DeepSeek ra mắt V4.1-Flash-1017, mô hình lập trình theo ý muốn với hiệu năng và chi phí cải thiện
DeepSeek đã phát hành DeepSeek-V4.1-Flash-1017, mô hình mới tập trung vào việc xây dựng các dự án phần mềm hoàn chỉnh từ yêu cầu bằng ngôn ngữ tự nhiên. Công ty cho biết mô hình đạt kết quả benchmark tốt hơn, hoàn thành tác vụ nhanh hơn và tạo đầu ra ngắn hơn phiên bản trước, qua đó cải thiện cả hiệu năng lẫn chi phí. Mô hình hiện có trên website, ứng dụng và API của DeepSeek, đồng thời được phát hành mã nguồn mở trên Hugging Face và ModelScope. Mô hình sử dụng reinforcement learning với cơ chế tự phản hồi, tức là tự cải thiện kết quả thông qua việc đánh giá lặp lại, và được tối ưu cho các công cụ như DeepSeek Harness, Tencent CodeBuddy và WorkBuddy. Các màn trình diễn gồm dựng mô hình 3D Tử Cấm Thành, tạo game đua xe trên web, tái hiện Portal 2 bằng engine Godot và xây dựng một cảnh 3D mô tả tiến trình từ thời tiền sử đến hiện đại. DeepSeek cũng mở các API Search và Fetch cho mọi người với giá $0.75 cho mỗi 1.000 lượt gọi; các lượt gọi thông qua công cụ máy chủ được hỗ trợ hiện miễn phí cho người dùng DeepSeek API đến 16:00 UTC ngày 31/10/2026. Với lập trình viên, bản phát hành này có thể giúp biến các ý tưởng phần mềm rộng thành prototype hoạt động dễ hơn, đồng thời giảm chi phí suy luận và độ dài đầu ra.
Lập trình viên và nhóm phát triển có thể thử DeepSeek-V4.1-Flash-1017 để tạo prototype, game hoặc mô hình 3D từ mô tả tự nhiên; người dùng DeepSeek Harness nên nâng cấp lên v0.2.1-rc.1 hoặc mới hơn để có trải nghiệm tốt nhất. Các doanh nghiệp dùng Search và Fetch API cần tính chi phí $0.75 cho mỗi 1.000 lượt gọi, trong khi lượt gọi qua các công cụ máy chủ được hỗ trợ hiện miễn phí cho người dùng DeepSeek API đến 16:00 UTC ngày 31/10/2026.
Đọc bài gốc