DeepSeek перевела V4-Flash из превью в официальный API-версию в пятницу утром по пекинскому времени. Интерес здесь не в самом релизе — а в том, что собственная таблица бенчмарков компании ставит её дешёвую модель выше дорогой, а дорогая по-прежнему ещё не вышла.

Показатели и цены

Из changelog DeepSeek: Terminal Bench 2.1 82.7, Cybergym 76.7, Toolathlon verified 70.3, DSBench-FullStack 68.7, DeepSWE 54.4, NL2Repo 54.2. Окно контекста 1M, максимальный вывод 384K, режим мышления можно переключать. Цена за миллион токенов: Flash $0.14 за ввод / $0.28 за вывод против Pro по $0.435 / $0.87. Лимиты параллельности — 2,500 для Flash и 500 для Pro. Также обозначена надбавка в часы пик, которая в рабочие часы по пекинскому времени удваивает тарифы.

Три вещи, в которых публикации ошибаются

Во-первых, «официальная версия» — это не новая модель. В changelog DeepSeek указано, что V4-Flash-0731 «сохраняет ту же архитектуру модели и тот же размер», что и превью, и «была лишь повторно дообучена». Архитектура и число параметров не изменились — это посттренировочное обновление, которое подаётся как запуск. Во-вторых, это только API. Весы модели не опубликованы, и обновлён был лишь интерфейс V4-Flash; приложение, веб-модели и API V4-Pro остались без изменений. Любой, кто воспринимает это как релиз open-weights, ошибается. В-третьих, таблица бенчмарков составлена самой DeepSeek, и набор для сравнения подобран лестно по определению: модель сопоставляется с собственным V4-Pro-Preview DeepSeek — превью, а не уже выпущенным продуктом — и с GLM-5.2 от Zhipu. Ни одной западной frontier-модели в ней нет.

Почему важна эта инверсия «лестницы»

Дешёвый уровень, превосходящий дорогой на агентских задачах примерно при цене в треть, — это живой сигнал о том, что нынешний прогресс в agentic-нагрузках идёт за счёт посттренинга, а не масштаба. Это также ставит V4-Pro в неловкое положение: он всё ещё в превью и теперь проигрывает своему меньшему собрату по собственным цифрам производителя.

Одна цифра, которую не стоит печатать

Китайские издания называют 284 миллиарда общих и 13 миллиардов активных параметров. Этого нет ни на одной странице DeepSeek, которую мы смогли проверить, и повторять это как факт не следует.