সংক্ষেপে
- DeepSeek-V4.1-Flash-1017 হলো DeepSeek-V4.1-Flash-এর আপডেট, যা প্রকাশিত হয়েছিল 10 সেপ্টেম্বর 2026-এ। একই আর্কিটেকচার ও একই API নাম, সঙ্গে ভালো স্কোর আর ছোট উত্তর।
- DeepSeek-এর নিজস্ব পরীক্ষায় সবচেয়ে বেশি উন্নতি এজেন্টিক কোডিংয়ে: Terminal-Bench 4.0-এ 42.3, আগে ছিল 31.2, আর DeepSWE v1.1-এ 77.0।
- এটি একটি mixture-of-experts মডেল, যার 552 বিলিয়ন প্যারামিটারের মধ্যে প্রতিটি তৈরি হওয়া টোকেনে কাজ করে 16 বিলিয়ন, আর কনটেক্সট সর্বোচ্চ 1 মিলিয়ন টোকেন। ওয়েট MIT লাইসেন্সে বিনামূল্যে।
- পুরো ওয়েটের আকার প্রায় 510 GB। Mac-এ এর জন্য দরকার 256 থেকে 512 GB মেমরির Mac Studio, অথবা 128 GB-তে SSD থেকে স্ট্রিমিং।
1DeepSeek V4.1 Flash 1017 কী
DeepSeek-V4.1-Flash হলো DeepSeek-এর V4.1 পরিবারের সবচেয়ে ছোট মডেল, যা ছবিও বোঝে। এটি 10 সেপ্টেম্বর 2026-এ DeepSeek-এর API-তে আসে; 17 অক্টোবর DeepSeek এর জায়গায় DeepSeek-V4.1-Flash-1017 আনে, যাকে তারা একটি ছোট আপডেট বলছে (DeepSeek API চেঞ্জলগ)।
এই আপডেটে রিজনিং, কোডিং, এজেন্ট ও ভিশন বেঞ্চমার্কে উন্নতি হয়েছে, আর মডেলটি কাজ শেষ করে ছোট আউটপুটে, কম সময়ে। DeepSeek এটিকে নিজেদের DeepSeek Harness, Tencent CodeBuddy ও WorkBuddy-এর জন্য টিউন করেছে, এবং DeepSeek Harness 0.2.1-rc.1 বা তার নতুন সংস্করণ ব্যবহারের পরামর্শ দেয় (Hugging Face)।
নামটি আপডেটে তারিখ বসানোর DeepSeek-এর অভ্যাস মেনে: 1017 মানে মাস ও দিন, অর্থাৎ 17 অক্টোবর।
2বেঞ্চমার্ক: 1017 বনাম V4.1 Flash ও অন্যরা
| বেঞ্চমার্ক | V4.1 Flash 1017 | V4.1 Flash | Opus 5 | GPT-5.6 Sol | Kimi K3 | GLM-5.3 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| HLE, টুল ছাড়া | 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 |
এই সংখ্যা অনুযায়ী, DeepSWE, Agents' Last Exam ও Apex Bench-এ 1017 টেবিলের সব মডেলের চেয়ে এগিয়ে, আর টুল ছাড়া রিজনিং, টার্মিনালের কাজ ও পুরো প্রোগ্রাম তৈরিতে Opus 5-এর পেছনে। চার্ট ও ছবির পরীক্ষাতেও উন্নতি হয়েছে, যেমন Chartography (78.9 থেকে 83.0) ও BabyVision (89.6 থেকে 92.5)।
প্রতি কাজের খরচও কমে। The Decoder-এ প্রকাশিত DeepSeek-এর চার্ট অনুযায়ী, সর্বোচ্চ সেটিংয়ে একটি DeepSWE কাজের খরচ $0.20-এর সামান্য কম, যেখানে আগের সংস্করণে ছিল প্রায় $0.50।
3প্যারামিটার, কনটেক্সট ও আকার
| DeepSeek-V4.1-Flash-1017 | |
|---|---|
| মোট প্যারামিটার | 552 বিলিয়ন (mixture of experts) |
| প্রতি টোকেনে সক্রিয় | প্রম্পট পড়ার সময় 8 বিলিয়ন, লেখার সময় 16 বিলিয়ন |
| এক্সপার্ট | 384টি রাউটেড ও 1টি শেয়ার্ড, প্রতি টোকেনে 6টি ব্যবহৃত |
| কনটেক্সট | সর্বোচ্চ 1,048,576 টোকেন |
| কনটেক্সটের প্রতি টোকেনে মেমরি | প্রায় 890 বাইট, V4 Flash-এর এক-চতুর্থাংশ |
| ওয়েট | FP8, এক্সপার্ট FP4-এ; প্রায় 510 GB |
| ইনপুট | টেক্সট ও ছবি |
| লাইসেন্স | MIT |
ডাউনলোডের প্রায় 189 GiB হলো দুটি Engram টেবিল: একটি বড় মেমরি, যেখানে মডেল হিসাব না করে খুঁজে নেয়, প্রতি টোকেনে কয়েকটি সারি। DwarfStar-এর মতো রানটাইম এগুলো SSD-তে রাখে এবং শুধু দরকারি সারিগুলো পড়ে, তাই ডাউনলোডের আকারের চেয়ে অনেক কম মেমরিতে মডেলটি চলতে পারে (Hugging Face-এ antirez)।
4API নাম ও দাম
DeepSeek-এর API-তে মডেলের নাম deepseek-flash, যা এখন 1017-কে নির্দেশ করে; পুরোনো নাম deepseek-v4-flash ও deepseek-v4-flash-vision-exp আপাতত এখানেই পাঠানো হয়। DeepSeek জানিয়েছে, 1017-এ কল করার পদ্ধতি ও দাম একই আছে (DeepSeek)।
| প্রোভাইডার | ইনপুট, প্রতি মিলিয়ন টোকেন | আউটপুট, প্রতি মিলিয়ন টোকেন |
|---|---|---|
| DeepSeek | $0.15 | $0.60 |
| Cloudflare | $0.10 | $0.60 |
| DeepInfra | $0.098 | $0.294 |
| Together, Fireworks, Baseten | $0.30 | $1.20 |
DeepSeek-এর পরামর্শ: temperature 1.0, top_p 1.0, আর লম্বা উত্তরের জন্য জায়গা রাখা (max_tokens অন্তত 256K)। ওয়েটের সঙ্গে কোনো Jinja চ্যাট টেমপ্লেট নেই: প্রম্পট তৈরি হয় মডেলের রিপোজিটরিতে থাকা এনকোডিং কোড দিয়ে।
5আপনার নিজের Mac-এ কি এটি চালানো যায়?
