Компания DeepSeek представила обновлённую модель V4.1-Flash-1017, сосредоточив внимание на скорости разработки и задачах, связанных с программированием. Согласно опубликованным данным, компактная нейросеть показала более высокие результаты, чем Claude Opus 5, в нескольких испытаниях. Руководитель направления постобучения DeepSeek У Юй заявил, что это может стать началом эпохи программирования, доступного широкому кругу пользователей.
В тесте DeepSWE 1.1 новая модель получила 77% против 74% у Opus 5.0. В AutomationBench показатели составили 60,5% и 50,3% соответственно, а в Apex Bench — 72,1% против 65,8%. DeepSeek также заявила о превосходстве над несколькими другими моделями, включая разработки OpenAI. При этом компания не раскрыла подробную методику сравнения, а независимого подтверждения заявленных результатов пока нет.
В основе V4.1-Flash-1017 лежит архитектура предыдущего поколения с использованием Causal Encoder-Decoder, Compressed Sparse Attention 2, квантования FP4 и SWA Bounded Replay. Основные улучшения связаны с оптимизацией для ИИ-агентов, которые могут самостоятельно запускать программный код, выявлять ошибки и устранять их. Кроме того, модель обучали формулировать более краткие ответы.
Для достижения этих целей DeepSeek расширила применение обучения с подкреплением. Модель получает больше поощрения за точное выполнение задачи без избыточных пояснений. Сокращение количества токенов может снизить стоимость запросов и ускорить их обработку. Если заявленные показатели подтвердятся в реальных сценариях, разработчики смогут автоматизировать больше программных задач без использования дорогостоящих моделей.