Yīshui Lùyǔ aus Āfēi Sì
Quantum Bit | Public Account QbitAI
Ja, alles ist korrekt.
In den letzten zwei Tagen hat DeepSeek „zuerst ein Problem, dann eine Lösung“ erlebt. Manche vermuten, dass Lehrer D nun etwas Neues vorhaben könnte?
Das Ergebnis hat wirklich dazu geführt, dass alle warten mussten – das neue Modell DeepSeek-V4.1-Flash-1017 wird sofort bereit sein.
Nach dem Austausch des neuen Modells erhält DeepSeek Harness die brandneue Version 0.2.1 auch eine Verbesserung, wie die offizielle Seite sagt:
Bei der Trainierung des neuen Modells wurde speziell für DeepSeek Harness eine Optimierung durchgeführt. Dadurch wird die Leistung der Aufgaben verbessert, während die Laufzeit der Aufgaben verkürzt wird und die Ausgabekosten sowie die Tokenkosten reduziert werden.
Tolle Kiste, arbeitet schneller, kostengünstiger und effektiver!!
Außerdem hat Lehrer D an den großen Wochenende auch eine Reihe von Vorteilen verteilt:
Nutzer, die die Bedingungen erfüllen, können beim ersten Login zu DeepSeek Harness direkt 6 Yuan als Geldgeschenk erhalten, ohne zu bezahlen. Das Geld ist innerhalb von 7 Tagen gültig.
Hinweis: Die Beträge werden auf begrenzte Menge verteilt und enden mit dem Verteilungsende (äch, ich muss dringend weg~).
Besser performant und kostet sogar weniger
Nachdem ich das Geld erhalten habe, schaue ich mir die Stärken dieses Modells an (wenn man zuvor bei Harness eingeloggt war, sollte man erst ausloggen, bevor man wieder einloggt).
Derzeit sind die offiziellen Webseiten, Apps und API-Modelle synchron auf das neue Modell umgestellt worden.
Im Vergleich zur letzten Version V4.1 Flash zeigt die Version 1017 in allen Benchmark-Tests fast eine klare Verbesserung, und die Fähigkeiten wie Code und Agent-Tasks haben sich deutlich erhöht.
Aber das nur steigende Punktestand ist noch nicht das Schlimmste an dieser Aktualisierung.
Da die Leistung des Modells nach oben steigt, wird die Ausführungszeit der Aufgabe und die Länge der Ausgabe gleichzeitig reduziert.
Hmm? Man will den Pferd noch antreiben, aber nicht genug Gras geben, oder??
Die offizielle Bezeichnung dafür ist „Performance-Kosten-Pareto-Optimierung“. Früher musste man, um den Agenten besser zu arbeiten zu lassen, zulassen, dass er länger nachdenkt, mehr Schritte macht und mehr Tokens aussendet.
Bei V4.1-Flash-1017 beginnt das Modell, weniger Umwege zu machen und weniger Unsinn zu reden, und konzentriert sich direkt darauf, die Aufgabe zu erledigen.
Laut den offiziellen Tests von DeepSWE zeigt V4.1-Flash-1017 bereits unter verschiedenen Agent-Frameworks, dass die Grenze zwischen Leistung und Kosten weiter nach außen verschoben wurde.
Insbesondere DeepSeek Harness, Tencent CodeBuddy und WorkBuddy haben diesmal spezielle Optimierungen erhalten.
Um diese neue Fähigkeit vollständig nutzen zu können, muss DeepSeek Harness auf die Version 0.2.1-rc.1 oder höher aktualisiert werden.
„Wünschebasierte Programmierung – mit einer Tastenklick Realität“
Natürlich ist auch das Referenztestverfahren am schönsten, wenn man direkt sieht, was es hervorbringt.
Und das neue Projekt, das DeepSeek diesmal für V4.1-Flash-1017 vorbereitet hat, heißt auch gut für die Netzwerktreiber –
„Wunschprogrammierung“.
Wie ist die Wunschverkündung?
Früher musste man bei der Erstellung eines vollständigen Projekts zuerst die Funktionen, die Struktur, die Interaktion und die Technologieplattform detailliert erklären und jedes Teil dem Modell darlegen.
Jetzt muss der Benutzer nur klar sagen, was er will, und anschließend übernimmt das Modell die restliche Planung, das Schreiben von Code, den Betrieb, die Überprüfung und die Änderungen.
Das Schlüsselwort dahinter ist eine Technik für das Trainieren von Verstärkungstraining, das auf Selbstfeedback basiert.
Das Modell wird die erste Version erst fertigstellen, bevor ich sofort nach Hause gehe. Es wird weiterhin überprüfen, was es selbst erstellt hat, und wenn etwas falsch ist, wird es korrigiert werden.
Wie ist das Ergebnis dieser Methode?
Die Behörden haben sofort eine große Aufgabe gestellt und direkt das Forbidden City zerstört.
Lehrer D hat direkt mit Code eine 3D-Szene erstellt, die in Echtzeit abgeglichen und von verschiedenen Perspektiven aus gesehen werden kann.
Gut, andere arbeiten noch bei Vibe Coding an Todo-Listen, und Lehrer D hat bereits mit Vibe das Forbidden City restauriert...
