DeepSeek कंपनी ने आधिकारिक तौर पर V4.1-Flash-1017 मॉडल पेश किया है, जो इसके V4.1 फ्लैश मॉडल का एक मामूली अपडेट है। इस संबंध में, कंपनी ने अपने वेब इंटरफ़ेस, मोबाइल एप्लिकेशन और एपीआई के लिए अपनी सेवाओं को नए संस्करण पर स्विच कर दिया है। एपीआई उपयोगकर्ताओं को कोई बदलाव करने की आवश्यकता नहीं है, क्योंकि मॉडल अभी भी deepseek-flash के रूप में नामित रहता है, और कंपनी के बयान के अनुसार, जिसकी सूचना आईटी होम ने दी, मूल्य निर्धारण नीति अपरिवर्तित रहती है।
मॉडल वेट्स Hugging Face और ModelScope प्लेटफॉर्म पर MIT लाइसेंस के तहत उपलब्ध हैं, जो V4.1 फ्लैश के लिए लागू शर्तों के अनुरूप है। पहले, 17 अक्टूबर को, Pandaily द्वारा सूचित किया गया था कि DeepSeek एपीआई मॉडल सूची में अस्थायी रूप से 'deepseek-v4.1-flash-1017' प्रविष्टि दिखाई दी थी, लेकिन यह आधिकारिक घोषणा से पहले था। अब यह लॉन्च इस बिल्ड की पुष्टि करता है। ब्लूमबर्ग और द स्ट्रेट्स टाइम्स ने इस अपडेट पर रिपोर्ट किया, जिसमें इसकी उच्च गति और कम लागत पर प्रकाश डाला गया। चीनी स्रोतों ने प्रशिक्षण प्रक्रिया, मॉडल ट्यूनिंग और इसके उपयोग के संदर्भ के बारे में अतिरिक्त जानकारी प्रदान की है।
DeepSeek इस अपडेट को पैरेटो सुधार के रूप में चित्रित करती है, क्योंकि यह निष्पादन समय और आउटपुट की लंबाई को कम करते हुए बेंचमार्क प्रदर्शन में वृद्धि सुनिश्चित करता है, जिससे प्रति कॉल कुल लागत कम हो जाती है। Hugging Face पर मॉडल कार्ड के अनुसार, टर्मिनल-बेंच 4.0 टेस्ट (Claude Code हैंडलर का उपयोग करके) में स्कोर 31.2 से बढ़कर 42.3 हो गया। इसी तरह, प्रोग्रामबेंच 20.3 से बढ़कर 29.1, डीपएसडब्ल्यूई v1.1 - 74.2 से 77.0, एनएल2रिपो-बेंच - 65.4 से 68.2, और ऑटोमेशन-बेंच - 54.8 से 60.5 हो गया।
मुख्य कार्यात्मक परिवर्तन, जिसे DeepSeek इच्छा-शैली प्रोग्रामिंग (wish-style programming) कहती है, संक्षिप्त प्रॉम्प्ट और न्यूनतम संदर्भ सामग्री का उपयोग करके शून्य से एक पूर्ण, निष्पादन योग्य परियोजना बनाने की क्षमता है। कंपनी इसे आत्म-मूल्यांकन पर आधारित सुदृढीकरण शिक्षण के अनुप्रयोग के रूप में समझाती है, जिसके दौरान मॉडल प्रशिक्षण के दौरान अपने अंतिम परिणाम की आलोचना करता है। DeepSeek की वेबसाइट पर प्रदर्शित डेमो में संग्रहालय महल का त्रि-आयामी मॉडल, एक ब्राउज़र रेसिंग गेम, Godot इंजन में पोर्टल 2 का पुनर्निर्माण और वैली ऑफ एजेस नामक एक युगों के माध्यम से दृश्य शामिल है, और ये सभी DeepSeek Harness के भीतर बहुत कम पुनरावृत्तियों में बनाए गए थे।
इसके अलावा, DeepSeek ने मॉडल को विशेष रूप से DeepSeek Harness, और Tencent के उपकरणों - CodeBuddy और WorkBuddy के लिए अनुकूलित किया है। पूर्ण समर्थन के लिए, उपयोगकर्ताओं को Harness का संस्करण 0.2.1-rc.1 या नया आवश्यक है। मॉडल के साथ-साथ, कंपनी ने डेवलपर्स को अलग API Search और Fetch के रूप में अपने आंतरिक खोज इंजन तक पहुंच प्रदान की है।
यह रिलीज़ सेवा में रुकावटों के बाद आई है। 15 अक्टूबर की सुबह, उपयोगकर्ताओं ने पाया कि DeepSeek लगभग पांच घंटे तक अनुपलब्ध था, जैसा कि Tencent News की रिपोर्ट है। DeepSeek के सार्वजनिक स्थिति पृष्ठ के अनुसार, चालू वर्ष में विभिन्न गंभीरता स्तरों के 44 घटनाएँ दर्ज की गई हैं, जिसमें प्रदर्शन में संक्षिप्त गिरावट और आंशिक विफलताएं शामिल हैं, जिनमें से एक मार्च के अंत में लगभग 12 घंटे तक चली थी। DeepSeek ने इस विफलता को मॉडल अपडेट से नहीं जोड़ा है।
