DeepSeek запускает модель V4.1 Flash-1017 с сокращением использования токенов более чем на 50%

Odaily Planet Daily сообщение: DeepSeek официально запустил новую версию крупной модели V4.1 Flash-1017. На фоне того, как отечественные крупные модели искусственного интеллекта находятся на ключевом этапе итераций, эта версия первой завершила обновление, обеспечив значительный рост общей производительности. Ранее были опубликованы данные о ее технических показателях; теперь DeepSeek впервые самостоятельно представила кривую Парето, наглядно демонстрирующую комплексную эффективность модели с точки зрения производительности и затрат. V4.1 Flash-1017 достигает передового уровня в этой кривой: удельная綜合ная стоимость задачи составляет всего одну сотую до одной двадцатой от стоимости аналогичных моделей, таких как Fable и Astra, обеспечивая преимущество в соотношении цена/производительность более чем в 40–50 раз. Несмотря на то, что новая версия 1017 сохраняет существующую ценовую структуру API, она глубоко перестроила эффективность использования токенов — благодаря осознанному сжатию задач, динамическому обрезанию контекста и адаптивной стратегии декодирования, значительно снизив фактическое потребление токенов для различных типов запросов. Тесты показали, что в большинстве сценариев потребление токенов снизилось более чем на 50% по сравнению с предыдущей версией, что также приведет к новому существенному снижению уровня TCO. (Sina Finance)