DeepSeek עוקפת את Claude Opus 5: ‏77% ב-DeepSWE ו-APIs של חיפוש ב-0.75 דולר

DeepSeek השיקה את V4.1-Flash-1017 באפליקציית הווב, ב-API, ב-Hugging Face וב-ModelScope. החברה מגדירה אותו "שיפור פארטו" לעומת V4.1-Flash, שיצא רק כחמישה שבועות קודם. ב-DeepSWE v1.1 הוא מגיע ל-77.0%, לעומת 74.2% בגרסה הקודמת, ועוקף בקצת את Claude Opus 5 (74.0%) ואת GPT-5.6 Sol (73.0%). לפי DeepSeek, המודל מסיים משימות בפחות צעדים ועם פלט קצר יותר, כך שהעלות לכל משימה יורדת. הדוח הטכני מצביע על שיפורים ב-reasoning, בקוד, במשימות agent וב-benchmarks חזותיים.

בלב האימון עומד reinforcement learning שמבוסס על משוב עצמי, שמכוון למה ש-DeepSeek קוראת לו תכנות "מונחה משאלות": המודל מתכנן ובונה פרויקטים שלמים ורב-שלביים, כמו משחקי Godot ותהליכי מידול תלת-ממדי, מתוך בקשה כללית. ההשקה השנייה אסטרטגית אולי יותר: DeepSeek פתחה Search API ו-Fetch API משלה, ב-0.75 דולר לכל 1,000 קריאות וחינם עד 31 באוקטובר. בכך היא מטפסת במעלה ה-stack, ומי שבונה agents יכול לקבל מודל, חיפוש ו-grounding מספק זול אחד.

זירת התחרות היא המחיר. מפתחים ב-Hacker News וב-Reddit מתארים את V4.1-Flash כמודל שמגיע ל-reasoning קרוב ל-GPT-6 Luna בכחצי מעלות ההרצה. השרשור ב-r/LocalLLaMA על דף ה-Hugging Face עבר 1,100 הצבעות. קצב של עדכון כל חמישה שבועות גם מפעיל לחץ על החברות שמחזיקות מודלים סגורים, שבדרך כלל מוציאות גרסאות ביניים פעם ברבעון.

ההסתייגויות רציניות. ב-15 באוקטובר הייתה ל-DeepSeek השבתה של כחמש שעות, אחת מחמש החודש, וזה קריטי אם בונים agents לפרודקשן על ה-API שלה. משתמשים מדווחים שההזיות לא נעלמו וממליצים להצמיד agent בודק. שרשור פופולרי ב-r/DeepSeek מזהיר שהנטייה של המודל לרצות את המשתמש יכולה לפגוע בעבודה בלי שמרגישים. וחשוב לזכור: ההשוואות מול Claude Opus 5 ו-GPT-5.6 קודמות למודלים סגורים חדשים יותר כמו Opus 5.5 ו-GPT-6, כך שהיתרון קטן יותר ממה שהכותרת מרמזת.