DeepSeek выпустила дешёвую модель для программирования и открыла свой веб-поиск

Китайская DeepSeek выпустила V4.1-Flash-1017 — модель с открытыми весами для программирования и работы с ИИ-агентами. Она уже доступна на сайте компании, в приложении и через API. Веса опубликованы на Hugging Face и ModelScope.

По внутренним тестам DeepSeek, новая версия превосходит предыдущую во всех проверенных категориях. Она быстрее завершает задания и выдаёт более короткие ответы, поэтому на одну задачу уходит меньше вычислений и денег.

На тесте DeepSWE модель набрала 77% при средней стоимости менее $0,20 за задание. В экономном режиме результат превышает 72%, а цена снижается примерно до $0,10. Предыдущая версия набирала 74,2% и обходилась приблизительно в $0,50 за запуск.

В отдельных тестах на программирование и агентные задачи V4.1-Flash-1017 также обошла более крупные модели конкурентов. Но эти цифры опубликовала сама DeepSeek. Независимых результатов пока нет, а качество кода в реальных проектах может отличаться от оценки на тестах.

Для обучения модели компания использовала обучение с подкреплением на основе собственной обратной связи. Модель оценивает уверенность в ответе и формирует критику своей работы, превращая эти сигналы в награду. Такой подход сокращает зависимость от людей-разметчиков и отдельных моделей-оценщиков.

Одновременно DeepSeek открыла разработчикам Search и Fetch API на базе собственного поисковика. По данным компании, он уже обрабатывает сотни миллионов запросов в день. Каждый интерфейс стоит $0,75 за тысячу обращений.

Пользователи API DeepSeek могут бесплатно вызывать поиск через серверные инструменты в DeepSeek Harness, Claude Code и Codex до 31 октября 2026 года, 16:00 UTC.

Главное обещание релиза — не рекордный размер модели, а низкая стоимость законченной агентной задачи. Подтвердить это преимущество теперь должны независимые тесты.