DeepSeek V4.1-Flash-1017: wyższe wyniki w testach agentowych i niższy deklarowany koszt
DeepSeek udostępnił zaktualizowany model V4.1-Flash-1017 na swojej stronie, w aplikacji oraz przez API. Wagi nowego wydania opublikowano również w serwisach Hugging Face i ModelScope. Firma deklaruje, że model generuje bardziej zwięzłe odpowiedzi, wykonuje zadania szybciej i poprawia wyniki poprzednika we wszystkich sprawdzanych kategoriach związanych z kodowaniem oraz pracą agentową.
Głównym elementem prezentacji nowej wersji jest deklarowany stosunek skuteczności do kosztu. W teście DeepSWE model osiągnął 77 proc. przy średnim koszcie poniżej 0,20 dolara za zadanie, a w konfiguracji „low” przekroczył 72 proc. przy nakładzie rzędu 0,10 dolara. Dla porównania wcześniejsza wersja V4.1-Flash notowała w tym samym benchmarku 74,2 proc., kosztując około 0,50 dolara za uruchomienie.
W zestawieniach opublikowanych przez twórców model wypada korzystniej także na tle większych systemów konkurencji, takich jak Claude Opus 5 czy wybrane wersje GPT. Wszystkie te dane pochodzą jednak wyłącznie z wewnętrznych testów DeepSeek i nie zostały jeszcze zweryfikowane przez niezależne analizy. Wyniki syntetycznych testów agentowych nie przesądzają też o zachowaniu modelu w różnorodnych, rzeczywistych projektach deweloperskich.
Równolegle firma otworzyła dla programistów narzędzia Search API i Fetch API oparte na swojej wewnętrznej wyszukiwarce. Zgodnie z dokumentacją DeepSeek API każde z tych rozwiązań wyceniono na 0,75 dolara za tysiąc wywołań.
Model został udostępniony z otwartymi wagami, choć w branży pojawiają się doniesienia o rozważaniu przez chińskie władze zaostrzenia kryteriów publicznego publikowania modeli o najwyższych parametrach. Na obecnym etapie są to jednak wyłącznie doniesienia o możliwych planach regulacyjnych, a nie obowiązujące przepisy prawa.
