DeepSeek V4.1 Flash çıkışından günler sonra küresel sıralamada altıncılığa yükseldi

DeepSeek, 10 Eylül'de 552 milyar omurga parametresine sahip ancak çıkarım sırasında yalnızca küçük bir bölümünü etkinleştiren çok modlu Uzman Karışımı modeli V4.1 Flash'ı yayımladı. Bu adım, büyük dil modellerinin ölçek ile verimlilik arasındaki dengeyi kurma biçiminde bir değişime işaret ediyor. Veri takip şirketi Gelonghui'nin verilerine göre model, çıkışından sonraki üç gün içinde OpenRouter platformundaki token tüketiminde küresel ölçekte altıncı sıraya tırmandı.news.futunn

Model, DeepSeek'in API üzerinden artık otomatik olarak V4.1 Flash'a yönlendirilen önceki V4 Flash ve V4 Flash Vision ürünlerinin yerini alıyor. 14 Eylül'den itibaren, V4 Pro uç noktasına yapılan tüm istekler de V4.1 Pro sunulana kadar geçici olarak V4.1 Flash'a yönlendiriliyor ve daha düşük tarifeden ücretlendiriliyor.hi-tech+1

Mimari ve Verimlilik

V4.1 Flash, toplam 552 milyar parametreli bir Nedensel Kodlayıcı-Kod Çözücü mimarisi üzerine inşa edildi. Ancak modelin Uzman Karışımı tasarımı, girdi işleme sırasında yalnızca 8 milyar, çıktı üretimi sırasında ise 16 milyar parametreyi etkinleştiriyor. Bu durum, toplam 284 milyar parametreye sahip olan önceki V4 Flash'ta token başına etkinleştirilen 13 milyar parametreye kıyasla kayda değer bir düşüş anlamına geliyor.hackernoon+2

Bir milyon tokena kadar bağlam penceresini destekleyen model, token başına yaklaşık 890 bayt depolayan ve V4 Flash'ın bellek alanının yaklaşık dörtte birine denk gelen yeniden tasarlanmış bir KV önbelleği kullanıyor. Yüksek hacimli iş yükleri yürüten kuruluşlar için bellek gereksinimlerindeki bu azalma, ham test performans kazançlarından daha önemli olabilir. Model ağırlıkları, MIT lisansı altında Hugging Face üzerinde kamuya açık durumda bulunuyor.mindstudio+2

Erken Benimseme ve Pazar Konumu

Gelonghui tarafından bildirilen OpenRouter verilerine göre, küresel yapay zeka modeli token tüketimi 7-13 Eylül haftasında bir önceki haftaya kıyasla yüzde 10'dan fazla artarak 127 trilyon tokena ulaştı. Çin yapay zeka modelleri, bu tokenların 61,17 trilyonunu oluşturarak ABD modelleri karşısındaki liderliğini üst üste yirminci haftada da korudu.news.futunn

V4.1 Flash, ilk üç gününde tüketilen 4,94 trilyon token ile çıkışını altıncı sırada yaparken, Xiaomi şirketinin MiMo-V2.5 modeli haftalık bazda yüzde 230 artış göstererek beşinci sıraya yerleşti. Bu sırada Alibaba Cloud ↗ 1.28%, 13 Eylül'de kendi barındırılan DeepSeek-V4.1-Flash platformunu kullanıma sunarak Qoder ve Codex gibi araçlarla entegre API erişimi ve Token Planı sağladı.gurufocus+1

Performans Testleri ve Sınırlılıklar

DeepSeek'in kendi değerlendirmelerine göre V4.1 Flash, maksimum akıl yürütme seviyesinde DeepSWE v1.1 testinde 74,2, Terminal-Bench 2.1 testinde 90,6 ve CyberGym testinde 88,1 puan aldı. Model ayrıca DocVQA'da 95,6 ve MMMU-Pro'da 56,5 dahil olmak üzere güçlü çok modlu sonuçlar sergiledi.flowtivity+1

Bununla birlikte V4.1 Flash, çeşitli bilgi ve akıl yürütme testlerinde DeepSeek'in kendi V4 Pro modelinin gerisinde kalıyor; uzun bağlam testi LongBench-V2'deki 45,2'lik puanı da V4 Pro'nun 51,5 puanının altında kalıyor. DeepSeek; VRAM gereksinimlerini, çıkarım hızı testlerini veya toplu iş boyutu kılavuzunu yayımlamadı ve yerel kurulum planlamasını büyük ölçüde geliştiricilerin kendi testlerine bıraktı.hackernoon