Китайская компания DeepSeek 17 октября выпустила обновлённую модель DeepSeek-V4.1-Flash-1017. По данным разработчика, она работает быстрее, даёт более короткие ответы и в ряде тестов на программирование и работу ИИ-агентов обходит значительно более крупные модели конкурентов. Веса модели сразу выложили в открытый доступ.
О релизе DeepSeek объявила в соцсети X в 16:35 по пекинскому времени. Новая версия уже работает на сайте, в мобильном приложении и через API компании, а веса опубликованы на Hugging Face и ModelScope. Сама DeepSeek называет обновление «минорным», но прирост в тестах заметен.
Разработчикам ничего не нужно менять: модель доступна через API под тем же названием deepseek-flash, а цены не изменились. Входные токены стоят $0,3 за миллион (без кеша), выходные — $1,2 за миллион в пиковые часы, а вне пика вдвое дешевле. Контекстное окно, как и раньше, составляет 1 млн токенов, а ответ может содержать до 384 тыс. токенов.
В собственных тестах DeepSeek новая модель улучшила результаты предшественницы во всех категориях. В тесте DeepSWE v1.1, который проверяет способность исправлять реальные ошибки в коде, она набрала 77,0 балла против 74,2 у предыдущей версии, 74,0 у Claude Opus 5 и 73,0 у GPT-5.6 Sol. В Terminal-Bench 4.0, где модель работает в командной строке, результат вырос с 31,2 до 42,3.
Главное преимущество — стоимость. По данным DeepSeek, одна задача в DeepSWE обходится в среднем менее чем в $0,20, тогда как предыдущая версия стоила около $0,50. Конкурентные модели на том же графике стоят от $2 до более $10 за задачу. В то же время в сложных вопросах без доступа к инструментам (тест HLE) модель заметно отстаёт от лидеров: 42,6 балла против 56,3 у Claude Opus 5.
Для обучения DeepSeek применила метод обучения с подкреплением на основе самооценки (RLSF): модель использует собственные оценки уверенности и самокритику как сигнал вознаграждения, поэтому не нужны ни люди-оценщики, ни отдельные модели вознаграждения. Компания говорит, что это помогает модели создавать целые программные проекты с нуля — от игр до 3D-моделирования.
Вместе с моделью DeepSeek впервые открыла сторонним разработчикам свой внутренний поисковый движок через Search API и Fetch API. По словам компании, он уже обрабатывает сотни миллионов запросов в день. Каждый из этих сервисов стоит $0,75 за 1000 вызовов.
Стоит учитывать, что все приведённые цифры — это внутренние тесты DeepSeek, а независимых проверок пока нет. Однако релиз ещё раз показывает, как китайские открытые модели давят на закрытых западных конкурентов именно ценой.
Источники: The Decoder, Hugging Face (карточка модели DeepSeek), DigIntoAI, Bloomberg, 17 октября 2026 года.