Why isn't the industry freaking out about DeepSeek 4.1 Flash?

A developer who has used DeepSeek 4.1 Flash heavily for about a month across a dozen projects says it is highly capable and orders of magnitude cheaper than frontier models. Mid-session, they often cannot tell whether they are using DeepSeek or Opus, and they report no noticeable difference in conversations, work quality, or speed. They argue the model behaves like a frontier model, and they question why frontier labs are not more alarmed, noting that Chinese distilled models may be only a month or two behind Anthropic and OpenAI while handling the same workloads.

The author says today's models are good enough for high-quality unattended tasks, so chasing the latest releases is often unnecessary. With a $10 monthly subscription, DeepSeek is effectively unlimited, which has changed their development approach. They use it for mindless tasks, exploratory testing, complex planning, and research, and occasionally bring in Opus 5.5 for a final code review before having DeepSeek apply the fixes. Most sessions cost well under $1.

The author attributes this affordability largely to DeepSeek's cache optimizations, which reportedly shrank the KV cache by roughly 437 times compared with its V1 model. Holding that cache in GPU memory is one of the biggest costs of long coding sessions, and the author suggests the approach may also use less water and electricity than Claude.

The author still holds frontier subscriptions through work and says the goal is long-term planning, sustainability, and broader access to high intelligence. They see the tech industry's focus on paying top dollar as misguided. On self-hosting, they argue it is not economical for saving money but may become worthwhile for privacy as cache optimizations allow the system to run locally.

يقول مطوّر استخدم DeepSeek 4.1 Flash بكثافة لنحو شهر عبر عشرات المشاريع إنه قادر للغاية، وأرخص بعدة مراتب من حيث الحجم من النماذج الرائدة. وأثناء الجلسة، غالبًا ما لا يستطيع التمييز بين ما إذا كان يستخدم DeepSeek أو Opus، ولا يلاحظ فرقًا ملحوظًا في المحادثات أو جودة العمل أو السرعة. ويرى أن النموذج يتصرف كنموذج رائد، ويتساءل لماذا لا تبدو المختبرات الرائدة أكثر قلقًا، مشيرًا إلى أن النماذج الصينية المقطَّرة قد تكون متأخرة عن Anthropic وOpenAI بشهر أو شهرين فقط، بينما تتعامل مع أحمال العمل نفسها.

يقول الكاتب إن النماذج الحالية جيدة بما يكفي للمهام عالية الجودة التي تُنفَّذ دون إشراف، لذا فإن ملاحقة أحدث الإصدارات غالبًا ما تكون غير ضرورية. ومع اشتراك شهري بقيمة 10 دولارات، أصبح DeepSeek عمليًا غير محدود، وهو ما غيّر طريقته في التطوير. يستخدمه في المهام الروتينية والاختبار الاستكشافي والتخطيط المعقد والبحث، ويستعين أحيانًا بـ Opus 5.5 لمراجعة الكود النهائية، ثم يتولى DeepSeek تطبيق الإصلاحات. وتقل تكلفة معظم الجلسات كثيرًا عن دولار واحد.

ويعزو الكاتب هذه الكلفة المنخفضة إلى حد كبير إلى تحسينات الذاكرة المؤقتة لدى DeepSeek، التي قُلِّص بحسب ما ورد حجم ذاكرة KV المؤقتة بنحو 437 مرة مقارنةً بنموذجه V1. ويُعد الاحتفاظ بتلك الذاكرة في ذاكرة GPU من أكبر تكاليف جلسات البرمجة الطويلة، ويرى الكاتب أن هذا النهج قد يستهلك أيضًا مياهًا وكهرباءً أقل من Claude.

ولا يزال الكاتب يحتفظ باشتراكات في النماذج الرائدة عبر عمله، ويقول إن هدفه هو التخطيط طويل الأمد والاستدامة وإتاحة الذكاء العالي على نطاق أوسع. ويرى أن تركيز قطاع التكنولوجيا على دفع أعلى الأسعار مضلِّل. أما بشأن الاستضافة الذاتية، فيقول إنها غير مجدية اقتصاديًا لتوفير المال، لكنها قد تصبح ذات قيمة من أجل الخصوصية مع تمكين تحسينات الذاكرة المؤقتة من تشغيل النظام محليًا.

