باختصار
- DeepSeek-V4.1-Flash-1017 تحديث لـ DeepSeek-V4.1-Flash الذي صدر في 10 سبتمبر 2026. البنية نفسها واسم API نفسه، مع نتائج أفضل وإجابات أقصر.
- في اختبارات DeepSeek نفسها، يأتي أكبر تحسّن في البرمجة الوكيلية (agentic coding): 42.3 في Terminal-Bench 4.0 بعد 31.2، و77.0 في DeepSWE v1.1.
- إنه نموذج خليط خبراء (mixture of experts) فيه 552 مليار معامل، يعمل منها 16 مليارًا على كل توكن يولّده، وسياقه يصل إلى مليون توكن. والأوزان مجانية بترخيص MIT.
- تشغل الأوزان الكاملة نحو 510 GB. وعلى Mac يحتاج إلى Mac Studio بذاكرة من 256 إلى 512 GB، أو إلى البث من SSD مع 128 GB.
1ما هو DeepSeek V4.1 Flash 1017
DeepSeek-V4.1-Flash أصغر نماذج عائلة V4.1 من DeepSeek، ويفهم الصور مباشرة. وصل إلى API الخاص بـ DeepSeek في 10 سبتمبر 2026؛ وفي 17 أكتوبر استبدلت به DeepSeek الإصدار DeepSeek-V4.1-Flash-1017، الذي تصفه بأنه تحديث بسيط (سجل تغييرات DeepSeek API).
يحسّن التحديث النتائج في اختبارات الاستدلال والبرمجة والوكلاء والرؤية، وينجز النموذج المهام بمخرجات أقصر وفي وقت أقل. ضبطته DeepSeek لأداتها DeepSeek Harness ولـ Tencent CodeBuddy و WorkBuddy، وتوصي بـ DeepSeek Harness 0.2.1-rc.1 أو أحدث (Hugging Face).
يتبع الاسم عادة DeepSeek في تأريخ تحديثاتها: 1017 هو الشهر واليوم، أي 17 أكتوبر.
2اختبارات الأداء: 1017 مقابل V4.1 Flash وغيره
| الاختبار | V4.1 Flash 1017 | V4.1 Flash | Opus 5 | GPT-5.6 Sol | Kimi K3 | GLM-5.3 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| HLE، دون أدوات | 42.6 | 36.8 | 56.3 | 44.5 | 43.5 | 42.0 |
| Terminal-Bench 4.0 | 42.3 | 31.2 | 51.8 | 39.9 | 12.6 | 37.9 |
| DeepSWE v1.1 | 77.0 | 74.2 | 74.0 | 73.0 | 67.5 | 66.9 |
| ProgramBench | 29.1 | 20.3 | 37.0 | 23.0 | 17.5 | 19.0 |
| NL2Repo-Bench | 68.2 | 65.4 | 75.3 | 56.8 | 58.0 | 58.0 |
| Agents' Last Exam | 35.4 | 31.8 | 28.6 | 26.7 | 27.6 | 28.5 |
| Apex Bench v1.1 | 72.1 | 64.6 | 65.8 | 54.3 | 47.8 | 56.6 |
وفق هذه الأرقام، يتقدّم 1017 على كل نماذج الجدول في DeepSWE و Agents' Last Exam و Apex Bench، ويتأخر عن Opus 5 في الاستدلال دون أدوات، والعمل في الطرفية، وبناء برامج كاملة. ويتحسّن أيضًا في اختبارات المخططات والصور مثل Chartography (83.0 بعد 78.9) و BabyVision (92.5 بعد 89.6).
وتنخفض كلفة المهمة أيضًا. ففي مخططات DeepSeek التي نقلها موقع The Decoder، تكلّف مهمة DeepSWE أقل بقليل من $0.20 في أعلى إعداد، مقابل نحو $0.50 للإصدار السابق.
3المعاملات والسياق والحجم
| DeepSeek-V4.1-Flash-1017 | |
|---|---|
| إجمالي المعاملات | 552 مليارًا (خليط خبراء) |
| النشطة لكل توكن | 8 مليارات عند قراءة الموجّه، و16 مليارًا عند الكتابة |
| الخبراء | 384 موجَّهًا و1 مشترك، يُستخدم 6 منها لكل توكن |
| السياق | حتى 1,048,576 توكن |
| الذاكرة لكل توكن من السياق | نحو 890 بايت، ربع ما يحتاجه V4 Flash |
| الأوزان | FP8، والخبراء بدقة FP4؛ نحو 510 GB |
| المدخلات | نصوص وصور |
| الترخيص | MIT |
نحو 189 GiB من حجم التنزيل هي جدولا Engram: ذاكرة كبيرة يبحث فيها النموذج بدل أن يحسبها، بضعة صفوف لكل توكن. وتُبقي بيئات تشغيل مثل DwarfStar هذين الجدولين على SSD ولا تقرأ إلا الصفوف التي تحتاجها، ولهذا يمكن تشغيل النموذج بذاكرة أقل بكثير من حجم تنزيله (antirez على Hugging Face).
