Odaily星球日報によると、DeepSeekは大規模モデルの新バージョン「V4.1 Flash-1017」を正式にリリースしました。現在、国内のAI大規模モデルが次々とアップデートの重要な段階に差し掛かる中、このバージョンは最初にアップグレードを完了し、全体的なパフォーマンスが大幅に向上しました。これまでに公開された技術指標に加え、DeepSeekは今回初めて自社でパレート最前線曲線を発表し、モデルの効率とコストの両面における総合的なパフォーマンスを直感的に示しました。V4.1 Flash-1017はこの曲線において業界トップレベルの性能を達成しており、単位タスクの総合コストはFable、Astraなどの類似モデルの1/100～1/20にまで削減され、コストパフォーマンスは40～50倍以上向上しています。今回リリースされた1017バージョンは、従来のAPI価格体系を維持しつつ、トークン使用効率において大幅な再構築を実施しました。タスク認識型圧縮、動的コンテキストカット、アダプティブデコード戦略を導入することで、各種リクエストの実際のトークン消費量を大幅に削減しています。実測結果によると、ほとんどのシナリオでトークン使用量が前バージョンより50％以上減少し、それに伴いTCO（総所有コスト）も新たな本格的な低下を遂げると見込まれます。（新浪财经）
DeepSeek、トークン使用量を50％以上削減したV4.1 Flash-1017モデルを発表
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概要
DeepSeekは、新しいトークン発行ニュースとしてV4.1 Flash-1017を発表しました。このバージョンは、ほとんどのシナリオでトークン使用量を50％以上削減します。モデルはタスク認識圧縮、動的コンテキストトリミング、アダプティブデコードを採用しており、APIの価格はそのままに、FableやAstraのようなモデルのユニットタスクコストを1％～5％に削減します。このアップデートにより、コスト効率が向上した新しいトークンが追加されました。
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