DeepSeek представила обновлённую модель V4.1-Flash-1017, сделав акцент на скорости разработки и работе с кодом. По опубликованным результатам, компактная нейросеть превзошла Claude Opus 5 в нескольких тестах, а руководитель постобучения компании У Юй назвал происходящее началом эры программирования, доступного каждому.
В DeepSWE 1.1 модель набрала 77% против 74% у Opus 5.0. В AutomationBench результат составил 60,5% против 50,3%, а в Apex Bench — 72,1% против 65,8%. В исходной публикации также заявлено превосходство над рядом других моделей, включая решения OpenAI. При этом подробностей о методике сравнения и независимом подтверждении результатов не приводится.
Архитектура предыдущей версии сохранилась: используются Causal Encoder-Decoder, Compressed Sparse Attention 2, квантование FP4 и SWA Bounded Replay. Среди главных изменений — оптимизация для ИИ-агентов, способных самостоятельно запускать код, находить ошибки и исправлять их, а также обучение более лаконичным ответам.
Для этого DeepSeek усилила обучение с подкреплением: модель поощряют за точные решения без лишних объяснений. Меньше токенов означает потенциально более быстрые и дешёвые запросы. Если результаты подтвердятся на практике, разработчикам станет проще автоматизировать программирование без дорогостоящих моделей.
Источник: www.goha.ru