DeepSeek выложила открытые веса V4.1-Flash-1017 под MIT

Подробно

Что именно выпустила DeepSeek?

DeepSeek-V4.1-Flash-1017 - это обновлённая версия DeepSeek-V4.1-Flash, которая вышла 10 сентября 2026 года. Компания называет новинку небольшим обновлением с новыми весами. Архитектура не изменилась: независимая проверка ai.rs нашла в конфигурации те же 40 слоёв, 384 маршрутизируемых эксперта, 6 активных и одного общего эксперта, hidden size 5120, две таблицы Engram и прежнее окно контекста. Изменились только веса.

«DeepSeek-V4.1-Flash-1017 - небольшое обновление DeepSeek-V4.1-Flash, которое даёт существенный прирост в рассуждениях, программировании, агентных задачах и визуальных тестах», - говорится в карточке модели.

Это уже готовый продукт, а не превью или закрытый тест. В анонсе DeepSeek сказано: «Уже доступно на нашем сайте, в приложении и API». Сама компания называет релиз open-source, но точнее говорить об открытых весах. Обучающий корпус, полный код обучения и процесс подготовки данных DeepSeek не публиковала.

Обновление продолжает линейку V4. 24 апреля 2026 года DeepSeek добавила в API модели V4-Pro и V4-Flash с контекстом до 1 млн токенов. 31 июля DeepSeek перевела V4-Flash API в публичную бету: версия 0731 получила дополнительное дообучение под агентные задачи. 10 сентября появилась V4.1-Flash с архитектурой Causal Encoder-Decoder, памятью Engram и нативной работой с изображениями.

Где скачать DeepSeek V4.1-Flash-1017 и на каких условиях?

Веса лежат в официальных репозиториях DeepSeek на Hugging Face и ModelScope. Лицензия MIT разрешает использовать, изменять и распространять модель, в том числе в коммерческих целях. Условие одно: сохранять уведомление об авторских правах и текст лицензии.

Репозиторий на Hugging Face состоит из 48 файлов-шардов общим объёмом около 510 GB. На момент проверки встроенные Hugging Face Inference Providers модель не обслуживали. Попробовать её прямо на странице чекпойнта нельзя: нужно скачать веса целиком, взять стороннюю квантованную сборку или пользоваться облачным API DeepSeek.

Сколько параметров у модели: 552B или 763B?

Противоречия между этими числами нет: они считают разное. Технический отчёт описывает мультимодальную Mixture-of-Experts модель так:

• 552 млрд параметров - языковой backbone;
• 196 млрд параметров - модуль памяти Engram;
• около 8 млрд активных параметров на входной токен при prefill и 16 млрд на выходной токен при decode.

Вместе backbone и Engram дают около 748 млрд. По разбору HelixML, Hugging Face насчитывает 763 млрд, потому что учитывает все тензоры чекпойнта, включая визуальный энкодер и вспомогательные компоненты. Как раскладываются оставшиеся примерно 15 млрд параметров, DeepSeek в карточке не расписала.

В HelixML предупреждают, что 8 и 16 млрд активных параметров не стоит напрямую считать показателем скорости ответа. Кроме того, 196 млрд параметров Engram всё равно нужно где-то хранить.

Какие системные требования у DeepSeek V4.1-Flash-1017 и пойдёт ли она в Ollama?

По независимому разбору ai.rs, веса занимают 475,3 GiB. Эксперты уже хранятся примерно в 4-битном формате, остальные плотные компоненты - преимущественно в FP8, Engram - в int8. Поэтому повторная упаковка в 4 бита не уменьшит модель вдвое.

По оценке ai.rs, двух станций NVIDIA DGX Spark для модели не хватит. На четырёх её можно разместить, если выгрузить Engram на NVMe-накопитель. Главным практическим минусом открытых весов издание считает объём файлов около 475 GiB. HelixML на момент своего разбора модель на собственном оборудовании ещё не запускала: чекпойнт не поместился в планируемую конфигурацию.

В карточке модели описан запуск через Transformers, vLLM, SGLang и Docker Model Runner. Для llama.cpp, Ollama, LM Studio и совместимых приложений есть ссылка на квантованные версии. При этом нет подтверждения, что исходный чекпойнт можно на практике запустить в Ollama на обычном компьютере. Для этого понадобится сторонняя квантованная сборка и очень много памяти и места на диске.

Для локального инференса DeepSeek рекомендует такие параметры: контекстное окно 1 млн токенов, temperature 1.0, top_p 1.0, max_tokens не меньше 256K. Для агентной работы компания советует DeepSeek Harness версии 0.2.1-rc.1 или новее. По заявлению DeepSeek, модель также оптимизирована для Tencent CodeBuddy и WorkBuddy.

Насколько выросли результаты в тестах?

DeepSeek сравнивает версию 1017 с сентябрьской V4.1-Flash. Все цифры ниже - собственные измерения компании:

• HLE без инструментов: 36,8 → 42,6 (текстовая подвыборка: 39,1 → 44,0);
• Terminal-Bench 4.0 (Claude Code harness): 31,2 → 42,3;
• DeepSWE v1.1 (Mini-SWE-V2 harness): 74,2 → 77,0;
• ProgramBench: 20,3 → 29,1;
• NL2Repo-Bench: 65,4 → 68,2;
• Automation-Bench v1.0.6: 54,8 → 60,5;
• Agents' Last Exam: 31,8 → 35,4;
• Apex Bench v1.1: 64,6 → 72,1;
• визуальные агентные тесты с инструментами: Chartography 78,9 → 83,0, BabyVision 89,6 → 92,5, ZeroBench-main 49,0 → 51,0.

