Deepseek V4.1 Flash 1017 ने एजेंटिक कार्यों में बड़े प्रतिस्पर्धियों को हराया और प्रति-कार्य लागत में फिर से भारी कटौती की
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चीनी एआई कंपनी Deepseek ने अपने Flash मॉडल का अपडेटेड संस्करण V4.1-Flash-1017 जारी किया है, जो एजेंटिक और कोडिंग कार्यों में उल्लेखनीय सुधार दिखाता है। यह मॉडल स्व-प्रतिक्रिया के साथ पुनर्बल सीखने (reinforcement learning) का उपयोग करके सॉफ़्टवेयर विकास की क्षमताओं को बढ़ाता है और कम लागत वाले छोटे आउटपुट उत्पन्न करता है। आंतरिक बेंचमार्क में, यह छोटा मॉडल Claude Opus 5 और GPT 5.6-Sol जैसे बड़े प्रतिस्पर्धियों की तुलना में सटीकता और दक्षता में बेहतर प्रदर्शन करता है। विशेष रूप से, इस अपडेट ने पिछले संस्करणों और अन्य विकल्पों की तुलना में प्रति कार्य लागत के एक अंश पर उच्च स्कोर हासिल किए हैं। मॉडल के साथ ही, Deepseek ने डेवलपर्स के लिए नई Search और Fetch APIs के माध्यम से अपनी आंतरिक खोज इंजन तक पहुंच खोल दी है। इन API एंडपॉइंट्स की कीमत 1,000 कॉल के लिए $0.75 है, जबकि कुछ टूल्स के लिए अक्टूबर 2026 के अंत तक मुफ्त पहुंच उपलब्ध है। वहीं, लेख में खुली-वजन (open-weight) मॉडल के प्रकाशन को लेकर चीन में संभावित विनियामक चुनौतियों का भी उल्लेख किया गया है।
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