Hitech logo

Кейсы

DeepSeek выпустила V4.1-Flash — модель компактнее, быстрее и дешевле флагмана

TODO:
Екатерина ШемякинскаяСегодня, 09:55 AM

DeepSeek представила DeepSeek-V4.1-Flash — самую компактную модель нового семейства. Она содержит 552 млрд параметров, но благодаря архитектуре Mixture-of-Experts активирует лишь 8–16 млрд, что снижает затраты на обработку запросов и увеличивает скорость. По заявлению компании, новинка превосходит предыдущий флагман DeepSeek V4 Pro по производительности. Релиз состоялся на фоне подготовки DeepSeek к возможному IPO на шанхайской бирже STAR Market.

Самые интересные технологические и научные новости выходят в нашем телеграм-канале Хайтек+. Подпишитесь, чтобы быть в курсе.

В V4.1 Flash DeepSeek использовала новую архитектуру Causal-Encoder-Decoder — причинно-следственный кодировщик-декодировщик. Она определяет, как модель обрабатывает входные данные и генерирует ответы. Новинка содержит 552 млрд параметров, но использует архитектуру «смесь экспертов» (Mixture-of-Experts, MoE), которая позволяет не задействовать всю модель при каждом запросе.

В традиционных моделях обработка запроса проходит через большую часть или всю нейросеть. В архитектуре MoE система выбирает только те подсети, «экспертов», которые наиболее подходят для конкретной задачи. V4.1 Flash активирует 8 млрд параметров при обработке входных данных и 16 млрд при генерации ответа. Это снижает вычислительные затраты на отдельный запрос, несмотря на значительно больший общий размер модели.

Одновременно DeepSeek изменила стоимость использования V4.1 Flash. С 10 сентября компания ввела разные тарифы для пикового и непикового времени — в периоды высокой нагрузки стоимость обработки запросов вдвое выше. Снижение базовых цен делает модель выгоднее для приложений с интенсивным использованием ИИ.

На фоне релиза акции китайских разработчиков ИИ в Гонконге заметно подешевели. Бумаги Zhipu потеряли 7,88%, а MiniMax — 6,73%. С начала сентября их котировки снизились соответственно на 29,58% и 14,27%.

Аналитики Morgan Stanley при этом не ожидают, что снижение стоимости DeepSeek приведет к полномасштабной ценовой войне в китайском секторе ИИ. По их оценке, сочетание дорогих флагманских моделей и более дешевых облегченных версий становится стандартной стратегией разработчиков. Первые задают технологические стандарты, вторые позволяют масштабировать использование ИИ в массовых и высокочастотных сценариях.

При этом затраты на вычисления остаются проблемой для компаний: дефицит чипов Nvidia и необходимость расширять собственные вычислительные кластеры в Китае давят на их маржинальность. Jefferies считает китайский рынок больших языковых моделей перенасыщенным и отдает предпочтение крупным облачным компаниям, у которых есть преимущества в вычислительных мощностях, данных и доступе к капиталу.