Chińska firma DeepSeek 17 października wydała zaktualizowany model DeepSeek-V4.1-Flash-1017. Według dewelopera działa on szybciej, udziela krótszych odpowiedzi, a w szeregu testów programistycznych i dotyczących pracy agentów AI wyprzedza znacznie większe modele konkurentów. Wagi modelu od razu udostępniono w otwartym dostępie.
O wydaniu DeepSeek poinformowała w serwisie X o 16:35 czasu pekińskiego. Nowa wersja działa już na stronie, w aplikacji mobilnej oraz przez API firmy, a wagi opublikowano na Hugging Face i ModelScope. Sama DeepSeek nazywa aktualizację „drobniejszą”, ale przyrost w testach jest zauważalny.
Deweloperzy nie muszą niczego zmieniać: model jest dostępny przez API pod tą samą nazwą deepseek-flash, a ceny się nie zmieniły. Tokeny wejściowe kosztują 0,3 USD za milion (bez pamięci podręcznej), wyjściowe — 1,2 USD za milion w godzinach szczytu, a poza szczytem dwa razy taniej. Okno kontekstowe, jak dotychczas, wynosi 1 mln tokenów, a odpowiedź może zawierać do 384 tys. tokenów.
W testach własnych DeepSeek nowy model poprawił wyniki poprzedniczki we wszystkich kategoriach. W teście DeepSWE v1.1, który sprawdza zdolność do poprawiania rzeczywistych błędów w kodzie, zdobył 77,0 punktu wobec 74,2 u poprzedniej wersji, 74,0 u Claude Opus 5 i 73,0 u GPT-5.6 Sol. W Terminal-Bench 4.0, gdzie model pracuje w wierszu poleceń, wynik wzrósł z 31,2 do 42,3.
Główną zaletą jest koszt. Według DeepSeek jedno zadanie w DeepSWE kosztuje średnio mniej niż 0,20 USD, podczas gdy poprzednia wersja kosztowała około 0,50 USD. Modele konkurencyjne na tym samym wykresie kosztują od 2 do ponad 10 USD za zadanie. Jednocześnie w trudnych pytaniach bez dostępu do narzędzi (test HLE) model wyraźnie ustępuje liderom: 42,6 punktu wobec 56,3 u Claude Opus 5.
Do trenowania DeepSeek zastosowała metodę uczenia ze wzmocnieniem opartą na samoocenie (RLSF): model wykorzystuje własne oceny pewności i samokrytykę jako sygnał nagrody, więc nie są potrzebni ani ludzie-oceniający, ani osobne modele nagrody. Firma twierdzi, że pomaga to modelowi tworzyć kompletne projekty programistyczne od zera — od gier po modelowanie 3D.
Wraz z modelem DeepSeek po raz pierwszy otworzyła zewnętrznym deweloperom swój wewnętrzny silnik wyszukiwania poprzez Search API i Fetch API. Według firmy obsługuje on już setki milionów zapytań dziennie. Każda z tych usług kosztuje 0,75 USD za 1000 wywołań.
Warto pamiętać, że wszystkie podane liczby to wewnętrzne testy DeepSeek, a niezależnych weryfikacji na razie nie ma. Wydanie to jednak kolejny dowód na to, jak chińskie otwarte modele wywierają presję na zamkniętych zachodnich konkurentów właśnie ceną.
Źródła: The Decoder, Hugging Face (karta modelu DeepSeek), DigIntoAI, Bloomberg, 17 października 2026 roku.