مختصر یہ کہ
- DeepSeek-V4.1-Flash-1017، دراصل DeepSeek-V4.1-Flash کا اپ ڈیٹ ہے، جو 10 ستمبر 2026 کو جاری ہوا تھا۔ وہی آرکیٹیکچر اور وہی API نام، بہتر اسکور اور مختصر جوابات کے ساتھ۔
- DeepSeek کے اپنے ٹیسٹوں میں سب سے زیادہ بہتری ایجنٹک کوڈنگ میں ہے: Terminal-Bench 4.0 پر 42.3، جو پہلے 31.2 تھا، اور DeepSWE v1.1 پر 77.0۔
- یہ mixture-of-experts ماڈل ہے جس میں 552 ارب پیرامیٹرز ہیں، جن میں سے 16 ارب ہر بننے والے ٹوکن پر کام کرتے ہیں، اور اس کا کانٹیکسٹ 1 ملین ٹوکنز تک ہے۔ ویٹس MIT لائسنس کے تحت مفت ہیں۔
- پورے ویٹس تقریباً 510 GB کے ہیں۔ Mac پر اس کے لیے 256 سے 512 GB میموری والا Mac Studio چاہیے، یا 128 GB پر SSD سے اسٹریمنگ۔
1DeepSeek V4.1 Flash 1017 کیا ہے
DeepSeek-V4.1-Flash، DeepSeek کی V4.1 فیملی کا سب سے چھوٹا ماڈل ہے، جس میں تصویریں سمجھنے کی صلاحیت پہلے سے موجود ہے۔ یہ 10 ستمبر 2026 کو DeepSeek کے API میں آیا؛ 17 اکتوبر کو DeepSeek نے اس کی جگہ DeepSeek-V4.1-Flash-1017 دے دیا، جسے وہ ایک چھوٹا اپ ڈیٹ کہتی ہے (DeepSeek API چینج لاگ)۔
یہ اپ ڈیٹ ریزننگ، کوڈنگ، ایجنٹ اور وژن بینچ مارکس میں بہتری لاتا ہے، اور ماڈل کام کم آؤٹ پٹ اور کم وقت میں مکمل کرتا ہے۔ DeepSeek نے اسے اپنے DeepSeek Harness، Tencent CodeBuddy اور WorkBuddy کے لیے ٹیون کیا ہے، اور DeepSeek Harness 0.2.1-rc.1 یا اس سے نیا ورژن تجویز کرتی ہے (Hugging Face)۔
یہ نام DeepSeek کی اپ ڈیٹس پر تاریخ لگانے کی عادت کے مطابق ہے: 1017 مہینہ اور دن ہے، یعنی 17 اکتوبر۔
2بینچ مارکس: 1017 بمقابلہ V4.1 Flash اور دوسرے ماڈلز
| بینچ مارک | V4.1 Flash 1017 | V4.1 Flash | Opus 5 | GPT-5.6 Sol | Kimi K3 | GLM-5.3 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| HLE، بغیر ٹولز کے | 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 |
ان اعداد کے مطابق، 1017 ٹیبل کے ہر ماڈل سے DeepSWE، Agents' Last Exam اور Apex Bench پر آگے ہے، اور بغیر ٹولز کے ریزننگ، ٹرمینل کے کام اور پورے پروگرام بنانے میں Opus 5 سے پیچھے ہے۔ یہ چارٹ اور تصویر کے ٹیسٹوں میں بھی بہتر ہوا ہے، جیسے Chartography (78.9 سے 83.0) اور BabyVision (89.6 سے 92.5)۔
فی کام لاگت بھی کم ہوتی ہے۔ The Decoder کی رپورٹ کردہ DeepSeek کے چارٹس میں، سب سے اونچی سیٹنگ پر ایک DeepSWE کام کی لاگت $0.20 سے کچھ کم ہے، جبکہ پچھلے ورژن پر تقریباً $0.50 تھی۔
3پیرامیٹرز، کانٹیکسٹ اور سائز
| DeepSeek-V4.1-Flash-1017 | |
|---|---|
| کل پیرامیٹرز | 552 ارب (mixture of experts) |
| فی ٹوکن فعال | پرامپٹ پڑھتے وقت 8 ارب، لکھتے وقت 16 ارب |
| ایکسپرٹس | 384 روٹڈ اور 1 شیئرڈ، فی ٹوکن 6 استعمال |
| کانٹیکسٹ | 1,048,576 ٹوکنز تک |
| کانٹیکسٹ کے فی ٹوکن میموری | تقریباً 890 بائٹس، V4 Flash کا ایک چوتھائی |
| ویٹس | FP8، ایکسپرٹس FP4 میں؛ تقریباً 510 GB |
| ان پٹ | ٹیکسٹ اور تصاویر |
| لائسنس | MIT |
ڈاؤن لوڈ کا تقریباً 189 GiB دو Engram ٹیبلز ہیں: ایک بڑی میموری جس میں ماڈل حساب لگانے کے بجائے تلاش کرتا ہے، فی ٹوکن چند قطاریں۔ DwarfStar جیسے رن ٹائمز انہیں SSD پر رکھتے ہیں اور صرف ضرورت کی قطاریں پڑھتے ہیں، اسی لیے ماڈل اپنے ڈاؤن لوڈ سائز سے کہیں کم میموری میں چل سکتا ہے (Hugging Face پر antirez)۔
4API نام اور قیمت
DeepSeek کے API میں ماڈل کا نام deepseek-flash ہے، اور اب یہ 1017 کی طرف اشارہ کرتا ہے؛ پرانے نام deepseek-v4-flash اور deepseek-v4-flash-vision-exp فی الحال اسی کی طرف بھیجے جاتے ہیں۔ DeepSeek کے مطابق 1017 کے ساتھ کال کرنے کا طریقہ اور قیمتیں وہی رہیں (DeepSeek)۔
