أطلقت ديب سيك رسميًا نموذج DeepSeek-V4.1-Flash، والذي يعتبر أصغر عضو في عائلة المعماريات الجديدة ويتميز بالفهم البصري متعدد الوسائط الأصلي. تم تصميم هذه المعمارية الجديدة لتقديم سقف قدرة أعلى، وسرعات استنتاج أسرع، وإنتاجية أعلى، وإمكانية توسع أفضل للنماذج الأكبر.
أطلقت ديب سيك V4.1-Flash، وهو نموذج رائد جديد ذو أوزان مفتوحة مصمم لكفاءة استنتاج قصوى وتكلفة منخفضة. يستخدم النموذج بنية مشفر-مفكك سببية لتقليل الحساب النشط وتكاليف KV/الذاكرة المؤقتة بشكل كبير.
أطلقت ديبسيك نموذج DeepSeek v4.1-Flash، وهو نموذج رائد جديد بأوزان مفتوحة يتميز ببنية سبب جديدة لمترجم-مُفكّك مصممة لتعظيم كفاءة الاستدلال وتقليل التكاليف.
أعلنت ديب سيك أيه آي عن إطلاق DeepSeek-V4.1-Flash، وهو نموذج مختلط الخبراء متعدد الوسائط يتميز بنافذة سياق تتكون من مليون رمز وتخزين مؤقت KV بدقة FP4 يقلل من حجم التخزين المؤكي العالمي إلى 890 بايت لكل رمز. يعتمد النموذج على بنية مشفر-مفكك سببية وCompressed Sparse Attention 2 (CSA2) لخفض متطلبات الذاكرة بشكل كبير مع الحفاظ على الأداء.
تقوم ديبسيك بتدريب نماذجها باستخدام عتاد Ascend 950 من هواوي. يأتي هذا التحول بعد بيان من ليانغ وينفنغ صدر قبل 26 شهراً حول ضرورة أن يتقدم شخص ما إلى الواجهة.
تقوم الجهات التنظيمية الصينية بتحقيق في ديب سيك ومونشوت آي بشأن التسرب المحتمل للبيانات إلى الشركة الأمريكية أنثروبيك. يأتي التحقيق بعد شائعات تتعلق بمديرين تنفيذيين من كيمي، على الرغم من أن الوضع يُوصف حالياً بأنه تحقيق وليس اعتقالات مؤكدة.
تقوم ديب سيك حاليًا بتدريب نموذج جديد يحتوي على 2 تريليون معلمة، مع خطط لبناء نموذج نهائي بـ 8 تريليونات معلمة.
يقدم الباحثون CodeMidas، وهو خط أنابيب وكيلي يبني بيئات التعلم بالتعزيز من الوظائف المُنفذة في مستودعات الكود المصدري مفتوح المصدر، باستخدام الكود المصدري كإدخال وحيد. تقوم الطريقة بتخصيص الحوسبة الوكيلية لاستكشاف الوظائف، وبناء اختبارات مبنية على التنفيذ، والتحقق من صحة المهام عبر عمليات تشغيل متكررة، مما يؤدي إلى مجموعة بيانات تحتوي على 5,545 مهمة تدريب عبر 23 لغة برمجة. يؤدي تدريب MiMo-V2.5 على هذه المهام باستخدام GRPO إلى تحسين الأداء في خمسة معايير متنوعة، بما في ذلك DeepSWE (+11.7%) وProgramBench (+17%) وTerminal-Bench v2.1 (+8.5%). يشير تحليل المسارات إلى أن الوكيل المدرب بالتعلم بالتعزيز يظهر سلوكيات أفضل مثل زيادة استكشاف قاعدة الكود وتنوع أكبر في التحقق الذاتي. تؤسس هذه النتائج الكود المصدري كأساس قابل للتوسع لبناء بيئات التعلم بالتعزيز التي تحسن وكلاء البرمجة عبر مهام برمجية متنوعة.
أطلقت DeepSeek نموذج DeepSeek-V4.1-Flash، وهو نموذج Mixture-of-Experts متعدد الوسائط مصمم لمعالجة التكاليف العالية لحساب السياق الطويل والذاكرة المؤقتة الكبيرة KV في أعباء العمل الوكيلية.
يُعد Atria Dawn Preview نموذجًا لغويًا أساسيًا ذا قدرات وكيلة، صُمم لعمليات البحث العلمي وأعمال الهندسة، وتم تدريبه عبر خط أنابيب لتجارب قابلة للتحقق يربط التفاعلات الوسيطة بالأدوات بالبيئات القابلة للتنفيذ. وعلى مدار 16 معيارًا تغطي البحث الحقيقي، والهندسة، والعمل الرقمي، يتنافس النموذج مع الوكلاء المتقدمة ويحقق أعلى درجة مُبلغ عنها في خمسة منها.
احتل DeepSeek V4.1 Flash المركز الأول في معيار Astra الجديد ضمن تحديث مؤشر الذكاء الاصطناعي Artificial Analysis v4.3.
قام مستخدم بتطوير تنفيذ مخصص يسمح بتشغيل نموذج DeepSeek V4.1 على وحدات معالجة الرسومات NVIDIA A100 بأداء يتجاوز الواجهة البرمجية الرسمية.
أضافت منصة LiveBench للتقييمات نموذج DeepSeek v4.1 Flash إلى مجموعة التقييم الخاصة بها.
أصبح نموذج DeepSeek V4.1 Flash متاحًا الآن عبر منصة HuggingChat.
نشر مستخدم فيديو تم إنشاؤه باستخدام نموذج DeepSeek V4.1 Flash الذي أُصدر حديثًا لاختبار قدراته في تركيب الفيديو المتحرك.
أطلقت DeepSeek نموذجها الجديد DeepSeek V4-1 Flash. إنه نموذج Mixture-of-Experts (MoE) متعدد الوسائط يتميز بهيكل أساسي يحتوي على 552 مليار معلمة.
أطلقت ديب سيك رسميًا نموذج DeepSeek V4.1 Flash، وهو أصغر عضو في سلسلة معماريتها الجديدة التي تتميز بالفهم البصري متعدد الوسائط الأصلي. مبني على تصميم Causal-Encoder-Decoder، فهو نموذج Mixture of Experts (MoE) بـ 552B معامل، ينشط فقط 8B معامل من جانب الإدخال و16B من جانب الإخراج.
قامت ديب سيك بالتقاعد الناعم لنموذج ديب سيك V4 Pro. يشير هذا الإجراء إلى نهاية توفر هذا الإصدار المحدد من نظام الذكاء الاصطناعي الخاص بها.
فتحت ديبسيك الاختبار التجريبي الداخلي لإصدار وسيط من نموذجها DeepSeek V4.1 Flash، والذي أصبح الآن متاحًا عبر واجهة برمجة التطبيقات.