একজন ডেভেলপার, যিনি প্রায় এক মাস ধরে এক ডজনেরও বেশি প্রকল্পে DeepSeek 4.1 Flash ব্যাপকভাবে ব্যবহার করেছেন, বলেন যে এটি অত্যন্ত সক্ষম এবং ফ্রন্টিয়ার মডেলের চেয়ে কয়েক গুণ সস্তা। সেশনের মাঝখানে তিনি প্রায়ই বলতে পারেন না যে তিনি DeepSeek ব্যবহার করছেন নাকি Opus, এবং কথোপকথন, কাজের মান বা গতিতে তিনি কোনো উল্লেখযোগ্য পার্থক্য লক্ষ্য করেন না। তিনি যুক্তি দেন যে মডেলটি ফ্রন্টিয়ার মডেলের মতোই আচরণ করে, এবং প্রশ্ন তোলেন ফ্রন্টিয়ার ল্যাবগুলো কেন আরও উদ্বিগ্ন নয়, উল্লেখ করে যে চীনা ডিস্টিল্ড মডেলগুলো একই কাজের চাপ সামলাতে Anthropic ও OpenAI-এর চেয়ে মাত্র এক-দুই মাস পিছিয়ে থাকতে পারে।

লেখকের মতে, আজকের মডেলগুলো উচ্চমানের স্বয়ংক্রিয় কাজের জন্য যথেষ্ট ভালো, তাই সর্বশেষ রিলিজের পিছনে ছোটা প্রায়ই অপ্রয়োজনীয়। মাসিক ১০ ডলারের সাবস্ক্রিপশনে DeepSeek কার্যত সীমাহীন, যা তাঁর উন্নয়নের ধরন বদলে দিয়েছে। তিনি এটি যান্ত্রিক কাজ, অনুসন্ধানমূলক পরীক্ষা, জটিল পরিকল্পনা ও গবেষণায় ব্যবহার করেন, এবং মাঝে মাঝে চূড়ান্ত কোড পর্যালোচনার জন্য Opus 5.5 ব্যবহার করেন, এরপর DeepSeek সংশোধনগুলো প্রয়োগ করে। বেশিরভাগ সেশনের খরচ ১ ডলারের অনেক কম।

লেখক এই সাশ্রয়ের বড় কৃতিত্ব দেন DeepSeek-এর ক্যাশ অপ্টিমাইজেশনকে, যা জানা গেছে তার V1 মডেলের তুলনায় KV ক্যাশ প্রায় ৪৩৭ গুণ ছোট করেছে। সেই ক্যাশ GPU মেমোরিতে রাখা দীর্ঘ কোডিং সেশনের অন্যতম বড় খরচ, এবং লেখক পরামর্শ দেন এই পদ্ধতি Claude-এর চেয়ে কম পানি ও বিদ্যুৎও ব্যবহার করতে পারে।

লেখক এখনও কাজের মাধ্যমে ফ্রন্টিয়ার সাবস্ক্রিপশন রাখেন এবং বলেন তাঁর লক্ষ্য দীর্ঘমেয়াদি পরিকল্পনা, টেকসইতা এবং উচ্চ বুদ্ধিমত্তায় বৃহত্তর প্রবেশাধিকার। তিনি মনে করেন চড়া দাম দেওয়ার প্রতি টেক শিল্পের মনোযোগ ভুল পথে। স্ব-হোস্টিং প্রসঙ্গে তিনি বলেন, অর্থ সাশ্রয়ের জন্য এটি অর্থনৈতিকভাবে লাভজনক নয়, তবে ক্যাশ অপ্টিমাইজেশনের কারণে সিস্টেম স্থানীয়ভাবে চালানো সম্ভব হলে গোপনীয়তার জন্য এটি মূল্যবান হয়ে উঠতে পারে।

