DeepSeek обновила Flash-модель до V4.1-Flash-1017 — в тесте DeepSWE она обошла GPT-5.6 Sol и Claude Opus 5
DeepSeek выпустила DeepSeek-V4.1-Flash-1017 — обновление своей Flash-модели. Разработчики называют его точечным: архитектура та же, но результаты в рассуждениях, коде, агентных и визуальных задачах выросли, а время на выполнение задач и длина ответов сократились. Модель уже доступна в веб-версии, приложении и API под именем deepseek-flash.
В тесте DeepSWE v1.1, где модель правит код в реальных репозиториях, новинка набрала 77 баллов. У GPT-5.6 Sol — 73, у Claude Opus 5 — 74. В Automation-Bench результат 60,5 против 45,8 и 50,3. В Agents’ Last Exam — 35,4 против 26,7 и 28,6.
Но в части задач на код Opus 5 всё ещё впереди. В Terminal-Bench 4.0 у DeepSeek 42,3 балла против 51,8 у Opus 5, в NL2Repo — 68,2 против 75,3, в ProgramBench — 29,1 против 37,0. То есть в агентных сценариях модель подтянулась, но не во всех сложных инженерных тестах вышла в лидеры.
Контекстное окно — до миллиона токенов, максимальный ответ — до 384 тысяч токенов. Модель понимает не только текст, но и картинки. Веса выложены на Hugging Face под лицензией MIT. Правда, размер большой — 763 млрд параметров, поэтому для локального запуска нужен серьёзный кластер.
Цена в API не изменилась. В непиковые часы — от 0,15 доллара за миллион входных токенов и 0,60 доллара за миллион выходных. В пиковые часы вдвое дороже: 0,30 и 1,20 доллара.
Где тут деньги: Новая модель DeepSeek может усилить конкуренцию среди разработчиков ИИ. Она работает быстрее и лучше справляется с автоматизацией задач. Это может создать спрос на инструменты для работы с ИИ-агентами. Новая ниша может появиться в сфере автоматического исправления программного кода.
Тренд или хайп? Скорее тренд, так как модель уже работает в вебе и API. Она показывает хорошие результаты в тестах, но в сложных задачах на код всё еще уступает конкурентам. Модель уже доступна на HuggingFace тут
Подпишись Техно и ИИ