Resumo:
DeepSeek V4.1 Flash foi atualizado para a versão V4.1-Flash-1017, e a página oficial da web, os modelos APP e API foram alterados para o novo modelo simultaneamente. Comparado com a versão anterior do DeepSeek V4.1 Flash, o novo modelo apresentou grandes melhorias em todos os aspectos dos testes de benchmark.
Ao mesmo tempo em que melhoramos o desempenho, também reduzimos o tempo de execução da tarefa e a duração da saída do modelo, permitindo que os usuários concluam tarefas com custos mais baixos e mais rápidos (como mostrado na figura abaixo), alcançando um novo desempenho-custo Pareto ideal sob vários Harnesses. Em particular, desta vez nos concentramos na otimização de estruturas de plataforma como DeepSeek Harness, Tencent CodeBuddy e WorkBuddy. Atualize para DeepSeek Harness 0.2.1-rc.1 e superior para obter a melhor experiência de adaptação à nova versão do modelo.
DeepSeek V4.1 Flash 1017 usa a estrutura mini-swe-v2 para testar o gráfico de desempenho/custo do DeepSWE
Desenvolvimento completo do projeto do zero
DeepSeek V4.1 Flash 1017 usa tecnologia de treinamento de aprendizagem por reforço (RL) baseada em autofeedback para melhorar a capacidade de construir projetos completos do zero em aspectos como desenvolvimento de jogos e modelagem 3D, e pode apoiar a realização de mais tarefas de programação "desejadas" e solicitações de desenvolvimento de projetos. O caso a seguir mostra o efeito do projeto alcançado diretamente pela nova versão do modelo por meio de rodadas de interação muito curtas dentro do ambiente da estrutura DeepSeek Harness com menos palavras imediatas e referências materiais:
Exemplo 1: efeito de exibição de modelagem 3D da Cidade Proibida
Exemplo 2: Resultados de desenvolvimento de um jogo de corrida na web
Exemplo 3: O efeito de reprodução do jogo "Portal 2" desenvolvido com base no motor godot
Exemplo 4: O Vale dos Séculos usa cenas 3D para mostrar dinamicamente o processo de desenvolvimento desde os tempos pré-históricos até os tempos modernos
API de pesquisa aberta desenvolvida por você mesmo
Por muito tempo, os recursos de pesquisa do DeepSeek na web e na API foram fornecidos com suporte subjacente pelo mecanismo de pesquisa DeepSeek autodesenvolvido, que lida de forma estável com centenas de milhões de solicitações de pesquisa de todo o mundo todos os dias.
O DeepSeek Search é um mecanismo de pesquisa universal nativo de IA que indexa centenas de bilhões de páginas da Web em todo o mundo, suporta pesquisa em vários idiomas e retorna resultados de alta qualidade, altamente relevantes, confiáveis e oportunos em tempo real. Para trapaça de SEO, manipulação GEO e AIGC de baixa qualidade, nós os filtramos por meio de mecanismos de identificação rigorosos para garantir que informações confiáveis e confiáveis sejam apresentadas aos usuários e ao LLM.
Esta nova versão lançada pela API DeepSeek adiciona suporte para as interfaces Search e Fetch, e os recursos relacionados estão oficialmente abertos ao público. O preço de ambas as interfaces é de 5 yuans/mil vezes.
Para instruções detalhadas de uso
Consulte a documentação oficial da API:
Guia da API: pesquisa e rastreamento na Web
.
Observe que quando os usuários atuais usam a API DeepSeek no DeepSeek Harness/Claude Code/Codex, eles já acessaram a interface Search/Fetch por meio de chamadas de ferramentas do lado do servidor. Atualmente, essas chamadas de interface de pesquisa/busca não são cobradas e começarão a ser cobradas por chamada duas semanas depois (00h00 de 1º de novembro de 2026, horário de Pequim).
Modelo de código aberto
O endereço de download dos pesos do modelo DeepSeek-V4.1-Flash-1017 é o seguinte:
Abraçar o rosto:
https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017
ModelScope:
https://modelscope.cn/models/deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017
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