ჩინურმა კომპანიამ DeepSeek-მა DeepSeek-V4-Flash-ის ოფიციალური API საჯარო ბეტა რეჟიმში გაუშვა. მთავარი აქცენტი აგენტურ შესაძლებლობებზეა: კომპანიის თქმით, ახალი ბილდის ბენჩმარკული შედეგები მნიშვნელოვნად აჭარბებს უფრო დიდ V4-Pro-Preview-ს.
განახლება მხოლოდ API-ს ეხება. აპლიკაციაში და ვებ ვერსიაში მომუშავე მოდელები ჯერჯერობით უცვლელი რჩება.
სარჩევი
რა შეიცვალა DeepSeek-V4-Flash-ის ოფიციალურ ვერსიაში
ახალი ბილდი DeepSeek-V4-Flash-0731 სახელით გამოვიდა და იმავე არქიტექტურასა და ზომას ინარჩუნებს, რაც preview ვერსიას ჰქონდა. შეიცვალა მხოლოდ post-training ეტაპი, ანუ მოდელი ხელახლა გაწვრთნეს არსებულ ჩონჩხზე.
პრაქტიკულად ეს ნიშნავს, რომ ინტეგრაცია არსად საჭიროებს გადაწერას. API-ს გამოძახების წესი უცვლელია და მოდელის სახელად კვლავ deepseek-v4-flash მიეთითება.
შეგახსენებთ, რომ DeepSeek-V4-Flash არის Mixture-of-Experts მოდელი 284 მილიარდი ჯამური და 13 მილიარდი აქტიური პარამეტრით, 1 მილიონი ტოკენის საკონტექსტო ფანჯრით.
აგენტური ბენჩმარკები
DeepSeek-ის changelog-ის მიხედვით, ოფიციალურმა ვერსიამ Terminal Bench 2.1-ზე 82.7 ქულა დააფიქსირა. სხვა ტესტებზე გამოქვეყნებული შედეგები ასე გამოიყურება:
- Terminal Bench 2.1 – 82.7
- Cybergym – 76.7
- Toolathlon Verified – 70.3
- DeepSWE – 54.4
- NL2Repo – 54.2
შედარებისთვის, V4-Pro-Preview-ს Terminal Bench 2.0-ზე 67.9 ჰქონდა. აქვე მნიშვნელოვანი დათქმა: 2.0 და 2.1 ერთი და იმავე ვერსიის ტესტ-ნაკრებები არ არის, ამიტომ პირდაპირი შედარება სრულად კორექტული არ იქნება.
როგორ იზომებოდა შედეგები
კომპანია მიუთითებს, რომ Code Agent ამოცანებზე ტესტირება DeepSeek Harness-ის minimal რეჟიმში ჩატარდა, მაქსიმალური effort დონით, top_p=0.95 და temperature=1.0 პარამეტრებით. ეს ჩარჩო ჯერ კიდევ არ არის გამოქვეყნებული.
ასევე აღსანიშნავია, რომ DSBench-FullStack და DSBench-Hard შიდა ტესტ-ნაკრებებია, ანუ მათი დამოუკიდებელი გადამოწმება გარე მკვლევრებს ვერ შეეძლებათ.
Responses API და Codex-ის მხარდაჭერა
ოფიციალური ვერსია მხარს უჭერს Responses API ფორმატს და სპეციალურად ადაპტირებულია OpenAI-ის Codex-თან სამუშაოდ. კონფიგურაციის დეტალები კომპანიის დოკუმენტაციაშია აღწერილი.
DeepSeek API უკვე მოიცავდა როგორც OpenAI ChatCompletions, ისე Anthropic-ის ინტერფეისის თავსებადობას. Responses API-ს დამატება ამ ხაზს აგრძელებს და დეველოპერებს ერთი და იმავე ინსტრუმენტების შენარჩუნებით მოდელის გამოცვლის საშუალებას აძლევს.
რა არ შეცვლილა
განახლება არ ეხება DeepSeek-V4-Pro API-ს და არც აპლიკაციასა და საიტზე მომუშავე მოდელებს. კომპანიის განცხადებით, V4-Pro-ის ოფიციალური ვერსია უახლოეს პერიოდში გამოვა.
ცალკე აღსანიშნავია, რომ ძველი API სახელები deepseek-chat და deepseek-reasoner 2026 წლის 24 ივლისს გაუქმდა და მათი გამოყენება აღარ არის შესაძლებელი.
რას ნიშნავს ეს დეველოპერებისთვის
თუ პროექტი preview ვერსიაზე იყო აწყობილი, ცვლილება პრაქტიკულად უხილავია კოდის დონეზე, თუმცა მოდელის ქცევა შეიცვალა. ეს ნიშნავს, რომ არსებული პრომპტები და აგენტური ჯაჭვები ხელახლა ტესტირებას საჭიროებს.
DeepSeek-V4-Flash პოზიციონირებულია, როგორც სწრაფი და ეკონომიური ვარიანტი მაღალი დატვირთვის ამოცანებისთვის. ის, რომ სწორედ მსუბუქი მოდელი გააძლიერეს აგენტურ მიმართულებაზე, კარგად ჩანს კომპანიის პრიორიტეტების ლოგიკაში: ავტომატიზაციის სცენარებში მთავარია ღირებულებისა და შედეგის ბალანსი.
საბოლოო სურათი მაინც რეალურ გამოყენებაზეა დამოკოდებული. ბენჩმარკები ორიენტირს იძლევა, მაგრამ საჯარო ბეტა სწორედ იმისთვისაა, რომ დეველოპერებმა DeepSeek-V4-Flash საკუთარ ამოცანებზე შეამოწმონ.
წყაროები
სხვა თემები
Weight-Space Programming: GPT-6 Astra ნეირონული ქსელების წონებს პირდაპირ წერს
OpenAI-მ LifeVal წარადგინა: შეფასების სისტემა
Meta 95 მილიარდი დოლარის აქციებს გაყიდის AI ინფრასტრუქტურისა და სუპერინტელექტისთვის