أطلقت شركة DeepSeek نموذج DeepSeek V4.1 Flash 1017، وهي النسخة المؤرخة في 17 أكتوبر 2026 من نموذج Flash الخاص بها، والمتاحة الآن عبر موقع الشركة وتطبيقها وواجهة API، حيث يُقدَّم تحت اسم النموذج `deepseek-flash` على منصة OpenRouter. كما نشرت الشركة أوزان النموذج مفتوحة المصدر على Hugging Face وModelScope.
وبحسب The Decoder، يوفّر هذا التحديث نتائج أفضل في الاختبارات المعيارية، وينجز المهام بسرعة أكبر، وينتج مخرجات أقصر من سابقه المباشر. وتصفه DeepSeek بأنه تحسّن باريتو في المقايضة بين الأداء والتكلفة — وهو ادعاء مهم في وقت يتحوّل فيه السباق العالمي في الذكاء الاصطناعي نحو نماذج سريعة ورخيصة مصممة للوكلاء والبرمجة.
ما الذي يستطيع DeepSeek V4.1 Flash 1017 فعله
تقول DeepSeek إن النموذج ضُبط لبيئات التطوير بما في ذلك DeepSeek Harness (يُنصح بالإصدار v0.2.1-rc.1 أو أحدث)، وTencent CodeBuddy وWorkBuddy. ولبناء مشاريع برمجية كاملة من الصفر، تستخدم الشركة التعلم المعزز بالتغذية الراجعة الذاتية، أو RLSF.
تتيح طريقة التدريب اللاحق هذه للنموذج استخدام درجات ثقته الداخلية أو انتقاداته المولّدة ذاتيًا كإشارة مكافأة، ما يُغني عن المقيّمين البشريين أو نماذج المكافأة الخارجية. وتقول DeepSeek إن هذا يحسّن تطوير المشاريع من البداية إلى النهاية، من برمجة الألعاب إلى النمذجة ثلاثية الأبعاد وأعمال التصميم، وإن النموذج قادر على تحريك مقاطع فيديو توضيحية قصيرة، على غرار Opus 5.5 الذي صدر حديثًا.
- نتائج أفضل في الاختبارات المعيارية، وإنجاز أسرع للمهام، ومخرجات أقصر من V4.1-Flash، بحسب DeepSeek.
- في اختبارات DeepSeek الخاصة، يتفوق على نماذج أكبر منها بينها Claude Opus 5 وGPT 5.6-Sol وKimi K3 وGLM 5.3 في عدة فئات للبرمجة ووكلاء الذكاء الاصطناعي.
- اختبار DeepSWE: أعلى نتيجة عند 77.0 بالمئة بتكلفة متوسطة تقل قليلًا عن 0.20 دولار لكل مهمة.
