DeepSeek • DeepSeek-V4.1-Flash-1017
חברת DeepSeek משחררת את DeepSeek-V4.1-Flash-1017, גרסה משופרת של מודל הדגל הפתוח שהושק בחודש שעבר. למרות שמדובר רק בעדכון למודל קיים, הוא מביא שיפור משמעותי ביכולות התכנות, החשיבה והפעלת הסוכנים, לצד קיצור זמני הביצוע והפחתת כמות הטוקנים הנדרשת למשימות מורכבות.
המודל שומר על ארכיטקטורת ה-MoE של קודמו, הכוללת 552 מיליארד פרמטרים בליבת המודל, עם 8 מיליארד פרמטרים פעילים בעיבוד הקלט ו-16 מיליארד ביצירת הפלט. בנוסף, הוא כולל מנגנון זיכרון n-gram, המביא את מספר הפרמטרים הכולל לכ-763 מיליארד.
עיקרי השיפורים:
יכולות תכנות: שיפור משמעותי בפיתוח תוכנה, תיקון באגים, עבודה עם בסיסי קוד גדולים וביצוע משימות פיתוח עצמאיות.
סוכני AI: שיפור במעקב אחר הוראות, הפעלת כלים וביצוע תהליכים מרובי שלבים, עם התאמות מיוחדות לסביבות סוכנים כמו DeepSeek Harness, Tencent CodeBuddy ו-WorkBuddy.
פיתוח פרויקטים שלמים: אימון RL המבוסס על משוב עצמי, שנועד לשפר את יכולת המודל ליצור פרויקטים מורכבים מאפס, כולל משחקי מחשב, מודלים תלת-ממדיים ויישומי אינטרנט.
יעילות ומהירות: קיצור זמני השלמת המשימות והפחתת כמות הטוקנים שהמודל מייצר, כך שגם ללא שינוי במחיר הטוקנים, העלות הכוללת של משימות סוכניות עשויה לרדת.
יכולות מולטימודליות: שיפור בהבנת תמונות ובמשימות המשלבות עיבוד חזותי, לצד תמיכה בחלון הקשר של מיליון טוקנים.
ארכיטקטורה חסכונית: שמירה על מנגנוני דחיסת ה-KV Cache והארכיטקטורה הא-סימטרית של V4.1, המאפשרים לצמצם משמעותית את צריכת הזיכרון במהלך העיבוד.
מדדים:
על פי הבדיקות שפרסמה DeepSeek, הגרסה החדשה מציגה שיפור ניכר לעומת קודמתה:
DeepSWE 1.1: ציון 77 לעומת 74.2 בדור הקודם, ואף גבוה מ-74 של Claude Opus 5 באותה השוואה.
Terminal-Bench 4.0: ציון 42.3 לעומת 31.2, שיפור של יותר מ-35%.
Automation-Bench: ציון 60.5 לעומת 54.8, וגם גבוה מ-50.3 של Claude Opus 5.
Agents' Last Exam: ציון 35.4 לעומת 31.8.
Humanity's Last Exam: ציון 42.6 לעומת 36.8.
ProgramBench: ציון 29.1 לעומת 20.3.
במספר מדדי תכנות וסוכנים המודל כבר עוקף מודלים סגורים מובילים, אם כי במבחנים אחרים, כמו HLE ו-Terminal-Bench, מודלי הדגל הגדולים עדיין מובילים.
[image: 1792423253713-7b087da9-b88d-4ac4-b8b0-3f60bfd7f9bf-image.jpeg]
זמינות:
המודל שוחרר במשקלים פתוחים תחת רישיון MIT, והוא זמין להורדה ב-Hugging Face. קיימות גם גרסאות GGUF ופורמטים מכומתים נוספים, אך בשל גודלו העצום הוא דורש חומרה עתירת זיכרון גם בכימותים נמוכים.
הגרסה החדשה כבר החליפה את קודמתה באתר DeepSeek, באפליקציה וב-API הרשמי, באמצעות שם המודל deepseek-flash, ללא שינוי במחירי השימוש.
קישורים:
הודעת השחרור הרשמית:
https://api-docs.deepseek.com/news/news261017/
כרטיס המודל ב-Hugging Face:
https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017
גרסת GGUF של Unsloth:
https://huggingface.co/unsloth/DeepSeek-V4.1-Flash-1017-GGUF
התנסות במודל:
https://chat.deepseek.com/