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急に!DeepSeek新モデルが発表され、超絶的なコストパフォーマンスですべてを打ち負かす

新バージョンV4.1-Flash-1017では、自社開発の検索APIも公開されました

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一水 鹭羽 発信元:凹非寺
量子位 | 公式アカウント QbitAI

合っています、全部が合っています。

二日間にわたるDeepSeekの「先に崩壊し、その後で補償」という動きから、D先生が新たな動きを起こすのではないかと人々は推測している??

結果、本当に皆が待ち望んだものが——新モデルDeepSeek-V4.1-Flash-1017が、急いで提供される。

新モデルを交換した後、DeepSeek Harness 新バージョン 0.2.1も強化されました。公式の発表によると以下の通りです:

新モデルのトレーニング時にDeepSeek Harnessに対して特別な最適化が行われ、タスクのパフォーマンスを向上させると同時に、実行時間を短縮し、出力にかかるコストとtoken費用も減少しました。

いいやん、働き方がもっと速くて、節約にもなり、さらに強くなる!!

また、週末にはD先生もちょっとした特典を出しました:

条件を満たすユーザーがDeepSeek Harnessに初めてログインすると、無料の6元を直接受け取ることができます。預金は不要で、入金後7日間有効です。

注目してください。枠は限定で配布され、なくなり次第終了です(えっと、急用があって行きますね)。

性能がより高く、費用がはるかに少ない

受け取った後で、このモデルの特徴を見直す(以前Harnessに登録したことがある人は、先に退出してから再び登録する)。

現在、公式ウェブページ、APP、APIモデルが新しいモデルに同期変更されています。

前のバージョンV4.1 Flashと比べて、1017バージョンは各種ベンチマークでほぼ同等の性能を示し、コードやエージェントタスクなどの機能も明らかに向上しています。

しかし、光の増加だけでは、今回の更新の最も厳しい点とは言えません。

モデルの性能が向上する一方で、タスクの実行時間と出力の長さが逆に低下してしまった。

え?また馬を走らせるのに、餌も多く与えないんですか?

公式にはこれを「性能-コストのパレート改善」と呼んでいる。以前はエージェントにより良い仕事をさせるためには、もう少し時間をかけて、もう少し歩いて、もう少しTokenを吐き出す必要があった。

V4.1-Flash-1017に到達すると、モデルは少しだけ迂回を減らし、無駄話を減らして、直接的にタスクを完了することに集中し始める。

公式に公開されたDeepSWEテストによると、V4.1-Flash-1017は複数のエージェントフレームワークにおいて、性能とコストの境界をさらに外側に押し進めています。

特にDeepSeek Harness、腾讯CodeBuddy、WorkBuddyは、今回特別な最適化が施されています。

現在、この新しい能力を完全に活用するには、DeepSeek Harnessを0.2.1-rc.1以上のバージョンにアップグレードする必要があります。

「願い事式プログラミング、一押しで実現」

もちろん、基準テストがどんなに素晴らしくても、実際に何を生み出すかを見る方が良い。

そしてDeepSeekが今回V4.1-Flash-1017のために用意した新しい仕事の名前も、ネットユーザーにはすぐわかる――

「願いを込めたプログラミング」。

どのような願い事だったのか?

以前に完全なプロジェクトを作るには、機能、構造、インタラクション、技術スタックを一つずつ分解して、モデルに説明しなければならなかった。

今ではユーザーが何を欲しているかを明確に言えば、残りの計画、コードの書き込み、実行、チェック、修正は、モデルが自動的に進めてくれます。

背後にある鍵は、自己フィードバックに基づく強化学習訓練技術のセットです。

モデルを第一版で完成しても、すぐに退勤するわけではない。それは自分が作ったものを続けてチェックし、何かが間違っていると気づいたら、また戻って修正するのだ。

この方法で得られた結果はどうなったのでしょうか?