4اسم API والسعر
في API الخاص بـ DeepSeek يُسمّى النموذج deepseek-flash، ويشير الآن إلى 1017؛ أما الاسمان الأقدم deepseek-v4-flash و deepseek-v4-flash-vision-exp فيُحوَّلان إليه حاليًا. وتقول DeepSeek إن طريقة الاستدعاء والأسعار بقيت كما هي مع 1017 (DeepSeek).
| المزوّد | المدخلات، لكل مليون توكن | المخرجات، لكل مليون توكن |
|---|---|---|
| DeepSeek | $0.15 | $0.60 |
| Cloudflare | $0.10 | $0.60 |
| DeepInfra | $0.098 | $0.294 |
| Together و Fireworks و Baseten | $0.30 | $1.20 |
توصي DeepSeek بقيمة temperature تساوي 1.0 و top_p تساوي 1.0، وبترك مساحة للإجابات الطويلة (max_tokens لا يقل عن 256K). ولا تأتي الأوزان مع قالب محادثة Jinja: تُبنى الموجّهات بشيفرة الترميز الموجودة في مستودع النموذج.
5هل يمكنك تشغيله على جهاز Mac الخاص بك؟
نعم، لكن على أكبر أجهزة Mac فقط. يتسع Mac Studio بذاكرة 512 GB (M3 Ultra أو M5 Ultra) للإصدارات بدقة 4 بت بالكامل؛ وتكفي 256 GB لإصدار بدقة 2 بت مع ترك جداول Engram على SSD؛ ويستطيع Mac بذاكرة 128 GB البث من SSD، ببطء. وأول تشغيل منشور، على M3 Ultra بذاكرة 512 GB، ولّد نحو 6.5 توكن في الثانية.
أي إصدار تنزّل، والأوامر، والسرعات، كلها في دليلنا خطوة بخطوة: تشغيل DeepSeek V4.1 Flash على Mac.
ولكل أجهزة Mac الأخرى، يكلّف API سنتات لكل مليون توكن، وتعمل النماذج المفتوحة الأصغر جيدًا محليًا: اطّلع على أفضل Mac لنماذج اللغة المحلية.
6شغّل ساعات خمول جهاز Mac الكبير
جهاز Mac Studio المشترى لتشغيل نماذج كهذه يقضي معظم يومه في الانتظار. يُعير MLX Node هذا الوقت الفائض لـ MLX Network، التي تشغّل مهام الذكاء الاصطناعي على أجهزة Mac بإطار عمل MLX من Apple، ويكسب رموز MLX مقابل العمل المُتحقَّق منه: حتى 1 MLX يوميًا على مقعد مجاني، وحتى 320 مع مقعد Ultra مخصّص يعمل على Mac بشريحة Ultra. و MLX المُعدَّن مقفل لمدة 30 يومًا، ولمدة أقل مع مقعد مخصّص؛ اطّلع على المخاطر.
7أسئلة
- ما هو DeepSeek V4.1 Flash 1017؟
- إنه تحديث 17 أكتوبر 2026 لـ DeepSeek-V4.1-Flash، نموذج DeepSeek مفتوح الأوزان من نوع خليط الخبراء. يحتفظ بالبنية واسم API، ويحقق نتائج أعلى في اختبارات الاستدلال والبرمجة والوكلاء والصور.
- ما الفرق بين V4.1 Flash و 1017؟
- حجم النموذج و API كما هما، مع تدريب أحدث. في اختبارات DeepSeek يسجّل 1017 نتيجة 42.3 بدل 31.2 في Terminal-Bench 4.0، و77.0 بدل 74.2 في DeepSWE v1.1، ويكتب إجابات أقصر، فتكلّف المهام أقل.
- كم عدد معاملات DeepSeek V4.1 Flash؟
- 552 مليارًا إجمالًا. يفعّل 8 مليارات لكل توكن أثناء قراءة الموجّه و16 مليارًا أثناء الكتابة، ويضيف جدولي بحث Engram كبيرين يمكن أن يبقيا على القرص.
- هل DeepSeek V4.1 Flash 1017 مجاني؟
- الأوزان مجانية للتنزيل والاستخدام بترخيص MIT. أما استخدامه عبر API الخاص بـ DeepSeek فمدفوع: $0.15 لكل مليون توكن مدخلات و$0.60 لكل مليون توكن مخرجات، كما هو مدرج على OpenRouter.
- هل يمكنني تشغيل DeepSeek V4.1 Flash 1017 محليًا؟
- نعم، مع ذاكرة كبيرة. على Mac، يشغّل Mac Studio بذاكرة 512 GB الإصدارات بدقة 4 بت، وبذاكرة 256 GB إصدارًا بدقة 2 بت مع جداول Engram على SSD. أما أجهزة Mac الأصغر فالأفضل لها API أو نموذج أصغر.
المصادر
- سجل تغييرات DeepSeek APIapi-docs.deepseek.com
- Hugging Facehuggingface.co
- The Decoderthe-decoder.com
- V4.1 Flashhuggingface.co
- antirez على Hugging Facehuggingface.co
- OpenRouteropenrouter.ai