DeepSeek a publié une API mise à jour en bêta publique pour DeepSeek-V4-Flash, accompagnée d'une disponibilité immédiate des poids ouverts, marquant un bond significatif des performances obtenu grâce à l'optimisation post-entraînement plutôt qu'à des changements architecturaux. Le modèle conserve sa structure de 284B paramètres au total / 13B actifs, mais présente des améliorations substantielles dans les capacités agentic et les benchmarks de codage.
- L'API DeepSeek-V4-Flash a été lancée avec des capacités d'agent améliorées surpassant V4-Pro-Preview, prenant en charge le format Responses API et une adaptation pour Codex.
- Les scores Terminal-Bench ont bondi de 56,9 à 82,7 (+25,8 points), tandis que l'Elo GDPval-AA v2 est passé de 1189 à 1559 sans modification de la taille ou de l'architecture du modèle.
- Les poids ouverts ont été publiés sous licence MIT, avec 256 experts routés et 6 actifs par token, ainsi qu'un module de décodage spéculatif DSpark.
- Cette publication a intensifié la concurrence sur les prix, positionnant DeepSeek sur la frontière de Pareto entre intelligence et coût à 0,14 $/0,28 $ par 1M de tokens avec une réduction de 98 % pour le cache-hit.
Cette mise à jour démontre que les optimisations post-entraînement peuvent considérablement améliorer l'utilité des modèles pour des tâches complexes tout en maintenant des prix compétitifs face aux alternatives propriétaires.