DeepSeek обновила V4.1 Flash: нейросеть стала лучше справляться с программированием

Компания DeepSeek представила обновлённую ИИ-модель DeepSeek-V4.1-Flash-1017. Разработчики улучшили её способности к программированию, решению сложных задач и работе в составе ИИ-агентов. По утверждению компании, модель также стала быстрее выполнять задания и генерировать более короткие ответы.

Обновление вышло 17 октября и уже доступно в веб-версии DeepSeek, мобильном приложении и через API. Компания также опубликовала веса модели под открытой лицензией MIT.

Что изменилось в DeepSeek-V4.1-Flash-1017

Модель заточена под создание кода. Она должна лучше писать отдельные функции и создавать полноценные проекты по текстовому описанию.

Для этого DeepSeek применила обучение с подкреплением с собственной обратной связью (reinforcement learning with self-feedback). При таком подходе модель совершенствует свои действия, опираясь на результаты предыдущих попыток.

В официальном анонсе компания показала несколько проектов, созданных с помощью нейросети: браузерную гоночную игру, трёхмерные сцены и воссозданные на движке Godot элементы Portal 2.

Как модель показала себя в тестах

DeepSeek также опубликовала результаты сравнительных испытаний новой и предыдущей версий V4.1 Flash.

В Terminal-Bench 4.0, который проверяет, как ИИ выполняет задачи разработчика через терминал, результат вырос с 31,2 до 42,3 балла. В ProgramBench — с 20,3 до 29,1 балла.

В DeepSWE v1.1, тесте на решение задач программирования, новая версия набрала 77 баллов против 74,2 у предыдущей.

В Humanity’s Last Exam модель без дополнительных инструментов набрала 42,6 балла против прежних 36,8. Этот тест проверяет, как ИИ отвечает на сложные вопросы из разных научных областей.

Что нового в этой модели

DeepSeek оптимизировала модель для работы с ИИ-агентами и инструментами DeepSeek Harness, Tencent CodeBuddy и WorkBuddy. С их помощью нейросеть может выполнять цепочки действий: изучать код, изменять файлы и решать задачи в проекте.

По данным компании, модель стала быстрее выполнять задания и давать более короткие ответы — это позволяет ей экономить токены.

Тарифы API остались прежними: миллион входных токенов без кеша стоит 0,15 доллара, выходных — 0,60 доллара. В пиковые часы цены удваиваются.

Разработчики, которые уже используют V4.1 Flash, могут продолжить работу с текущими интеграциями: обновлённая версия доступна под прежним идентификатором deepseek-flash. Контекстное окно вмещает миллион токенов.

Веса модели можно скачать с Hugging Face и развернуть на собственной инфраструктуре.

Одновременно с обновлением модели DeepSeek открыла доступ к Search API и Fetch API. С их помощью программы могут искать информацию в интернете и извлекать содержимое веб-страниц. Каждый инструмент стоит 0,75 доллара за тысячу вызовов.