DeepSeek обновила открытую модель V4.1-Flash и сократила её ответы

DeepSeek выложила V4.1-Flash-1017 — обновлённую версию своей открытой модели V4.1-Flash. По тестам компании, она лучше рассуждает, пишет код и решает задачи агентов, а отвечает короче.

Почему это важно: в сентябре независимые тесты отмечали, что V4.1-Flash многословна. По словам DeepSeek, новая версия пишет короче и быстрее доводит задачи до конца, поэтому каждая задача обходится дешевле.

Предыстория: DeepSeek выложила веса V4.1-Flash 10 сентября. Модель на 552 млрд параметров понимает текст и картинки. DeepSeek собиралась с 14 сентября заменить ею в API прежний флагман V4-Pro, но решила оставить V4-Pro в API и после этой даты, а порядок оплаты остался прежним.

В цифрах: в таблице DeepSeek новую версию сравнивают с прошлой, Claude Opus 5, GPT-5.6 Sol, Kimi K3 и GLM-5.3:

• В Terminal-Bench 4.0 — тесте на работу в командной строке — она набрала 42,3 балла против 31,2 у прошлой версии; у Claude Opus 5 — 51,8.
• В четырёх агентских тестах — DeepSWE, Automation-Bench, Agents’ Last Exam и Apex Bench — она обходит и Claude Opus 5, и GPT-5.6 Sol.
• Claude Opus 5 остаётся впереди в экзамене HLE¹, в ProgramBench и NL2Repo-Bench, а также во всех трёх тестах на понимание картинок.

Детали: веса выложены на Hugging Face и ModelScope² под лицензией MIT, контекстное окно — 1 млн токенов. Новая версия уже работает на сайте, в приложении и API DeepSeek. Ещё несколько подробностей компания дала в соцсети X:

• Модель обучали с подкреплением собирать проекты с нуля, от игры до 3D-модели, и свою работу она при этом оценивала сама.
• Модель настроили под DeepSeek Harness — открытую обвязку³ DeepSeek для агентов-программистов, — а также под среду разработки CodeBuddy и офисного агента WorkBuddy от Tencent.
• Пользователям DeepSeek Harness компания советует обновиться до версии 0.2.1-rc.1 или новее.

Но: в релизе нет готового шаблона чата в формате Jinja. По такому файлу программы для запуска моделей сами собирают переписку в запрос, понятный модели. Тем, кто разворачивает модель у себя, DeepSeek предлагает вместо него пример на Python или набор своих библиотек на Rust. Пример показывает, как устроен формат запросов, а библиотеки на Rust переводят запросы в форматах API OpenAI и Anthropic в формат модели и разбирают её ответы.

Расклад: двумя днями раньше, 15 октября, открытые модели для агентов выложили Meta* и NVIDIA. У Meta это Muse Spark Open на 816 млрд параметров — для кода и агентов. У NVIDIA — Nemotron 3.5 Super VL, которая читает документы, графики и видео.

Если шире: DeepSeek выпускает не только модели, но и инструменты для агентов. Вместе с V4.1-Flash-1017 она открыла для всех два API для работы с вебом:

• Search ищет страницы по запросу в собственном поисковике DeepSeek; по словам компании, он обслуживает сотни миллионов запросов в день.
• Fetch загружает одну страницу и отдаёт её содержимое в разметке Markdown.
• Каждый стоит 0,75 доллара за 1 000 вызовов; платить нужно только за успешные, а пустые результаты, ошибки и тайм-ауты бесплатны.

Что дальше: если агенты-программисты DeepSeek Harness, Claude Code от Anthropic или Codex от OpenAI работают с моделью через API DeepSeek, их веб-поиск уже идёт через Search и Fetch. Пока такие вызовы бесплатны, плату начнут брать 31 октября в 16:00 по UTC — в полночь 1 ноября по пекинскому времени.