Ein Entwickler, der DeepSeek 4.1 Flash seit etwa einem Monat intensiv in etwa einem Dutzend Projekten einsetzt, sagt, dass es sehr leistungsfähig und um Größenordnungen günstiger ist als Spitzenmodelle. Mitten in einer Sitzung kann er oft nicht sagen, ob er gerade DeepSeek oder Opus nutzt, und er bemerkt keinen spürbaren Unterschied bei Gesprächen, Arbeitsqualität oder Geschwindigkeit. Er argumentiert, dass sich das Modell wie ein Spitzenmodell verhält, und fragt sich, warum die führenden Labore nicht stärker beunruhigt sind, und verweist darauf, dass chinesische destillierte Modelle bei gleicher Arbeitslast nur ein bis zwei Monate hinter Anthropic und OpenAI liegen könnten.

Der Autor sagt, dass die heutigen Modelle gut genug für qualitativ hochwertige unbeaufsichtigte Aufgaben sind, weshalb das Hinterherjagen der neuesten Veröffentlichungen oft unnötig ist. Mit einem Abo für 10 US-Dollar im Monat ist DeepSeek praktisch unbegrenzt nutzbar, was seine Entwicklungsarbeit verändert hat. Er setzt es für monotone Aufgaben, explorative Tests, komplexe Planung und Recherche ein und zieht gelegentlich Opus 5.5 für eine finale Codeprüfung heran, danach wendet DeepSeek die Korrekturen an. Die meisten Sitzungen kosten deutlich weniger als einen Dollar.

Den Großteil dieser Erschwinglichkeit führt der Autor auf die Cache-Optimierungen von DeepSeek zurück, die laut Berichten den KV-Cache im Vergleich zu seinem Modell V1 um etwa das 437-Fache verkleinert haben. Diesen Cache im GPU-Speicher zu halten, ist einer der größten Kostenfaktoren bei langen Coding-Sitzungen, und der Autor vermutet, dass dieser Ansatz auch weniger Wasser und Strom verbraucht als Claude.

Der Autor besitzt über seine Arbeit weiterhin Abos für Spitzenmodelle und erklärt, es gehe ihm um langfristige Planung, Nachhaltigkeit und einen breiteren Zugang zu hoher Intelligenz. Er hält den Fokus der Technologiebranche darauf, möglichst viel zu bezahlen, für falsch. Beim Self-Hosting argumentiert er, dass es sich zum Sparen nicht lohnt, aber für den Datenschutz wertvoll werden könnte, sobald Cache-Optimierungen den lokalen Betrieb des Systems ermöglichen.

Un desarrollador que ha usado DeepSeek 4.1 Flash intensamente durante aproximadamente un mes, en una docena de proyectos, afirma que es muy capaz y órdenes de magnitud más barato que los modelos de vanguardia. Durante una sesión, a menudo no puede distinguir si está usando DeepSeek u Opus, y no nota diferencias significativas en las conversaciones, la calidad del trabajo ni la velocidad. Sostiene que el modelo se comporta como un modelo de vanguardia y se pregunta por qué los laboratorios de vanguardia no están más alarmados, señalando que los modelos destilados chinos podrían estar solo uno o dos meses por detrás de Anthropic y OpenAI al manejar las mismas cargas de trabajo.

El autor afirma que los modelos actuales son lo bastante buenos para tareas desatendidas de alta calidad, por lo que perseguir las últimas novedades suele ser innecesario. Con una suscripción mensual de 10 dólares, DeepSeek es prácticamente ilimitado, lo que ha cambiado su forma de desarrollar. Lo usa para tareas mecánicas, pruebas exploratorias, planificación compleja e investigación, y ocasionalmente recurre a Opus 5.5 para una revisión final del código antes de que DeepSeek aplique las correcciones. La mayoría de las sesiones cuestan bastante menos de 1 dólar.

