#DeepSeekReleasesUpdatedAIModel $BTC
DeepSeek hat am Wochenende das Update V4.1-Flash-1017 veröffentlicht, eine kleinere Überarbeitung des im September gestarteten Modells V4.1-Flash. Das Unternehmen gibt an, dass es eine stärkere Benchmark-Leistung, eine schnellere Aufgabenerledigung und kürzere Ausgaben bietet und dabei kosteneffizient bleibt.
Wichtige Verbesserungen
· Leistung und Effizienz: Als „Pareto-Verbesserung“ beschrieben, steigert es die Fähigkeiten in den Bereichen logisches Denken, Programmierung und agentische Aufgaben, ohne die Kosten zu erhöhen. Außerdem verringert es die Länge der Ausgabe in Tokens und die Laufzeit.
· Benchmark-Ergebnisse: Im Benchmark Humanity's Last Exam (HLE) stieg der Wert auf einen Bereich von 36,8–42,6 (zuvor 36,8–39,1). Bei DeepSWE v1.1 erzielte es 77,0, gegenüber zuvor 74,2.
· „Wunschgesteuerte“ Programmierung: Durch bestärkendes Lernen mit Selbst-Feedback verbessert, wodurch das Modell besser in der Lage ist, vollständige Projekte (wie Spiele oder 3D-Modelle) von Grund auf zu erstellen.
Verfügbarkeit und Ökosystem
· Bereitstellung: Ab sofort im Web, in der mobilen App und über die API verfügbar. Bestehende API-Aufrufe mit deepseek-flash werden automatisch zur neuen Version weitergeleitet.
· Optimierungen: Speziell abgestimmt auf Agenten-Frameworks wie DeepSeek Harness, Tencent CodeBuddy und WorkBuddy.
· Neue APIs: DeepSeek hat außerdem die Search- und Fetch-APIs für alle Nutzer freigeschaltet. Der Preis beträgt 0,75 $ pro 1.000 Aufrufe (oder 5 RMB pro tausend).
DeepSeek hat am Wochenende das Update V4.1-Flash-1017 veröffentlicht, eine kleinere Überarbeitung des im September gestarteten Modells V4.1-Flash. Das Unternehmen gibt an, dass es eine stärkere Benchmark-Leistung, eine schnellere Aufgabenerledigung und kürzere Ausgaben bietet und dabei kosteneffizient bleibt.
Wichtige Verbesserungen
· Leistung und Effizienz: Als „Pareto-Verbesserung“ beschrieben, steigert es die Fähigkeiten in den Bereichen logisches Denken, Programmierung und agentische Aufgaben, ohne die Kosten zu erhöhen. Außerdem verringert es die Länge der Ausgabe in Tokens und die Laufzeit.
· Benchmark-Ergebnisse: Im Benchmark Humanity's Last Exam (HLE) stieg der Wert auf einen Bereich von 36,8–42,6 (zuvor 36,8–39,1). Bei DeepSWE v1.1 erzielte es 77,0, gegenüber zuvor 74,2.
· „Wunschgesteuerte“ Programmierung: Durch bestärkendes Lernen mit Selbst-Feedback verbessert, wodurch das Modell besser in der Lage ist, vollständige Projekte (wie Spiele oder 3D-Modelle) von Grund auf zu erstellen.
Verfügbarkeit und Ökosystem
· Bereitstellung: Ab sofort im Web, in der mobilen App und über die API verfügbar. Bestehende API-Aufrufe mit deepseek-flash werden automatisch zur neuen Version weitergeleitet.
· Optimierungen: Speziell abgestimmt auf Agenten-Frameworks wie DeepSeek Harness, Tencent CodeBuddy und WorkBuddy.
· Neue APIs: DeepSeek hat außerdem die Search- und Fetch-APIs für alle Nutzer freigeschaltet. Der Preis beträgt 0,75 $ pro 1.000 Aufrufe (oder 5 RMB pro tausend).