Odaily Planet Daily informa que DeepSeek ha lanzado oficialmente la nueva versión de su modelo grande V4.1 Flash-1017. En un momento en que los modelos de inteligencia artificial domésticos están en una fase crítica de iteración, esta versión ha completado por primera vez su actualización, logrando un salto significativo en el rendimiento general. Previo a esto, ya se habían publicado datos técnicos; ahora, DeepSeek ha publicado por primera vez de forma autónoma la curva de frontera de Pareto, que presenta de forma直观 el rendimiento integral del modelo en términos de eficiencia y costo. La V4.1 Flash-1017 alcanza un nivel líder en la industria en esta curva: el costo total por tarea es solo de 1/100 a 1/20 del de modelos similares como Fable y Astra, con una ventaja de relación costo-beneficio de más de 40 a 50 veces. Aunque la versión 1017 lanzada mantiene el sistema de precios API original, ha realizado una reestructuración profunda en la eficiencia de uso de tokens —mediante compresión basada en la tarea, recorte dinámico del contexto y estrategias de decodificación adaptativas— reduciendo significativamente el consumo real de tokens en diversos tipos de solicitudes. Las pruebas muestran que, en la mayoría de los escenarios, el uso de tokens ha disminuido en más del 50% en comparación con la versión anterior, y los niveles de TCO también experimentarán una nueva caída sustancial. (Sina Finance)
DeepSeek lanza el modelo V4.1 Flash-1017 con una reducción de más del 50% en el uso de tokens
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Resumen
DeepSeek anunció el lanzamiento de su nueva noticia de token, V4.1 Flash-1017, que reduce el uso de tokens en más del 50% en la mayoría de los escenarios. El modelo utiliza compresión consciente de la tarea, recorte dinámico del contexto y decodificación adaptativa. Mantiene el mismo precio de la API mientras ofrece costos unitarios por tarea entre el 1% y el 5% de modelos como Fable y Astra. Esta actualización trae nuevos listados de tokens con una eficiencia de costos mejorada.
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