El autor atribuye esta asequibilidad sobre todo a las optimizaciones de caché de DeepSeek, que según se informa redujeron la caché KV unas 437 veces en comparación con su modelo V1. Mantener esa caché en la memoria de la GPU es uno de los mayores costes de las sesiones largas de programación, y el autor sugiere que el enfoque también podría consumir menos agua y electricidad que Claude.

El autor sigue contratando suscripciones de vanguardia a través de su trabajo y afirma que el objetivo es la planificación a largo plazo, la sostenibilidad y un acceso más amplio a la alta inteligencia. Considera que el énfasis de la industria tecnológica en pagar precios elevados es un error. Sobre el autoalojamiento, sostiene que no es económico para ahorrar dinero, pero podría resultar valioso por privacidad a medida que las optimizaciones de caché permitan ejecutar el sistema localmente.

Un développeur qui utilise DeepSeek 4.1 Flash de façon intensive depuis environ un mois, sur une douzaine de projets, affirme qu'il est très performant et des ordres de grandeur moins cher que les modèles de pointe. En pleine session, il ne sait souvent pas dire s'il utilise DeepSeek ou Opus, et il ne remarque aucune différence notable dans les conversations, la qualité du travail ou la vitesse. Il estime que le modèle se comporte comme un modèle de pointe et s'étonne que les laboratoires de pointe ne soient pas davantage inquiets, notant que les modèles chinois distillés ne sont peut-être qu'à un ou deux mois derrière Anthropic et OpenAI pour traiter les mêmes charges de travail.

L'auteur affirme que les modèles actuels sont suffisamment bons pour des tâches non supervisées de haute qualité, si bien qu'il est souvent inutile de courir après les dernières sorties. Avec un abonnement mensuel de 10 dollars, DeepSeek devient pratiquement illimité, ce qui a transformé sa façon de développer. Il l'utilise pour des tâches répétitives, des tests exploratoires, la planification complexe et la recherche, et fait parfois appel à Opus 5.5 pour une relecture finale du code, avant que DeepSeek n'applique les corrections. La plupart des sessions coûtent bien moins d'un dollar.

L'auteur attribue cette accessibilité en grande partie aux optimisations de cache de DeepSeek, qui auraient réduit le cache KV d'environ 437 fois par rapport à son modèle V1. Conserver ce cache dans la mémoire du GPU représente l'un des principaux coûts des longues sessions de codage, et l'auteur suggère que cette approche consomme peut-être aussi moins d'eau et d'électricité que Claude.

L'auteur conserve tout de même des abonnements à des modèles de pointe grâce à son travail, et déclare viser une planification à long terme, la durabilité et un accès plus large à une intelligence de haut niveau. Il juge mal inspirée la focalisation de l'industrie technologique sur le fait de payer le prix fort. Concernant l'auto-hébergement, il estime qu'il n'est pas économique pour réaliser des économies, mais qu'il pourrait devenir intéressant pour la confidentialité à mesure que les optimisations de cache permettront de faire tourner le système localement.

एक डेवलपर, जिसने लगभग एक महीने तक एक दर्जन से अधिक प्रोजेक्ट्स में DeepSeek 4.1 Flash का भारी उपयोग किया है, कहता है कि यह अत्यधिक सक्षम है और फ़्रंटियर मॉडलों की तुलना में कई गुना सस्ता है। सत्र के दौरान उन्हें अक्सर यह पता नहीं चलता कि वे DeepSeek का उपयोग कर रहे हैं या Opus का, और बातचीत, कार्य की गुणवत्ता या गति में उन्हें कोई उल्लेखनीय अंतर नज़र नहीं आता। उनका तर्क है कि यह मॉडल फ़्रंटियर मॉडल की तरह व्यवहार करता है, और वे सवाल उठाते हैं कि फ़्रंटियर प्रयोगशालाएँ अधिक चिंतित क्यों नहीं हैं, यह बताते हुए कि चीनी डिस्टिल्ड मॉडल समान कार्यभार संभालते हुए Anthropic और OpenAI से केवल एक-दो महीने पीछे हो सकते हैं।

