DeepSeek выложила DeepSeek-V4.1-Flash-1017 — точечное обновление своей быстрой открытой модели. Компания обещает не только более высокие баллы в рассуждении, коде, агентах и картинках, но и более короткие ответы: задача заканчивается быстрее и дешевле.
Что изменилось в цифрах
На Terminal-Bench 4.0 модель берёт 42,3 против 31,2 у предыдущей Flash. DeepSWE v1.1 — 77,0 после 74,2. ProgramBench прыгает с 20,3 до 29,1, Apex Bench — с 64,6 до 72,1. На Humanity’s Last Exam без инструментов — 42,6 против 36,8. Картинка с инструментами тоже подросла: Chartography 83,0, BabyVision 92,5. Это таблица вендора, не независимый прогон, но направление одно: агентный код и зрение, а не болтовня.
Репозиторий указывает около 763 млрд параметров и лицензию MIT. Контекст — миллион токенов, sampling по умолчанию temperature 1,0. Отдельного Jinja-шаблона нет: кодировку промпта вынесли в Python-референс и в Rust-набор deepseek-recipe.
Зачем резать длину ответа
Большинство «улучшений» моделей раздувают thinking-токены. DeepSeek явно двигает Pareto: меньше текста на ту же или лучшую точность. Для агента, который крутит терминал, короче ответ — меньше счёта и меньше шанса утонуть в собственном черновике.
Как смотреть
Это не новая архитектура, а патч к Flash. Имеет смысл тем, кто уже гоняет V4.1 локально или через OpenRouter и упирается в цену длинных цепочек. Сравнивать с закрытым Opus по одной строке таблицы бессмысленно: там другие обвязки. Смотреть нужно, повторится ли выигрыш на вашем харнессе, а не на слайде DeepSeek.
