Crmgo Блог

DeepSeek випустила V4.1-Flash-1017: відкрита модель, яка обходить Claude Opus 5 у програмуванні та коштує в рази дешевше

DeepSeek випустила V4.1-Flash-1017: відкрита модель, яка обходить Claude Opus 5 у програмуванні та коштує в рази дешевше

DeepSeek оновила модель V4.1 Flash: нова версія 1017 швидша, дає коротші відповіді, у тестах на програмування обходить Claude Opus 5 і GPT-5.6 Sol, а ціна API не змінилася.

DeepSeek випустила V4.1-Flash-1017: відкрита модель, яка обходить Claude Opus 5 у програмуванні та коштує в рази дешевше

Китайська компанія DeepSeek 17 жовтня випустила оновлену модель DeepSeek-V4.1-Flash-1017. За даними розробника, вона працює швидше, дає коротші відповіді й у низці тестів на програмування та роботу ШІ-агентів обходить значно більші моделі конкурентів. Ваги моделі одразу виклали у відкритий доступ.

Про реліз DeepSeek оголосила в соцмережі X о 16:35 за пекінським часом. Нова версія вже працює на сайті, у мобільному застосунку та через API компанії, а ваги опубліковані на Hugging Face і ModelScope. Сама DeepSeek називає оновлення «мінорним», але приріст у тестах помітний.

Розробникам нічого не потрібно змінювати: модель доступна через API під тією ж назвою deepseek-flash, а ціни не змінилися. Вхідні токени коштують $0,3 за мільйон (без кешу), вихідні — $1,2 за мільйон у пікові години, а поза піком удвічі дешевше. Контекстне вікно, як і раніше, становить 1 млн токенів, а відповідь може містити до 384 тис. токенів.

У власних тестах DeepSeek нова модель покращила результати попередниці в усіх категоріях. У тесті DeepSWE v1.1, який перевіряє здатність виправляти реальні помилки в коді, вона набрала 77,0 бала проти 74,2 у попередньої версії, 74,0 у Claude Opus 5 і 73,0 у GPT-5.6 Sol. У Terminal-Bench 4.0, де модель працює в командному рядку, результат зріс з 31,2 до 42,3.

Головна перевага — вартість. За даними DeepSeek, одне завдання в DeepSWE обходиться в середньому менш ніж у $0,20, тоді як попередня версія коштувала близько $0,50. Конкурентні моделі на тому ж графіку коштують від $2 до понад $10 за завдання. Водночас у складних питаннях без доступу до інструментів (тест HLE) модель помітно відстає від лідерів: 42,6 бала проти 56,3 у Claude Opus 5.

Для навчання DeepSeek застосувала метод навчання з підкріпленням на основі самооцінки (RLSF): модель використовує власні оцінки впевненості та самокритику як сигнал винагороди, тож не потрібні ні люди-оцінювачі, ні окремі моделі винагороди. Компанія каже, що це допомагає моделі створювати цілі програмні проєкти з нуля — від ігор до 3D-моделювання.

Разом із моделлю DeepSeek уперше відкрила стороннім розробникам свій внутрішній пошуковий рушій через Search API і Fetch API. За словами компанії, він уже обробляє сотні мільйонів запитів на день. Кожен з цих сервісів коштує $0,75 за 1000 викликів.

Варто зважати, що всі наведені цифри — це внутрішні тести DeepSeek, а незалежних перевірок поки немає. Проте реліз ще раз показує, як китайські відкриті моделі тиснуть на закритих західних конкурентів саме ціною.

Джерела: The Decoder, Hugging Face (картка моделі DeepSeek), DigIntoAI, Bloomberg, 17 жовтня 2026 року.

Примітка: матеріал міг бути створений за підтримки ШІ з подальшою людською редакцією. Відповідальний за зміст: Dmytro Lomaka, Kaltenkirchen.