लेखक का कहना है कि आज के मॉडल उच्च-गुणवत्ता वाले बिना-निगरानी कार्यों के लिए पर्याप्त अच्छे हैं, इसलिए नवीनतम रिलीज़ के पीछे भागना अक्सर अनावश्यक होता है। $10 मासिक सदस्यता के साथ DeepSeek व्यावहारिक रूप से असीमित है, जिसने उनके विकास के तरीके को बदल दिया है। वे इसका उपयोग यांत्रिक कार्यों, खोजपूर्ण परीक्षण, जटिल योजना और शोध के लिए करते हैं, और कभी-कभी अंतिम कोड समीक्षा के लिए Opus 5.5 को लाते हैं, जिसके बाद DeepSeek सुधार लागू करता है। अधिकांश सत्रों की लागत $1 से काफ़ी कम रहती है।

लेखक इस किफ़ायतीपन का बड़ा श्रेय DeepSeek के कैश अनुकूलन को देते हैं, जिसने कथित तौर पर अपने V1 मॉडल की तुलना में KV कैश को लगभग 437 गुना छोटा कर दिया। उस कैश को GPU मेमोरी में रखना लंबे कोडिंग सत्रों की सबसे बड़ी लागतों में से एक है, और लेखक का सुझाव है कि यह तरीका Claude की तुलना में पानी और बिजली की खपत भी कम कर सकता है।

लेखक अभी भी काम के माध्यम से फ़्रंटियर सदस्यताएँ रखते हैं और कहते हैं कि उनका लक्ष्य दीर्घकालिक योजना, स्थिरता और उच्च बुद्धिमत्ता तक व्यापक पहुँच है। वे टेक उद्योग के ऊँची कीमत चुकाने पर ज़ोर देने को भ्रामक मानते हैं। स्व-होस्टिंग के बारे में उनका कहना है कि पैसे बचाने के लिए यह आर्थिक नहीं है, लेकिन गोपनीयता के लिए यह उपयोगी हो सकता है, क्योंकि कैश अनुकूलन से सिस्टम स्थानीय रूप से चल सकेगा।

Seorang pengembang yang telah menggunakan DeepSeek 4.1 Flash secara intensif selama sekitar sebulan di belasan proyek mengatakan model ini sangat mumpuni dan berkali-kali lipat lebih murah dibanding model frontier. Di tengah sesi, ia sering tidak bisa memastikan apakah sedang menggunakan DeepSeek atau Opus, dan ia tidak merasakan perbedaan yang berarti dalam percakapan, kualitas kerja, maupun kecepatan. Ia berpendapat model ini berperilaku seperti model frontier, dan mempertanyakan mengapa laboratorium frontier tidak lebih khawatir, dengan catatan bahwa model distilasi Tiongkok mungkin hanya tertinggal satu atau dua bulan dari Anthropic dan OpenAI dalam menangani beban kerja yang sama.

Penulis mengatakan model-model saat ini sudah cukup baik untuk tugas tanpa pengawasan yang berkualitas tinggi, sehingga mengejar rilis terbaru sering kali tidak perlu. Dengan langganan bulanan 10 dolar AS, DeepSeek hampir tidak terbatas, dan hal ini mengubah cara ia mengembangkan perangkat lunak. Ia memakainya untuk tugas-tugas repetitif, pengujian eksploratif, perencanaan yang kompleks, dan riset, serta sesekali memanggil Opus 5.5 untuk tinjauan kode akhir sebelum DeepSeek menerapkan perbaikannya. Sebagian besar sesi menghabiskan biaya jauh di bawah 1 dolar AS.

Penulis mengaitkan keterjangkauan ini terutama dengan optimasi cache DeepSeek, yang dilaporkan memangkas KV cache sekitar 437 kali dibanding model V1-nya. Menyimpan cache tersebut di memori GPU merupakan salah satu biaya terbesar pada sesi pengodean yang panjang, dan penulis menduga pendekatan ini juga menggunakan lebih sedikit air dan listrik dibanding Claude.

