DeepSeek V4.1 Flash 1017 надминава по-големите конкуренти в агентни задачи, като за пореден път драстично намалява разходите за задача
Основни точки
- Китайската AI компания Deepseek пусна Deepseek-V4.1-Flash-1017 на своите платформи, както и като модел с отворени тегла в Hugging Face и ModelScope.
- Обучен чрез подсилващо обучение със самообратна връзка, моделът работи по-бързо, генерира по-кратки изходи и се представя добре при цялостна разработка на софтуер и агентни задачи, съобщава компанията.
- При вътрешни тестове обновената версия превъзхожда по-големи конкуренти като Claude Opus 5 и GPT 5.6-Sol при тестове за програмиране и агентни задачи. Deepseek също така предоставя на разработчиците своята вътрешна търсачка чрез нови Search и Fetch API.
Китайската AI компания Deepseek пусна обновена версия на своя Flash модел със значителни подобрения при агентни задачи и програмиране. Компанията също така за първи път предоставя вътрешната си търсачка на външни разработчици.
Deepseek-V4.1-Flash-1017 вече е достъпен чрез уебсайта, приложението и API на компанията. Deepseek публикува и теглата на модела като софтуер с отворен код в Hugging Face и ModelScope. В сравнение с прекия си предшественик моделът постига по-добри резултати на тестове, изпълнява задачите по-бързо и генерира по-кратки изходи. Компанията определя обновлението като подобрение по Парето в компромиса между производителност и цена.
За създаване на цялостни софтуерни проекти от нулата Deepseek използва подсилващо обучение със самообратна връзка (RLSF). Този метод за дообучаване позволява на модела да използва собствените си вътрешни оценки на увереността или генерираните от него самия критики като сигнал за награда. Така отпада необходимостта от човешки оценители или външни модели за награда. Deepseek твърди, че подходът подобрява разработката на проекти от край до край при задачи, вариращи от програмиране на игри до 3D моделиране и дизайнерска работа. Моделът може също да анимира кратки обяснителни видеоклипове, подобно на наскоро пуснатия Opus 5.5.
Моделът е оптимизиран за среди за разработка като Deepseek Harness (препоръчва се версия v0.2.1-rc.1 или по-нова), Tencent CodeBuddy и WorkBuddy.
По-малкият Flash модел превъзхожда по-големи конкуренти при задачи за програмиране и агенти
При собствените тестове на Deepseek V4.1-Flash-1017 превъзхожда предшественика си V4.1-Flash. Той също така побеждава по-големи конкурентни модели като Claude Opus 5, GPT 5.6-Sol, Kimi K3 и GLM 5.3 в няколко категории за програмиране и AI агенти.
Графика на разходите за теста DeepSWE показва колко важно е значението на по-кратките изходи за ефективността. V4.1-Flash-1017 постига максимален резултат от 77,0 процента при средна цена малко под 0,20 долара на задача. При ниската си настройка той все пак надхвърля 72 процента при цена около 0,10 долара. Предшественикът му е постигнал 74,2 процента, но е струвал около 0,50 долара на изпълнение.
Конкурентни модели като GPT-6 Astra, Gemini 3.8 Flash и Claude Opus 5 струват между 2 и над 10 долара на задача според тази графика, като нито един от тях не достига точността на по-малкия модел на Deepseek. Все още няма независими тестове, а и тестовете така или иначе разказват само половината от историята. Например впечатленията на разработчиците от качеството на кода могат значително да се различават от резултатите на тестовете.
Deepseek превръща вътрешната си търсачка в публичен API
Наред с езиковия модел Deepseek предоставя своите инструменти за уеб търсене (Search и Fetch API) на всички разработчици. Компанията заявява, че тези услуги работят с търсачка, разработена вътрешно, която вече обработва стотици милиони заявки дневно по целия свят. Подробности за настройването са налични в API документацията.
Всеки краен интерфейс струва 0,75 долара за 1000 заявки. Потребителите на Deepseek API могат да използват функциите безплатно чрез сървърни инструменти в Deepseek Harness, Claude Code и Codex до 31 октомври 2026 г. (16:00 ч. UTC).
Интегрирането на китайски AI модели в работните процеси вчера стана малко по-малко привлекателно. Според съобщения китайското правителство планира да затегне правилата за публикуване на модели с отворени тегла или дори напълно да блокира пускането им. Един от решаващите фактори е дали дадена система се нарежда сред 10-те най-способни модела.
AI новини без сензации – подбрани от хора
Абонирайте се за THE DECODER и получете четене без реклами, седмичен AI бюлетин, нашия ексклузивен шест пъти годишно доклад за водещите технологии „AI Radar“, пълен достъп до архива и достъп до секцията за коментари.
Преведено автоматично от английски. Оригиналната статия е на връзката по-долу.