокрема 3D-модель Забороненого міста, браузерну гоночну гру та відтворення Portal 2 на рушії Godot. Компанія заявила, що модель оптимізовано для інструментів, зокрема DeepSeek Harness, Tencent CodeBuddy і WorkBuddy, і рекомендує DeepSeek Harness v0.2.1-rc.1 або новішу версію. Вона також опублікувала графік, що зіставляє DeepSWE v1.1 Pass@1 з вартістю одного завдання; вимірювання проводилися за допомогою середовища mini-swe-v2.
Разом із моделлю DeepSeek відкрила свої API Search і Fetch для всіх користувачів. Компанія повідомила, що вони працюють на її власній пошуковій системі, яка, за її словами, обробляє сотні мільйонів запитів на день, і встановила ціну 0,75 $ за 1 000 викликів для кожної кінцевої точки. За даними компанії, користувачі DeepSeek API можуть безкоштовно викликати ці інструменти через серверні інструменти в DeepSeek Harness, Claude Code і Codex до початку тарифікації 31 жовтня 2026 року о 16:00 UTC.
У матеріалі випуск розглядається в контексті ширшого суперництва між китайськими моделями з відкритими вагами та дорожчими пропрієтарними американськими системами таких компаній, як OpenAI і Anthropic, а також внутрішніми конкурентами, зокрема Moonshot Kimi і Z.ai. У ньому зазначається, що за значною знижкою, з якою V4.1-Flash пропонували після запуску на початку вересня, послідувало різке падіння акцій конкурентів, що котируються в Гонконзі, як-от MiniMax, Z.ai та Alibaba. Також у матеріалі йдеться, що раніше цього тижня в DeepSeek стався збій серверів тривалістю близько п’яти годин, який деякі експерти пов’язали з нестачею обчислювальних потужностей, і що уповільнення та перебої останніми місяцями почастішали в міру зростання попиту з боку розробників.
Чому це важливо
Недорогі моделі DeepSeek із відкритими вагами кидають виклик американським конкурентам і чинять тиск на китайських суперників, а попередня цінова політика щодо V4.1-Flash збіглася зі зниженням акцій конкурентів. Якщо заявлений виграш у швидкості та довжині відповідей підтвердиться, оновлення може знизити витрати для розробників, хоча нещодавні збої вказують на дефіцит потужностей для обслуговування цього попиту.
Хронологія
· Опубліковано
Теми#DeepSeek#моделі з відкритими вагами#великі мовні моделі#ШІ для програмування#Китай
Джерела
Ця новина ґрунтується на таких джерелах. Прочитайте їх, щоб побачити повний контекст.



