DeepSeek официально выпустила модель DeepSeek-V4.1-Flash, которая является самым маленьким представителем нового семейства архитектур и обладает нативным мультимодальным визуальным пониманием. Эта новая архитектура предназначена для обеспечения более высокого предела возможностей, более быстрых скоростей вывода, большей пропускной способности и лучшего потенциала масштабирования для больших моделей.
DeepSeek выпустила V4.1-Flash, новую флагманскую модель с открытыми весами, предназначенную для экстремальной эффективности вывода и низкой стоимости. Модель использует причинную архитектуру энкодер-декодер для значительного снижения активных вычислений и затрат на KV/кэш.
DeepSeek запустила DeepSeek v4.1-Flash, новую флагманскую модель с открытыми весами, использующую новую причинную архитектуру кодировщика-декодатора, разработанную для максимизации эффективности вывода и снижения затрат.
Компания DeepSeek AI выпустила модель DeepSeek-V4.1-Flash, мультимодальную Mixture-of-Experts модель с контекстным окном на 1 миллион токенов и FP4 KV-кэшем, который сокращает глобальный размер кэша до 890 байт на токен. Модель использует причинно-следующую архитектуру кодировщика-декодировщика и Compressed Sparse Attention 2 (CSA2) для значительного снижения требований к памяти при сохранении производительности.
Китайские регуляторы проводят расследование в отношении DeepSeek и Moonshot AI по поводу потенциальных утечек данных американской компании Anthropic. Это расследование следует за слухами о руководителях Kimi, хотя ситуация в настоящее время описывается как расследование, а не подтвержденные аресты.
DeepSeek в настоящее время обучает новую модель с 2 триллионами параметров, с планами в конечном итоге создать модель на 8 триллионов параметров.
Исследователи представляют CodeMidas, агентный конвейер, который создает среды обучения с подкреплением из реализованной функциональности в репозиториях открытого исходного кода, используя исходный код в качестве единственного входа. Метод распределяет агентные вычислительные ресурсы для исследования функциональности, создания тестов, основанных на исполнении, и валидации задач через повторяющиеся проходы, что приводит к формированию набора данных из 5 545 обучающих задач по 23 языкам программирования. Обучение MiMo-V2.5 на этих задачах с использованием GRPO улучшает показатели на пяти разнообразных бенчмарках, включая DeepSWE (+11,7%), ProgramBench (+17%) и Terminal-Bench v2.1 (+8,5%). Анализ траекторий показывает, что агент, обученный методом RL, демонстрирует лучшее поведение, такое как более активное исследование кодовой базы и более разнообразная самопроверка. Эти результаты устанавливают исходный код в качестве масштабируемой основы для создания сред RL, улучшающих работу агентов программирования при решении различных задач в области программного обеспечения.
DeepSeek выпустила DeepSeek-V4.1-Flash, мультимодальную модель Mixture-of-Experts, предназначенную для решения проблемы высоких вычислительных затрат и больших KV-кэшей при работе агентов.
Предварительная версия Atria Dawn представляет собой базовую агентную языковую модель, предназначенную для научных исследований и инженерных рабочих процессов, обученную с помощью конвейера проверяемого опыта, который связывает опосредованные инструментами взаимодействия с исполняемыми средами. По 16 бенчмаркам, охватывающим реальные исследования, инженерию и цифровую работу, модель конкурентоспособна с передовыми агентами и достигает наивысшего зафиксированного результата в пяти из них.
DeepSeek V4.1 Flash занял первое место в новом бенчмарке Astra в обновлении Индекса интеллекта Artificial Analysis v4.3.
Пользователь разработал собственную реализацию, позволяющую запускать модель DeepSeek V4.1 на графических процессорах NVIDIA A100 с производительностью, превышающей показатели официального API.
Платформа бенчмаркинга LiveBench добавила модель DeepSeek v4.1 Flash в свой набор для оценки.
Модель DeepSeek V4.1 Flash теперь доступна через платформу HuggingChat.
Пользователь опубликовал видео, созданное с помощью недавно выпущенной модели DeepSeek V4.1 Flash, чтобы оценить её возможности в синтезе движущихся изображений.
DeepSeek выпустила свою новую модель DeepSeek V4-1 Flash. Это мультимодельная Mixture-of-Experts (MoE) модель с базовой архитектурой на 552 миллиарда параметров.
Компания DeepSeek официально представила модель DeepSeek V4.1 Flash, самую компактную в новой серии архитектур с нативным мультимодальным визуальным пониманием. Построенная на основе архитектуры Causal-Encoder-Decoder, она представляет собой модель Mixture of Experts (MoE) на 552B параметров, активируя только 8B параметров на стороне ввода и 16B — на стороне вывода.
DeepSeek мягко вывела из эксплуатации модель DeepSeek V4 Pro. Это действие означает прекращение доступности этой конкретной версии их системы ИИ.
DeepSeek открыла внутреннее бета-тестирование промежуточной версии своей модели DeepSeek V4.1 Flash, которая теперь доступна через API.
DeepSeek опубликовала контрольную точку модели DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp на Hugging Face. Репозиторий теперь доступен для публичного доступа.
Пост на Reddit под названием "Qwen3.8-Flash-Next лучше, чем DeepSeek V4 Pro" был опубликован пользователем /u/Normal-Phone7762 в сообществе r/LocalLLaMA.