DeepSeekOctober 19, 20262 מקורות
DeepSeek V4.1-Flash-1017 קופץ ב-Terminal-Bench מ-31.2 ל-42.3 — באותו מחיר
ניתוח AI
השיפור מגיע מ-reinforcement learning עם self-feedback, שהופעל על מודל ה-Flash הקיים. התוצאה היא קפיצה של 11 נקודות ב-Terminal-Bench בתוך כחמישה שבועות. אחד המפתחים סיכם שהמודל "עבר את הרף שבו זה מתחיל לעניין אותי".
הרישיון MIT בהחלט מבורך, אבל מדובר בהורדות בהיקף של טרה-בייטים ובדרישה למינימום של 8 GPU. לכן רוב המשתמשים יעבדו בפועל דרך ה-API. בדיון ב-HN מתמקדים בעלות לכל משימה, ופחות במיקום בטבלאות הדירוג.
פערי התמחור בין DeepSeek, Mistral Large 4 ו-Cohere Command A+ מגיעים לפי 9 בערך, ומניעים מעבר בין מודלים משיקולי עלות.
ההשקה מתרחשת במקביל לאיסור הפדרלי של DHS, שמגביל את האימוץ בקרב משתמשים בממשל האמריקאי.