Penulis masih memiliki langganan model frontier melalui pekerjaannya dan mengatakan tujuannya adalah perencanaan jangka panjang, keberlanjutan, serta akses yang lebih luas ke kecerdasan tingkat tinggi. Ia menilai fokus industri teknologi pada pembayaran harga tertinggi sebagai hal yang keliru. Terkait self-hosting, ia berpendapat hal itu tidak ekonomis untuk menghemat uang, tetapi dapat menjadi berharga demi privasi ketika optimasi cache memungkinkan sistem berjalan secara lokal.

約1か月にわたり十数件のプロジェクトでDeepSeek 4.1 Flashを多用してきた開発者は、非常に高い能力を持ち、フロンティアモデルより桁違いに安価だと述べています。セッションの途中では、DeepSeekを使っているのかOpusを使っているのか判別できないことも多く、会話、作業の質、速度のいずれにおいても顕著な違いは感じないといいます。彼はこのモデルがフロンティアモデルのように振る舞うと主張し、同じ作業負荷を処理できる中国の蒸留モデルはAnthropicやOpenAIに1〜2か月遅れているにすぎないとして、なぜフロンティアの研究所がもっと危機感を持たないのかを問いかけています。

筆者は、現在のモデルは高品質な無人タスクに十分な性能を持っているため、最新リリースを追いかけることは多くの場合不要だと述べています。月額10ドルのサブスクリプションでDeepSeekは事実上無制限に使え、それによって開発の進め方が変わったといいます。定型作業、探索的テスト、複雑な計画立案、調査に使い、時折Opus 5.5を最終的なコードレビューに呼び出し、その修正をDeepSeekに適用させています。ほとんどのセッションの費用は1ドルをはるかに下回るといいます。

筆者は、この低コストの大きな要因としてDeepSeekのキャッシュ最適化を挙げています。報じられているところによると、V1モデルと比べてKVキャッシュは約437分の1に縮小されたとのことです。このキャッシュをGPUメモリに保持することは長時間のコーディングセッションにおける最大のコストの一つであり、筆者はこの手法がClaudeよりも水や電力の消費を抑えられる可能性も示唆しています。

筆者は仕事を通じてフロンティアモデルのサブスクリプションも保有しており、目指すのは長期的な計画、持続可能性、そして高度な知能へのより広いアクセスだと述べています。高い料金を支払うことに重きを置く技術業界の姿勢は誤っていると考えています。セルフホスティングについては、お金を節約する目的では採算が合わないものの、キャッシュ最適化によってシステムをローカルで動かせるようになれば、プライバシーの観点で価値が出てくると主張しています。

Um desenvolvedor que usa o DeepSeek 4.1 Flash intensamente há cerca de um mês, em uma dúzia de projetos, afirma que ele é muito capaz e ordens de magnitude mais barato que os modelos de fronteira. No meio de uma sessão, muitas vezes ele não consegue dizer se está usando o DeepSeek ou o Opus, e não percebe diferença notável nas conversas, na qualidade do trabalho ou na velocidade. Ele argumenta que o modelo se comporta como um modelo de fronteira e questiona por que os laboratórios de fronteira não estão mais alarmados, observando que modelos chineses destilados podem estar apenas um ou dois meses atrás da Anthropic e da OpenAI ao lidar com as mesmas cargas de trabalho.

O autor diz que os modelos atuais são bons o suficiente para tarefas não supervisionadas de alta qualidade, por isso correr atrás dos lançamentos mais recentes costuma ser desnecessário. Com uma assinatura mensal de US$ 10, o DeepSeek fica efetivamente ilimitado, o que mudou sua forma de desenvolver. Ele o usa para tarefas repetitivas, testes exploratórios, planejamento complexo e pesquisa, e ocasionalmente recorre ao Opus 5.5 para uma revisão final do código, deixando que o DeepSeek aplique as correções. A maioria das sessões custa bem menos de US$ 1.

O autor atribui essa acessibilidade em grande parte às otimizações de cache do DeepSeek, que teriam reduzido o cache KV em cerca de 437 vezes em comparação com seu modelo V1. Manter esse cache na memória da GPU é um dos maiores custos de sessões longas de programação, e o autor sugere que essa abordagem também pode consumir menos água e eletricidade do que o Claude.

