AIbaseActualizado el

OpenCode: llamada de modelo de codificación gratuita, DeepSeek V4.1Flash: uso abierto

OpenCode anuncia que DeepSeek V4.1Flash se ofrece de forma gratuita en su plataforma, y los usuarios pueden utilizar este modelo dentro de OpenCode sin necesidad de consumir créditos del paquete. La versión gratuita…

OpenCode anuncia que DeepSeek V4.1Flash ya está disponible de forma gratuita en su plataforma. La versión gratuita soporta 200K ventanas de contexto, lo cual es menor que la versión de 1M de contexto que el modelo ofrecía anteriormente. Esta apertura significa que los usuarios pueden utilizar el modelo dentro de OpenCode sin consumir créditos del paquete.

Esta ajuste es un avance más en el programa “Operation Cheepseek” de OpenCode. En septiembre de este año, OpenCode aumentó temporalmente la cantidad de uso de DeepSeek V4.1Flash en el paquete OpenCode Go de 15 dólares a 60 dólares, y el 12 de octubre la aumentó a 80 dólares. Después de esta apertura gratuita, las llamadas dentro de la plataforma ya no se contabilizan como consumo de límites. En comparación, la plataforma oficial de DeepSeek actualmente no ofrece un nivel de API gratuito; utiliza un modelo de pago por uso con préstamo inicial.

DeepSeek V4.1Flash fue lanzado el 10 de septiembre de 2026, es un modelo MoE multimodal nativo con un tamaño de parámetros principal de 552B, y también incluye 196B de parámetros de memoria condicional Engram. Utiliza una arquitectura de codificador-codificador causal, donde las 40 capas principales del lenguaje son, en total, 20 capas codificador-causal y 20 capas codificador, lo que reduce el volumen de cálculo de Prefill a casi la mitad.

Sin embargo, la velocidad de generación del modelo sigue presentando fluctuaciones. Los comentarios de los usuarios de la comunidad indican que la velocidad de salida varía significativamente entre diferentes plataformas y períodos; en algunos tests, cuando el contexto supera los 100K, la velocidad de generación disminuye a menos de 100 tokens por segundo, y al alcanzar los 200K, es aproximadamente de 50 tokens por segundo.

Fuente original

AIbase

Notas sobre el contenido

La publicación original y los derechos pertenecen a la fuente.

Traducción automática · Consulte el original