Frissítette Flash modelljét, és kereső-API-kat nyitott a DeepSeek
A cég saját tesztjeiben javult a programozási teljesítmény, csökkent a feladatonkénti költség; független eredmények még nincsenek.
▶ 30 MÁSODPERCBEN
- MI TÖRTÉNT
- A DeepSeek kiadta a V4.1-Flash-1017 modellt, közzétette a súlyait, és minden fejlesztő előtt megnyitotta Search & Fetch API-jait.
- MIÉRT FONTOS
- A cég mérései szerint a modell jobb eredményeket ér el kisebb feladatköltséggel, miközben a modell-API díjazása változatlan.
- MI JÖN MOST
- Független tesztek még nincsenek; a kijelölt fejlesztőeszközökben a keresési funkciók 2026. október 31-én 16:00 UTC-ig ingyenesek.
Ugyanazzal az API-hívással és változatlan díjazással érhető el a DeepSeek frissített Flash modellje, amely a cég szerint gyorsabban, rövidebb válaszokkal old meg programozási és ágensfeladatokat. A V4.1-Flash-1017 már a weboldalon, az alkalmazásban és az API-n keresztül is használható; utóbbinál a meglévő deepseek-flash modellnév az új változatra mutat. A súlyok letölthetők, és külön keresőeszközök is megnyíltak a fejlesztőknek.
Jobb teszteredmény, kisebb feladatköltség
A DeepSeek saját DeepSWE teljesítménytesztjén az új modell 77,0 százalékot ért el, feladatonként átlagosan valamivel 0,20 dollár alatti költséggel. Az előd V4.1-Flash eredménye 74,2 százalék volt, körülbelül 0,50 dolláros futtatási költség mellett. Az új modell alacsony beállításon is meghaladta a 72 százalékot, nagyjából 0,10 dollárért feladatonként: ezek feladatköltségek, nem új API-tarifák.
A The Decoder szerint a vállalat méréseiben több programozási és AI-ágens kategóriában a nagyobb riválisokat, a Claude Opus 5, GPT 5.6-Sol, Kimi K3 és GLM 5.3 modelleket is megelőzte. Ez egyelőre gyártói összehasonlítás: a lap szerint független teszteredmények még nem jelentek meg.
Saját visszajelzéseiből tanul a modell
A DeepSeek az RLSF nevű, saját visszajelzésre épülő megerősítéses tanulással fejlesztette a teljes szoftverprojektek elkészítését. A jutalmazási jel a modell saját bizonyossági pontszámaiból vagy önkritikájából származik, emberi értékelők és külső jutalmazómodellek nélkül. Ez a tanítási módszer önmagában nem független bizonyíték a jobb teljesítményre.
A modellt a DeepSeek Harness, valamint a Tencent CodeBuddy és WorkBuddy környezetéhez hangolták; a cég legalább a Harness 0.2.1-rc.1 verzióját ajánlja. A Pandaily szerint ez a Harness-kiadás egyéni bővítményjegyzékeket, ágensek által készített bővítményeket és modellenként állítható következtetési beállításokat is hozott.
A keresés külön fizetős, de van ingyenes időszak
A Search & Fetch API-k minden fejlesztő számára elérhetők, végpontonként 0,75 dollárba kerülnek 1 000 hívásonként. A DeepSeek szerint a mögöttük működő, saját fejlesztésű keresőmotor világszerte naponta több százmillió lekérdezést kezel. A beállítás részleteit az API dokumentációja tartalmazza.
A DeepSeek API-felhasználói a DeepSeek Harness, a Claude Code és a Codex szerveroldali eszközein keresztül 2026. október 31-én 16:00 UTC-ig ingyen használhatják a keresési funkciókat. A kedvezmény erre a hozzáférési módra vonatkozik, nem általában minden kereső-API-hívásra.
Letölthető súlyok, bizonytalan szabályozási háttér
A nyílt súlyú modell a Hugging Face és a ModelScope oldalán jelent meg; az IT之家 szerint az elődnél alkalmazott MIT-licenccel. Eközben a The Decoder értesülése szerint Kína szigoríthatja, akár meg is tilthatja egyes modellek súlyainak közzétételét; szempont lehet, hogy bekerülnek-e a tíz legnagyobb képességű modell közé. Ez sajtóértesülés, nem hivatalos bejelentés.
TECH-SZÓTÁR
- API
- Programok közötti kapcsolódási felület, amelyen egy alkalmazás szolgáltatásokat hívhat meg.
- Ágens
- Olyan AI-rendszer, amely több lépésben, eszközöket is használva végez el feladatokat.
- Nyílt súlyú modell
- Olyan modell, amelynek tanult paraméterei letölthetők, és a licenc feltételei szerint használhatók.
» Követett téma: AI · régió: KÍNA · kulcsszó: DeepSeek, programozó ágensek