DeepSeek phát hành V4.1-Flash-1017, bản cập nhật mà công ty cho biết nhanh hơn và tạo đầu ra ngắn hơn
Công ty AI Trung Quốc mô tả mô hình trọng số mở này là bản cập nhật nhỏ của V4.1-Flash và cho biết nó cải thiện điểm benchmark đồng thời rút ngắn độ dài đầu ra. Công ty cũng mở các API Search và Fetch cho mọi người dùng.

Điểm chính
- 1DeepSeek cho biết V4.1-Flash-1017 đạt điểm benchmark tốt hơn, hoàn thành tác vụ nhanh hơn và tạo đầu ra ngắn hơn so với V4.1-Flash.
- 2Theo công ty, mô hình có trên trang web, ứng dụng và API của DeepSeek, với trọng số mở trên Hugging Face và ModelScope.
- 3Điểm Humanity's Last Exam được báo cáo do DeepSeek công bố nằm trong khoảng 36,8 đến 42,6, so với 36,8 đến 39,1 của phiên bản trước; các số liệu do công ty cung cấp.
- 4DeepSeek mở các API Search và Fetch cho mọi người dùng với giá $0,75 cho 1.000 lượt gọi mỗi endpoint, một phần sử dụng qua công cụ được miễn phí đến ngày 31 tháng 10 năm 2026.
- 5Theo bản tin, đợt phát hành diễn ra sau sự cố kéo dài khoảng năm giờ vào đầu tuần mà một số chuyên gia cho là do tài nguyên tính toán hạn chế.
Toàn bộ bài viết
DeepSeek đã phát hành DeepSeek-V4.1-Flash-1017, phiên bản cập nhật của mô hình V4.1-Flash. Trong thông báo phát hành, công ty cho biết phiên bản mới đạt điểm cao hơn trên các benchmark, hoàn thành tác vụ nhanh hơn và tạo ra phản hồi ngắn hơn so với phiên bản trước, gọi kết quả này là “một cải thiện Pareto về hiệu năng và chi phí”. Theo DeepSeek, mô hình có trên trang web, trong ứng dụng và qua API của công ty, và trọng số đã được công bố trên Hugging Face và ModelScope.
The Economic Times, đăng lại một bản tin của hãng thông tấn, cho biết DeepSeek công bố bản cập nhật vào chiều thứ Bảy qua một loạt bài đăng trên X và mô tả đây là bản sửa đổi nhỏ của V4.1-Flash trước đó. Bản tin dẫn báo cáo kỹ thuật của công ty trên Hugging Face, trong đó tuyên bố có “những cải thiện đáng kể về suy luận, lập trình, tác vụ tác tử và các benchmark thị giác”. Theo bản tin, DeepSeek cũng công bố điểm trên Humanity's Last Exam, một bài kiểm tra gồm hàng nghìn câu hỏi về toán học, khoa học và nhân văn, với khoảng 36,8 đến 42,6 cho mô hình mới so với 36,8 đến 39,1 cho V4.1-Flash. Cả hai nguồn đều không giải thích các khoảng này thể hiện điều gì, và các số liệu chưa được kiểm chứng độc lập.
DeepSeek cho biết mô hình được huấn luyện bằng học tăng cường với cơ chế tự phản hồi để xây dựng các dự án hoàn chỉnh từ đầu đến cuối tốt hơn, và công ty giới thiệu các ví dụ gồm mô hình 3D Tử Cấm Thành, một trò chơi đua xe chạy trên trình duyệt và bản tái tạo Portal 2 làm bằng engine Godot. Công ty cho biết mô hình đã được tối ưu hóa cho các công cụ bao gồm DeepSeek Harness, Tencent CodeBuddy và WorkBuddy, và khuyến nghị dùng DeepSeek Harness v0.2.1-rc.1 trở lên. Công ty cũng công bố biểu đồ thể hiện DeepSWE v1.1 Pass@1 theo chi phí mỗi tác vụ, được đo bằng harness mini-swe-v2.
Cùng với mô hình, DeepSeek mở các API Search và Fetch cho mọi người dùng. Công ty cho biết chúng chạy trên công cụ tìm kiếm riêng của mình, mà theo công ty xử lý hàng trăm triệu yêu cầu mỗi ngày, và định giá mỗi endpoint ở mức $0,75 cho 1.000 lượt gọi. Theo công ty, người dùng API DeepSeek có thể gọi miễn phí các công cụ này thông qua server-side tools trong DeepSeek Harness, Claude Code và Codex cho đến khi bắt đầu tính phí vào ngày 31 tháng 10 năm 2026, lúc 16:00 UTC.
Bản tin đặt sự kiện phát hành này trong cuộc cạnh tranh rộng hơn giữa các mô hình trọng số mở của Trung Quốc với các hệ thống độc quyền chi phí cao hơn của Mỹ từ những công ty như OpenAI và Anthropic, cũng như các đối thủ trong nước gồm Moonshot Kimi và Z.ai. Bản tin lưu ý rằng mức giảm giá mạnh mà V4.1-Flash được chào bán sau khi ra mắt vào đầu tháng 9 đã kéo theo sự sụt giảm mạnh của cổ phiếu niêm yết tại Hồng Kông của các đối thủ như MiniMax, Z.ai và Alibaba. Bản tin cũng cho biết DeepSeek gặp sự cố máy chủ kéo dài khoảng năm giờ vào đầu tuần, mà một số chuyên gia liên hệ với việc thiếu năng lực tính toán, và tình trạng chậm và gián đoạn đã trở nên thường xuyên hơn trong những tháng gần đây khi nhu cầu từ giới phát triển tăng lên.
Vì sao quan trọng
Các mô hình trọng số mở chi phí thấp của DeepSeek thách thức các đối thủ Mỹ và đã gây áp lực lên các đối thủ Trung Quốc, và mức giá của V4.1-Flash trước đó trùng với đợt giảm giá cổ phiếu của các đối thủ. Nếu những cải thiện được tuyên bố về tốc độ và độ dài đầu ra được xác nhận, bản cập nhật có thể giảm chi phí cho nhà phát triển, dù các sự cố gần đây cho thấy áp lực về năng lực trong việc đáp ứng nhu cầu đó.
Dòng thời gian
· Đăng lúc
Chủ đề#DeepSeek#mô hình trọng số mở#mô hình ngôn ngữ lớn#AI lập trình#Trung Quốc
Nguồn
Bài này dựa trên các nguồn sau. Hãy đọc chúng để nắm đầy đủ bối cảnh.