হ্যাঁ, তবে শুধু সবচেয়ে বড় Mac-এ। 512 GB মেমরির Mac Studio (M3 Ultra বা M5 Ultra) 4-bit বিল্ড পুরোটাই ধরে রাখে; Engram টেবিল SSD-তে রেখে 2-bit বিল্ডের জন্য 256 GB যথেষ্ট; 128 GB-এর Mac SSD থেকে স্ট্রিম করতে পারে, তবে ধীরে। প্রথম প্রকাশিত রানে, 512 GB-এর M3 Ultra-তে, প্রতি সেকেন্ডে প্রায় 6.5 টোকেন তৈরি হয়েছিল।
কোন বিল্ড ডাউনলোড করবেন, কমান্ড আর গতি, সবই আছে আমাদের ধাপে ধাপে গাইডে: Mac-এ DeepSeek V4.1 Flash চালান।
বাকি সব Mac-এর জন্য API-এর খরচ প্রতি মিলিয়ন টোকেনে কয়েক সেন্ট, আর ছোট ওপেন মডেল লোকালি ভালো চলে: দেখুন লোকাল LLM-এর জন্য সেরা Mac।
6বড় Mac-এর অলস সময় কাজে লাগান
এমন মডেল চালাতে কেনা Mac Studio দিনের বেশিরভাগ সময় অপেক্ষায় কাটায়। MLX Node সেই অবসর সময় MLX Network-কে দেয়, যা Apple-এর MLX ফ্রেমওয়ার্ক দিয়ে Mac-এ AI জব চালায়, এবং যাচাই করা কাজের জন্য MLX টোকেন আয় করে: ফ্রি সিটে দিনে সর্বোচ্চ 1 MLX, আর Ultra চিপের Mac-এ চলা Ultra ডেডিকেটেড সিট দিয়ে সর্বোচ্চ 320। মাইন করা MLX 30 দিন লক থাকে, ডেডিকেটেড সিটসহ আরও কম; দেখুন ঝুঁকি।
7প্রশ্নোত্তর
- DeepSeek V4.1 Flash 1017 কী?
- এটি DeepSeek-V4.1-Flash-এর 17 অক্টোবর 2026-এর আপডেট, DeepSeek-এর ওপেন-ওয়েট mixture-of-experts মডেল। আর্কিটেকচার ও API নাম একই রেখে এটি রিজনিং, কোডিং, এজেন্ট ও ছবির বেঞ্চমার্কে বেশি স্কোর করে।
- V4.1 Flash আর 1017-এর পার্থক্য কী?
- মডেলের আকার ও API একই, ট্রেনিং নতুন। DeepSeek-এর পরীক্ষায় 1017 Terminal-Bench 4.0-এ 31.2-এর বদলে 42.3 এবং DeepSWE v1.1-এ 74.2-এর বদলে 77.0 পেয়েছে, আর এটি ছোট উত্তর লেখে, তাই কাজের খরচ কম।
- DeepSeek V4.1 Flash-এ কত প্যারামিটার?
- মোট 552 বিলিয়ন। প্রম্পট পড়ার সময় প্রতি টোকেনে 8 বিলিয়ন আর লেখার সময় 16 বিলিয়ন সক্রিয় হয়, সঙ্গে আছে দুটি বড় Engram লুকআপ টেবিল, যা ডিস্কে থাকতে পারে।
- DeepSeek V4.1 Flash 1017 কি বিনামূল্যে?
- ওয়েট MIT লাইসেন্সে ডাউনলোড ও ব্যবহারের জন্য বিনামূল্যে। DeepSeek-এর API দিয়ে ব্যবহার করলে টাকা লাগে: প্রতি মিলিয়ন ইনপুট টোকেনে $0.15 এবং প্রতি মিলিয়ন আউটপুট টোকেনে $0.60, OpenRouter-এর তালিকা অনুযায়ী।
- DeepSeek V4.1 Flash 1017 কি লোকালি চালানো যায়?
- হ্যাঁ, অনেক মেমরি থাকলে। Mac-এ 512 GB-এর Mac Studio 4-bit বিল্ড চালায়, আর 256 GB-এর Mac Studio Engram টেবিল SSD-তে রেখে 2-bit বিল্ড চালায়। ছোট Mac-এর জন্য API বা ছোট মডেলই ভালো।
তথ্যসূত্র
- DeepSeek API চেঞ্জলগapi-docs.deepseek.com
- Hugging Facehuggingface.co
- The Decoderthe-decoder.com
- V4.1 Flashhuggingface.co
- Hugging Face-এ antirezhuggingface.co
- OpenRouteropenrouter.ai