संक्षेप में
- DeepSeek-V4.1-Flash-1017, DeepSeek-V4.1-Flash का अपडेट है, जो 10 सितंबर 2026 को रिलीज़ हुआ था। वही आर्किटेक्चर और वही API नाम, बेहतर स्कोर और छोटे जवाबों के साथ।
- DeepSeek के अपने टेस्ट में सबसे ज़्यादा सुधार एजेंटिक कोडिंग में है: Terminal-Bench 4.0 पर 42.3, जो पहले 31.2 था, और DeepSWE v1.1 पर 77.0।
- यह mixture-of-experts मॉडल है जिसमें 552 अरब पैरामीटर हैं, जिनमें से 16 अरब हर बनने वाले टोकन पर काम करते हैं, और इसका कॉन्टेक्स्ट 1 मिलियन टोकन तक है। वेट MIT लाइसेंस के तहत मुफ़्त हैं।
- पूरे वेट करीब 510 GB के हैं। Mac पर इसके लिए 256 से 512 GB मेमोरी वाला Mac Studio चाहिए, या 128 GB पर SSD से स्ट्रीमिंग।
1DeepSeek V4.1 Flash 1017 क्या है
DeepSeek-V4.1-Flash, DeepSeek की V4.1 फ़ैमिली का सबसे छोटा मॉडल है, जो इमेज भी समझता है। यह 10 सितंबर 2026 को DeepSeek के API में आया; 17 अक्टूबर को DeepSeek ने इसकी जगह DeepSeek-V4.1-Flash-1017 दे दिया, जिसे वह एक छोटा अपडेट बताती है (DeepSeek API चेंजलॉग)।
यह अपडेट रीज़निंग, कोडिंग, एजेंट और विज़न बेंचमार्क में सुधार लाता है, और मॉडल काम को छोटे आउटपुट और कम समय में पूरा करता है। DeepSeek ने इसे अपने DeepSeek Harness, Tencent CodeBuddy और WorkBuddy के लिए ट्यून किया है, और DeepSeek Harness 0.2.1-rc.1 या उससे नया वर्ज़न इस्तेमाल करने की सलाह देती है (Hugging Face)।
नाम DeepSeek की अपडेट पर तारीख डालने की आदत से आता है: 1017 महीना और दिन है, यानी 17 अक्टूबर।
2बेंचमार्क: 1017 बनाम V4.1 Flash और दूसरे मॉडल
| बेंचमार्क | V4.1 Flash 1017 | V4.1 Flash | Opus 5 | GPT-5.6 Sol | Kimi K3 | GLM-5.3 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| HLE, बिना टूल | 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 |
इन आँकड़ों के हिसाब से, 1017 DeepSWE, Agents' Last Exam और Apex Bench पर टेबल के हर मॉडल से आगे है, और बिना टूल के रीज़निंग, टर्मिनल के काम और पूरे प्रोग्राम बनाने में Opus 5 से पीछे है। चार्ट और इमेज टेस्ट में भी यह बेहतर हुआ है, जैसे Chartography (78.9 से 83.0) और BabyVision (89.6 से 92.5)।
हर टास्क की लागत भी घटती है। The Decoder में छपे DeepSeek के चार्ट के मुताबिक, सबसे ऊँची सेटिंग पर एक DeepSWE टास्क की लागत $0.20 से थोड़ी कम है, जबकि पिछले वर्ज़न में करीब $0.50 थी।
3पैरामीटर, कॉन्टेक्स्ट और साइज़
| DeepSeek-V4.1-Flash-1017 | |
|---|---|
| कुल पैरामीटर | 552 अरब (mixture of experts) |
| हर टोकन पर सक्रिय | प्रॉम्प्ट पढ़ते समय 8 अरब, लिखते समय 16 अरब |
| एक्सपर्ट | 384 रूटेड और 1 शेयर्ड, हर टोकन पर 6 इस्तेमाल |
| कॉन्टेक्स्ट | 1,048,576 टोकन तक |
| कॉन्टेक्स्ट के हर टोकन पर मेमोरी | करीब 890 बाइट, V4 Flash का एक चौथाई |
| वेट | FP8, एक्सपर्ट FP4 में; करीब 510 GB |
| इनपुट | टेक्स्ट और इमेज |
| लाइसेंस | MIT |
डाउनलोड का करीब 189 GiB हिस्सा दो Engram टेबल हैं: एक बड़ी मेमोरी जिसमें मॉडल गणना करने के बजाय खोजता है, हर टोकन पर कुछ पंक्तियाँ। DwarfStar जैसे रनटाइम इन्हें SSD पर रखते हैं और सिर्फ़ ज़रूरी पंक्तियाँ पढ़ते हैं, इसीलिए मॉडल अपने डाउनलोड साइज़ से कहीं कम मेमोरी में चल सकता है (Hugging Face पर antirez)।
4API नाम और कीमत
DeepSeek के API में मॉडल का नाम deepseek-flash है, और अब यह 1017 की ओर इशारा करता है; पुराने नाम deepseek-v4-flash और deepseek-v4-flash-vision-exp फ़िलहाल इसी पर भेजे जाते हैं। DeepSeek के मुताबिक 1017 के साथ कॉल करने का तरीका और कीमतें वही रहीं (DeepSeek)।
| प्रोवाइडर | इनपुट, प्रति मिलियन टोकन | आउटपुट, प्रति मिलियन टोकन |
|---|---|---|
| DeepSeek | $0.15 | $0.60 |
| Cloudflare | $0.10 | $0.60 |
| DeepInfra | $0.098 | $0.294 |
| Together, Fireworks, Baseten | $0.30 | $1.20 |
DeepSeek की सलाह है कि temperature 1.0 और top_p 1.0 रखें, और लंबे जवाबों के लिए जगह दें (max_tokens कम से कम 256K)। वेट के साथ Jinja चैट टेम्पलेट नहीं आता: प्रॉम्प्ट मॉडल की रिपॉज़िटरी में दिए गए एन्कोडिंग कोड से बनते हैं।
5क्या आप इसे अपने Mac पर चला सकते हैं?