Und der nächste ist immer noch viel verrückter als der vorherige:
Das Web-Spieler-Rennspiel startet direkt, die Godot-Version von Portal 2 bietet echte Interaktionen, und es gibt auch eine dynamische 3D-Welt, die von der Vorgeschichte bis zur Moderne reicht.
Von einer einzigen Aussage bis zu einem vollständigen Projekt, das gesehen, angefasst und gespielt werden kann.
„Wunschprogrammierung“ – dieses Mal hat D-Tutor tatsächlich es geschafft.
Das Modell wurde vor der Veröffentlichung vermutlich preisgegeben – „klüger und auch prägnanter“.
Tatsächlich war DeepSeek-V4.1-Flash-1017 schon lange so dünn wie ein Sieb.
Vor ein paar Stunden entdeckten scharfe Netzwerker, dass in der Liste der Modelle von DeepSeek kurz „DeepSeek V4.1 Flash-1017“ erschienen ist.
Obwohl die Veröffentlichungszeit kurz war, wurde sie von den Leuten, die ständig aktualisiert haben, erwischt.
„1017“ entspricht genau 17. Oktober und ist auch im üblichen Verfahren von DeepSeek bei der Markierung von Modell-Snapshots mit Datum üblich.
Dann kam noch eine weitere Beweisstütze zum Vorschein.
Ein Internetnutzer hat festgestellt, dass das System-Fingerabdruck-Protokoll, das vom deepseek-flash-Anschluss zurückgegeben wird, von „
aeb56401ca74e127821c4f9126dcb669“ in „e72d3c7f663d3e1383b00b3884cb4501“ geändert wurde.
Das System-Fingerabdruck verändert sich, was normalerweise bedeutet, dass die Modellversion oder die Bereitstellungskonfiguration der Hintergrunddienste aktualisiert wurde.
Und nach einer Runde der Erfahrung ist die aktuell übliche Aussage:
Das neue Modell scheint klüger und schneller zu sein, und die Ausgabe ist auch kürzer.
Der Blogbeitragende Chetaslua hat festgestellt, dass die neue Version auf der rechten Seite detailliertere Bilder mit realistischeren Licht- und Schatteneffekten liefert.
Die Effekte, die durch eine einzige Anweisung entstehen, sind auch sehr gut, und es wird außerdem der konkrete Schreibprozess beschrieben.
Der Autor des Originals sagte, dass es besser funktioniert als der Gemini 4 Argon.
Aus mehr multimodalen Ergebnissen geht hervor, dass das neue Modell die 3D-Generationsfähigkeit verstärkt hat.
Die mehreren Bilder, die der Blogger Hakm veröffentlicht hat, sind wirklich erstaunlich – sie haben den gleichen Eindruck wie die von GPT-6 Astra.
Er erstellte auch beiläufig mit dem Modell ein sehr klassisches Schusswettkampfspiel.
Sekundenwunder! Dieses Mal gibt es wirklich etwas zu sehen.
Die selbst entwickelte Such-API wurde ebenfalls freigegeben
Nicht nur das – die große fette Fisch auch hat dieses Mal das spezielle Tool für den Agenten, um im Internet Informationen zu suchen, für uns bereitgestellt.
DeepSeek hat den von sich selbst entwickelten Suchmaschinen-Service offiziell zwei API-Schnittstellen vorgestellt: Search und Fetch. Die erste ist für die Suche auf Webseiten verantwortlich, die zweite dient zur Lektüre des Textes.
Der Entwickler kann zunächst den Agenten anweisen, nach Informationen nach Schlüsselwörtern zu suchen, anschließend die ausgewählten Webseiten in Markdown-Text umzuwandeln und den Text dem Modell zur weiteren Analyse zu übergeben.
Dort unterstützt die Search-API auch die Begrenzung von Websites, Sprachen und Veröffentlichungszeiten, sodass bei der Suche nach neuesten Nachrichten direkt das Suchfeld eingeschränkt werden kann.
Die Kosten für diesen Teil der Rechnung werden ebenfalls nach der Anzahl der erfolgreichen Anfragen separat berechnet:
Niedrig bis unglaublich – für jede tausend erfolgreiche Anfrage beträgt der Preis 5 Yuan, und eine einzige Nutzung kostet nur einen Bruchteil davon. Wenn die Anfrage fehlschlägt, es keine Ergebnisse gibt oder die Zeitüberschreitung stattfindet, wird keine Gebühr fällig.
Der Benutzer kann derzeit die DeepSeek API verwenden, wenn er DeepSeek Harness, Claude Code oder Codex nutzt. Die Nutzung ist bis zum 1. November kostenlos und begrenzt.
Um ehrlich zu sein, ist der Preis-Leistungs-König wieder da.
DeepSeek tritt erneut in die Liang Sheng-Phase ein.
HuggingFace:
https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017
ModelScope:
https://modelscope.cn/models/deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017
Referenzlink:
[1]
https://mp.weixin.qq.com/s/X-5kbBkedQ5Oct9byUunag
[2]
https://x.com/aitrackerbot/status/2111295736411300047
[3]
https://x.com/yugen_matuni/status/2111336985554227345
[4]
https://x.com/hakmgpt/status/2111314470433947988
[5]
https://x.com/hakmgpt/status/2111314427416895798
[6]
https://api-docs.deepseek.com/guides/search/