Компания также заявляет, что новая версия быстрее справляется с задачами и отвечает короче, поэтому агентные запуски обходятся дешевле. В анонсе это названо так: «более высокие результаты в тестах, более быстрое выполнение задач и более короткие ответы, чем у предыдущей версии, - улучшение по Парето в производительности и стоимости». Общих абсолютных цифр по длине ответов и времени выполнения в карточке нет. Чтобы модель лучше создавала проекты целиком, DeepSeek применила обучение с подкреплением с самообратной связью. В демонстрациях модель строит 3D-модель Запретного города, делает браузерную гоночную игру, воссоздаёт Portal 2 на движке Godot и собирает сцену Valley of Ages.

Подтверждены ли заявления DeepSeek независимо?

Пока только частично. Крупные независимые лаборатории результаты HLE, Terminal-Bench, DeepSWE и других тестов ещё не воспроизвели. Редакция ai.rs прогнала собственный небольшой тест из семи задач по ремонту репозиториев. Обе версии решили все 7 из 7. При одинаковом high effort версия 1017 потратила на 18% меньше reasoning-токенов, дала на 5% более короткий вывод и закончила на 9% быстрее.

«Это цифры DeepSeek из карточки модели, мы их не проверяли», - пишет ai.rs о таблице бенчмарков.

О заявленном скачке в Terminal-Bench издание пишет так: «Рост Terminal-Bench с 31 до 42 - это более сложный класс задач... ничто здесь ему не противоречит, но ничто его и не подтверждает».

Первые отзывы на r/LocalLLaMA смешанные. Пользователи приветствуют рост агентных тестов, но замечают, что DeepSeek опубликовала выборочный набор бенчмарков. Ещё одна претензия: модель с 763 млрд параметров по тензорам практически не запустить на домашнем оборудовании. Это ранние мнения пользователей, а не контролируемое тестирование.

Сколько стоит API DeepSeek V4.1-Flash-1017?

В API новая версия вызывается прежним идентификатором deepseek-flash. В журнале изменений сказано: «Способ вызова API и цены остаются прежними - просто используйте deepseek-flash, чтобы получить доступ к новейшей модели». Цены за 1 млн токенов:

• вход с попаданием в кэш: $0.003 вне пика и $0.006 в пик;
• вход без кэша: $0.15 вне пика и $0.30 в пик;
• вывод: $0.60 вне пика и $1.20 в пик.

Пиковые часы - с 01:00 до 04:00 и с 06:00 до 10:00 UTC (с 04:00 до 07:00 и с 09:00 до 13:00 по Москве) с понедельника по пятницу, кроме государственных праздников Китая. Остальное время считается внепиковым. В API доступны контекст 1 млн токенов, вывод до 384K токенов, текст и изображения на входе, JSON Output, tool calls, а также совместимость с Responses API и Anthropic API.

Что такое DeepSeek Search и Fetch API и сколько они стоят?

Вместе с моделью DeepSeek открыла два отдельных HTTP-сервиса для агентов и RAG-систем. Search возвращает структурированные результаты собственного поисковика DeepSeek. Fetch загружает одну веб-страницу и отдаёт её содержимое в Markdown. Запросы отправляются методом POST на эндпоинты /v1/tools/search и /v1/tools/fetch с тем же Bearer API key, что и основной API.

Каждый сервис стоит $0.75 за 1 000 успешных запросов. Ошибки, тайм-ауты, пустая выдача и Fetch, который ничего не извлёк, не оплачиваются. Серверные вызовы Search и Fetch через DeepSeek Harness, Claude Code и Codex для пользователей DeepSeek API пока бесплатны. Тарификация начнётся 1 ноября 2026 года в 00:00 по пекинскому времени, то есть 31 октября в 19:00 по Москве.

Эти инструменты не встроены в открытые веса. Скачанная модель не может сама выходить в интернет, для этого нужна внешняя интеграция.

Доступна ли DeepSeek V4.1-Flash-1017 в России?

Официального списка стран, где работают веб-чат и API DeepSeek, нет. Отдельного подтверждения, что ими можно пользоваться и платить за API из России, тоже не найдено. В условиях использования DeepSeek предупреждает о возможных региональных ограничениях и требует соблюдать санкционное и экспортное законодательство. Открытые веса под MIT к региону не привязаны: если доступны Hugging Face или ModelScope, их можно скачать и запустить на своём оборудовании.

Как V4.1-Flash удешевляет работу с длинным контекстом?

Архитектура V4.1-Flash описана в техническом отчёте «DeepSeek-V4.1-Flash: Pushing the Limits of KV Cache Compression», который вышел на arXiv 17 сентября 2026 года. Это препринт DeepSeek: данных о рецензировании или принятии на конференцию нет. По отчёту, модель предварительно обучили на мультимодальном корпусе из 45 трлн токенов. Её 40 слоёв делятся на 20 слоёв причинного энкодера и 20 слоёв декодера. Модель принимает текст и изображения и авторегрессивно генерирует текст.

Цель архитектуры - удешевить длинный контекст и агентные нагрузки с большим объёмом входных данных. Для этого применяются CSA2, FP4 KV-кэш и SWA Bounded Replay. По данным авторов, глобальный KV-кэш сократился до 890 байт на токен - примерно до четверти от DeepSeek-V4-Flash. По замыслу авторов, SWA Bounded Replay должен сокращать постоянный KV-кэш в памяти хоста или на SSD примерно до одной восьмой от прошлой версии.

Авторы признают ограничения. Ошибки разреженного отбора и приближённого восстановления SWA могут ухудшать работу в непроверенных крайних случаях. А равенство с закрытыми frontier-моделями по средним тестам не означает такого же результата на самых сложных задачах.