| فراہم کنندہ | ان پٹ، فی ملین ٹوکنز | آؤٹ پٹ، فی ملین ٹوکنز |
|---|---|---|
| DeepSeek | $0.15 | $0.60 |
| Cloudflare | $0.10 | $0.60 |
| DeepInfra | $0.098 | $0.294 |
| Together، Fireworks، Baseten | $0.30 | $1.20 |
DeepSeek تجویز کرتی ہے کہ temperature 1.0 اور top_p 1.0 ہو، اور لمبے جوابات کے لیے گنجائش رکھی جائے (max_tokens کم از کم 256K)۔ ویٹس کے ساتھ Jinja چیٹ ٹیمپلیٹ نہیں آتا: پرامپٹس ماڈل کی ریپوزٹری میں موجود انکوڈنگ کوڈ سے بنائے جاتے ہیں۔
5کیا آپ اسے اپنے Mac پر چلا سکتے ہیں؟
ہاں، لیکن صرف سب سے بڑے Mac پر۔ 512 GB میموری والا Mac Studio (M3 Ultra یا M5 Ultra) 4-bit بلڈز کو مکمل طور پر سما لیتا ہے؛ 2-bit بلڈ کے لیے، Engram ٹیبلز SSD پر چھوڑ کر، 256 GB کافی ہے؛ 128 GB والا Mac SSD سے اسٹریم کر سکتا ہے، مگر آہستہ۔ پہلے شائع شدہ رن نے، 512 GB والے M3 Ultra پر، تقریباً 6.5 ٹوکنز فی سیکنڈ بنائے۔
کون سا بلڈ ڈاؤن لوڈ کریں، کمانڈز اور رفتار، سب ہماری مرحلہ وار گائیڈ میں ہیں: Mac پر DeepSeek V4.1 Flash چلائیں۔
باقی تمام Mac کے لیے، API کی لاگت فی ملین ٹوکنز چند سینٹ ہے، اور چھوٹے اوپن ماڈلز لوکل طور پر اچھے چلتے ہیں: لوکل LLMs کے لیے بہترین Mac دیکھیں۔
6بڑے Mac کے فارغ گھنٹوں کو کام پر لگائیں
ایسے ماڈلز چلانے کے لیے خریدا گیا Mac Studio دن کا زیادہ حصہ انتظار میں گزارتا ہے۔ MLX Node یہ فالتو وقت MLX Network کو دیتا ہے، جو Apple کے MLX فریم ورک سے Mac پر AI کام چلاتا ہے، اور تصدیق شدہ کام پر MLX ٹوکن کماتا ہے: مفت سیٹ پر روزانہ 1 MLX تک، اور Ultra چپ والے Mac پر چلنے والی Ultra مخصوص سیٹ کے ساتھ 320 تک۔ مائن کیا گیا MLX 30 دن کے لیے لاک رہتا ہے، مخصوص سیٹ کے ساتھ کم؛ خطرات دیکھیں۔
7سوالات
- DeepSeek V4.1 Flash 1017 کیا ہے؟
- یہ DeepSeek-V4.1-Flash کا 17 اکتوبر 2026 کا اپ ڈیٹ ہے، جو DeepSeek کا اوپن ویٹ mixture-of-experts ماڈل ہے۔ اس کا آرکیٹیکچر اور API نام وہی ہے، اور یہ ریزننگ، کوڈنگ، ایجنٹ اور تصویر کے بینچ مارکس پر زیادہ اسکور کرتا ہے۔
- V4.1 Flash اور 1017 میں کیا فرق ہے؟
- ماڈل کا سائز اور API وہی، تربیت نئی۔ DeepSeek کے ٹیسٹوں میں 1017 نے Terminal-Bench 4.0 پر 31.2 کے بجائے 42.3 اور DeepSWE v1.1 پر 74.2 کے بجائے 77.0 اسکور کیا، اور یہ مختصر جوابات لکھتا ہے، اس لیے کام سستے پڑتے ہیں۔
- DeepSeek V4.1 Flash میں کتنے پیرامیٹرز ہیں؟
- کل 552 ارب۔ یہ پرامپٹ پڑھتے وقت فی ٹوکن 8 ارب اور لکھتے وقت 16 ارب فعال کرتا ہے، اور اس میں دو بڑے Engram لک اپ ٹیبلز ہیں جو ڈسک پر رہ سکتے ہیں۔
- کیا DeepSeek V4.1 Flash 1017 مفت ہے؟
- ویٹس MIT لائسنس کے تحت ڈاؤن لوڈ اور استعمال کے لیے مفت ہیں۔ DeepSeek کے API کے ذریعے استعمال ادا شدہ ہے: فی ملین ان پٹ ٹوکنز $0.15 اور فی ملین آؤٹ پٹ ٹوکنز $0.60، جیسا کہ OpenRouter پر درج ہے۔
- کیا میں DeepSeek V4.1 Flash 1017 لوکل طور پر چلا سکتا ہوں؟
- ہاں، بہت زیادہ میموری کے ساتھ۔ Mac پر، 512 GB والا Mac Studio 4-bit بلڈز چلاتا ہے اور 256 GB والا 2-bit بلڈ، Engram ٹیبلز SSD پر رکھ کر۔ چھوٹے Mac کے لیے API یا چھوٹا ماڈل بہتر ہے۔
ذرائع
- DeepSeek API چینج لاگapi-docs.deepseek.com
- Hugging Facehuggingface.co
- The Decoderthe-decoder.com
- V4.1 Flashhuggingface.co
- Hugging Face پر antirezhuggingface.co
- OpenRouteropenrouter.ai