हाँ, लेकिन सिर्फ़ सबसे बड़े Mac पर। 512 GB मेमोरी वाला Mac Studio (M3 Ultra या M5 Ultra) 4-bit बिल्ड पूरी तरह रख लेता है; Engram टेबल SSD पर छोड़कर 2-bit बिल्ड के लिए 256 GB काफ़ी है; 128 GB वाला Mac SSD से स्ट्रीम कर सकता है, पर धीरे। पहले प्रकाशित रन में, 512 GB वाले M3 Ultra पर, करीब 6.5 टोकन प्रति सेकंड बने।
कौन-सा बिल्ड डाउनलोड करें, कमांड और स्पीड, सब हमारी स्टेप-बाय-स्टेप गाइड में है: Mac पर DeepSeek V4.1 Flash चलाएँ।
बाकी सभी Mac के लिए, API की लागत प्रति मिलियन टोकन कुछ सेंट है, और छोटे ओपन मॉडल लोकल तौर पर अच्छे चलते हैं: लोकल LLM के लिए सबसे अच्छा Mac देखें।
6बड़े Mac के खाली घंटों को काम पर लगाएँ
ऐसे मॉडल चलाने के लिए खरीदा गया Mac Studio दिन का ज़्यादातर समय इंतज़ार में बिताता है। MLX Node यह खाली समय MLX Network को देता है, जो Apple के MLX फ़्रेमवर्क से Mac पर AI जॉब चलाता है, और सत्यापित काम के बदले MLX टोकन कमाता है: मुफ़्त सीट पर दिन में 1 MLX तक, और Ultra चिप वाले Mac पर चलने वाली Ultra डेडिकेटेड सीट के साथ 320 तक। माइन किया गया MLX 30 दिन तक लॉक रहता है, डेडिकेटेड सीट के साथ कम; जोखिम देखें।
7सवाल
- DeepSeek V4.1 Flash 1017 क्या है?
- यह DeepSeek-V4.1-Flash का 17 अक्टूबर 2026 वाला अपडेट है, जो DeepSeek का ओपन-वेट mixture-of-experts मॉडल है। इसका आर्किटेक्चर और API नाम वही है, और यह रीज़निंग, कोडिंग, एजेंट और इमेज बेंचमार्क पर ज़्यादा स्कोर करता है।
- V4.1 Flash और 1017 में क्या फ़र्क है?
- मॉडल का साइज़ और API वही, ट्रेनिंग नई। DeepSeek के टेस्ट में 1017 ने Terminal-Bench 4.0 पर 31.2 की जगह 42.3 और DeepSWE v1.1 पर 74.2 की जगह 77.0 स्कोर किया, और यह छोटे जवाब लिखता है, इसलिए टास्क सस्ते पड़ते हैं।
- DeepSeek V4.1 Flash में कितने पैरामीटर हैं?
- कुल 552 अरब। प्रॉम्प्ट पढ़ते समय यह हर टोकन पर 8 अरब और लिखते समय 16 अरब सक्रिय करता है, और इसमें दो बड़ी Engram लुकअप टेबल हैं जो डिस्क पर रह सकती हैं।
- क्या DeepSeek V4.1 Flash 1017 मुफ़्त है?
- वेट MIT लाइसेंस के तहत डाउनलोड और इस्तेमाल के लिए मुफ़्त हैं। DeepSeek के API से इस्तेमाल पेड है: प्रति मिलियन इनपुट टोकन $0.15 और प्रति मिलियन आउटपुट टोकन $0.60, जैसा OpenRouter पर दिया गया है।
- क्या मैं DeepSeek V4.1 Flash 1017 लोकल चला सकता हूँ?
- हाँ, बहुत ज़्यादा मेमोरी के साथ। Mac पर, 512 GB वाला Mac Studio 4-bit बिल्ड चलाता है और 256 GB वाला 2-bit बिल्ड, Engram टेबल SSD पर रखकर। छोटे Mac के लिए API या छोटा मॉडल बेहतर है।
स्रोत
- DeepSeek API चेंजलॉगapi-docs.deepseek.com
- Hugging Facehuggingface.co
- The Decoderthe-decoder.com
- V4.1 Flashhuggingface.co
- Hugging Face पर antirezhuggingface.co
- OpenRouteropenrouter.ai