DeepSeek-V4.1-Flash-1017 は、推論、コーディング、エイgentタスク、視覚的ベンチマークで大幅な改善をもたらすマイナー更新です。モデルはタスク実行時間と出力長を短縮し、ユーザーがより低コストで高速にタスクを完了できるようにし、複数のエイgentハーネスで性能-コストのパレートフロンティアを前進させます。ベンチマークでは、DS-V4.1-Flash、K3GLM、5.6 Sol Opus 5HLE、ツールなしで 42.6 (44.0†)、36.8 (39.1†)、43.5、42.0†、44.5、56.3 の改善が見られます。Terminal-Bench 4.0 のスコアは 31.2 から 42.3 に向上し、Deep SWE v1.1 は 74.2 から 77.0 に達しました。Agents' Last Exam のスコアは 31.8 から 35.4 に上昇しました。Apex Bench v1.1 と Chartography は、ツール有効時に改善を示しました。このリリースには、encoding フォルダ内的に新しい Python 参考実装が含まれ、deepseek-recipe が導入され、プロトコルAwareなツールキット統合のための Python バインディング付き Rust ライブラリセットです。inference フォルダには最小限の推論指示が提供されています。リポジトリとモデル重みは MIT ライセンスでライセンスされています。
出典: Hacker News · 要約：HeadlinesBriefing