O autor ainda mantém assinaturas de modelos de fronteira por meio do trabalho e diz que o objetivo é o planejamento de longo prazo, a sustentabilidade e um acesso mais amplo à alta inteligência. Ele considera equivocado o foco da indústria de tecnologia em pagar o preço mais alto. Sobre a autohospedagem, argumenta que ela não é econômica para economizar dinheiro, mas pode se tornar valiosa por privacidade à medida que as otimizações de cache permitirem rodar o sistema localmente.

Разработчик, который около месяца активно использует DeepSeek 4.1 Flash в десятке проектов, утверждает, что модель очень способна и на порядки дешевле флагманских моделей. Во время сессии он часто не может сказать, использует ли DeepSeek или Opus, и не замечает заметной разницы в диалогах, качестве работы или скорости. Он считает, что модель ведёт себя как флагманская, и задаётся вопросом, почему ведущие лаборатории не встревожены, отмечая, что китайские дистиллированные модели могут отставать от Anthropic и OpenAI всего на месяц-два при решении тех же задач.

Автор говорит, что нынешние модели достаточно хороши для качественных задач без постоянного контроля, поэтому гнаться за новейшими релизами часто не нужно. При ежемесячной подписке за 10 долларов DeepSeek фактически становится безлимитным, и это изменило его подход к разработке. Он использует модель для рутинных задач, исследовательского тестирования, сложного планирования и исследований, а иногда привлекает Opus 5.5 для финальной проверки кода, после чего DeepSeek вносит исправления. Большинство сессий обходятся заметно дешевле одного доллара.

Автор связывает эту доступность главным образом с оптимизациями кэша DeepSeek, которые, по сообщениям, сократили KV-кэш примерно в 437 раз по сравнению с его моделью V1. Хранение этого кэша в памяти GPU — одна из самых больших статей расходов при длительных сессиях программирования, а автор предполагает, что такой подход может потреблять меньше воды и электроэнергии, чем Claude.

Автор по-прежнему имеет подписки на флагманские модели через работу и говорит, что его цель — долгосрочное планирование, устойчивость и более широкий доступ к высокому интеллекту. Он считает ошибочным стремление технологической индустрии платить максимальную цену. Что касается самостоятельного хостинга, он утверждает, что это невыгодно для экономии денег, но может стать ценным с точки зрения приватности по мере того, как оптимизации кэша позволят запускать систему локально.

一位开发者在十余个项目中大量使用DeepSeek 4.1 Flash约一个月,称其能力非常出色,成本比前沿模型低几个数量级。在会话过程中,他们常常分不清自己用的是DeepSeek还是Opus,并表示在对话、工作质量或速度方面都没有明显差异。他们认为该模型的表现与前沿模型一样,并质疑为何前沿实验室没有更加警觉,指出中国的蒸馏模型在处理相同工作负载时,可能只落后Anthropic和OpenAI一两个月。

作者表示,当今的模型已经足以胜任高质量的无人值守任务,因此追逐最新版本往往没有必要。每月10美元的订阅使DeepSeek实际上可以无限使用,这改变了他们的开发方式。他们用它处理机械性任务、探索性测试、复杂规划和研究,偶尔会调用Opus 5.5进行最终代码审查,再由DeepSeek执行修复。大多数会话的成本都远低于1美元。

作者认为,这种低成本主要归功于DeepSeek的缓存优化。据报道,其KV缓存相比V1模型缩小了约437倍。将该缓存保存在GPU内存中是长时间编码会话的最大成本之一。作者还认为,这种方法耗用的水和电力可能也比Claude少。

作者仍通过工作持有前沿模型的订阅,其目标是长期规划、可持续性以及更广泛地获取高水平智能。他们认为科技行业专注于付出高价的做法是错误的。关于自托管,作者认为出于省钱的目的并不划算,但随着缓存优化使系统能够在本地运行,出于隐私考虑则可能变得有价值。