DeepSeek выпустила обновление DeepSeek-V4-Flash-0731 для своего API. Компания заявляет, что новая версия заметно усилилась в задачах программирования и агентных сценариях, получила нативную поддержку Responses API, параллельные вызовы инструментов, контекст до 1 млн токенов и полную совместимость с Codex CLI, расширением для VS Code и другими инструментами, поддерживающими Responses API. При этом обновление касается только API-версии V4-Flash — веб-версия, мобильное приложение и API V4-Pro пока остаются на предыдущих моделях.
V4-Flash-0731 сохранила ту же архитектуру и размер, что и предыдущая версия: 284 млрд параметров, из которых при обработке токена активируются около 13 млрд. Прирост производительности достигнут за счет дообучения и оптимизации модели. Компания также заявляет улучшения именно в долгих агентных задачах, где модель должна лучше удерживать состояние, использовать инструменты и выполнять многошаговые цепочки действий.
Вместе с обновлением появился полноценный Responses API — тот же тип интерфейса, который сегодня используют современные агентные системы. Модель теперь поддерживает parallel tool calls, уровни рассуждения low, high и max, а также может подключаться к Codex через единый конфигурационный файл. V4-Flash можно использовать как backend для агентных приложений, IDE-плагинов и автоматизированных рабочих процессов без дополнительной адаптации.
DeepSeek также опубликовала собственные результаты тестирования. На бенчмарке DeepSWE новая V4-Flash показывает 54,4%, а на TerminalBench — 82,7%. По внутренним сравнениям компании, модель заметно опережает GLM-5.2 и DeepSeek V4-Pro Preview в ряде агентных и кодинговых задач и приближается к уровню Claude Opus 4.8.
Независимых тестов почти нет, относимся со скепсисом.
Теперь про экономику модели. Расход токенов, по предварительным оценкам, остался примерно на уровне предыдущей версии. Это потенциально делает модель очень конкурентоспособной по стоимости выполнения агентных задач, особенно по сравнению с более дорогими frontier-моделями. Но у легких моделей, например GPT-5.6 Luna, сохраняется преимущество по скорости ответа и общему времени решения задач, поэтому сравнение зависит от конкретного сценария использования.
Обновление V4-Pro ожидается в ближайшие дни, а полноценный релиз новой версии DeepSeek-V4-Pro запланирован на начало августа. Кроме того, DeepSeek намекнула на скорый выпуск собственного агента, однако никаких технических подробностей о нем пока не раскрыто.
Источник: habr.com