公式な人が最初から大ごとをやり、直接に故宮を壊した。

D先生は直接コードを使って、リアルタイムで閲覧でき、視点を切り替えられる3Dシーンを作成しました。

とても良い。他の人がまだVibe CodingでTodo Listを作っている間、D先生はすでにVibeで故宮を修復し始めている。。。

しかも、後ろのものは一つずつ奇妙だ:

ウェブ版のレーシングゲームはすぐにプレイでき、Godot版の『Portal 2』は本当にインタラクティブで、さらに先史時代から現代までを含むダイナミックな3Dワールドもあります。

一つの文から、見られる、動かせる、遊べる完全なプロジェクトへ。

「願い事型プログラミング」、今回は本当にD先生のおかげで叶った。

模型公開前にすでに漏洩されたと疑われ、「より賢く、よりシンプルになった」

実際には、DeepSeek-V4.1-Flash-1017はとっくに篩のように粉々になっていました。

数時間前に、目ざしのネットユーザーが、DeepSeekのモデルリストに「DeepSeek V4.1 Flash-1017」という項目が一時的に現れたことを発見しました。

掲載時間は短かったが、更新を待っていた人に見つかりました。

「1017」はちょうど10月17日に対応し、DeepSeekが日付マークモデルスナップショットを記述する一貫した方法にも合致します。

続いて、別の証拠も明らかになった。

あるネットユーザーが発見したところ、deepseek-flashインターフェースから返されるシステム指紋が、「
aeb56401ca74e127821c4f9126dcb669」から「e72d3c7f663d3e1383b00b3884cb4501」に変わっている。

システムの指紋が変更されると、通常はバックグラウンドサービスのモデルバージョンやデプロイ設定が更新されたことを意味します。

そして一度体験してみると、現在主に共通している意見は、

新しいモデルは、より賢く、速く、出力もより簡潔になっているようです。

ブロガーChetasluaは、右側の新バージョンで生成される画面のディテールがより豊かになり、光と影の効果もよりリアルになったと発見した。

一文で作る効果も悪くなく、具体的な創作プロセスも記載されています。

原作者によると、Gemini 4 Argonよりも使いやすいとのことです。

より多くのマルチモーダル結果から見ると、新しいモデルは3D生成能力を強化しているようだ。

ブロガーHakmが公開した数組の画像は、非常に素晴らしく、GPT-6 Astraが発表された時のような衝撃を与えている。

彼は手元でモデルを使って、非常にクラシックな銃撃ゲームも制作した。

秒ワー!この波、本当に見応えがある。

自社開発の検索APIも公開された

それだけではなく、大きなタイパも今回はエージェントがインターネットで情報を調べるためのツールを一緒に用意してくれました。

DeepSeek独自開発の検索エンジンが、SearchとFetchの2つのAPIインターフェースを正式に提供する。前者はウェブページの検索を担当し、後者は本文の読み込みに使用される。

開発者はまずエージェントにキーワードを使って情報を探させ、選択されたウェブページをMarkdownテキストに変換し、モデルに分析を続行させることができる。

その中でSearch APIは、ウェブサイト、言語、公開時間を制限することもサポートしており、最新のニュースを調べる際に、直接範囲を絞り込むことができます。

この部分の請求費用も、成功したリクエストの回数に応じて別途計算されます:

低すぎて驚くほど低い。1,000回の成功リクエストあたり5元で、一度の使用にはわずか半分のお金がかかる。リクエストが失敗したり、検索結果が見つからなかったり、タイムアウトが発生したりすると、一切料金はかからない。

現在、ユーザーはDeepSeek Harness、Claude Code、またはCodexでDeepSeek APIを使用できるようになりました。また、11月1日までの期間限定で無料です。

実際のところ、そのコストパフォーマンスの高い王様がまた戻ってきた。

DeepSeekが再び梁聖周期に入る。

HuggingFace:

https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017

ModelScope:

https://modelscope.cn/models/deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017

参考リンク:
[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/

原文の出典

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