Kineska kompanija DeepSeek objavila je 17. oktobra ažurirani model DeepSeek-V4.1-Flash-1017. Prema podacima razvijača, radi brže, daje kraće odgovore i u nizu testova programiranja i rada AI agenata nadmašuje znatno veće modele konkurenata. Težine modela su odmah stavljene u otvoreni pristup.
DeepSeek je objavio izdanje na društvenoj mreži X u 16:35 po pekinškom vremenu. Nova verzija već radi na sajtu, u mobilnoj aplikaciji i preko API-ja kompanije, a težine su objavljene na Hugging Face i ModelScope. Sama DeepSeek naziva ažuriranje „manjim“, ali je napredak u testovima primetan.
Razvijačima ništa ne treba da menjaju: model je dostupan preko API-ja pod istim nazivom deepseek-flash, a cene se nisu promenile. Ulazni tokeni koštaju $0,3 za milion (bez keša), izlazni — $1,2 za milion u vršnim satima, a van vršnog opterećenja duplo jeftinije. Kontekstni prozor, kao i ranije, iznosi 1 milion tokena, a odgovor može da sadrži do 384 hiljade tokena.
U sopstvenim testovima DeepSeek je novi model poboljšao rezultate prethodnika u svim kategorijama. U testu DeepSWE v1.1, koji proverava sposobnost ispravljanja stvarnih grešaka u kodu, dobio je 77,0 poena naspram 74,2 kod prethodne verzije, 74,0 kod Claude Opus 5 i 73,0 kod GPT-5.6 Sol. U Terminal-Bench 4.0, gde model radi u komandnoj liniji, rezultat je porastao sa 31,2 na 42,3.
Glavna prednost — cena. Prema podacima DeepSeek, jedan zadatak u DeepSWE u proseku košta manje od $0,20, dok je prethodna verzija koštala oko $0,50. Konkurentski modeli na istom grafikonu koštaju od $2 do preko $10 po zadatku. Istovremeno, u složenim pitanjima bez pristupa alatima (test HLE) model znatno zaostaje za liderima: 42,6 poena naspram 56,3 kod Claude Opus 5.
Za obuku je DeepSeek primenio metod učenja s pojačanjem zasnovan na samoproceni (RLSF): model koristi sopstvene procene pouzdanosti i samokritiku kao signal nagrade, tako da nisu potrebni ni ljudski ocenjivači ni posebni modeli nagrade. Kompanija kaže da to pomaže modelu da stvara cele softverske projekte od nule — od igara do 3D modelovanja.
Uz model, DeepSeek je prvi put otvorio spoljnim razvijačima svoj interni pretraživač preko Search API-ja i Fetch API-ja. Prema rečima kompanije, on već obrađuje stotine miliona zahteva dnevno. Svaka od ovih usluga košta $0,75 za 1000 poziva.
Treba imati u vidu da su sve navedene brojke interni testovi DeepSeek-a, a nezavisnih provera za sada nema. Ipak, izdanje još jednom pokazuje kako kineski otvoreni modeli vrše pritisak na zatvorene zapadne konkurente upravo cenom.
Izvori: The Decoder, Hugging Face (kartica modela DeepSeek), DigIntoAI, Bloomberg, 17. oktobar 2026.