Çinli YZ girişimi Hangzhou DeepSeek Artificial Intelligence Basic Technology Research Co. Ltd. yeni bir mimari ailesinin en küçük modeli olan DeepSeek-V4.1-Flash‘i yayımladı.
Şirket, farklı taraflarca yapılan testlerin, bu açık ağırlıklı modeli performans, maliyet, hız ve toplam çalışma süresi açısından çok daha büyük olan DeepSeek-V4-Pro‘nun önüne geçirdiğini belirtti.
14 Eylül’den itibaren DeepSeek’in uygulama programlama arayüzü (API) üzerinden V4-Pro’ya gönderilen istekler V4.1-Flash tarafından yanıtlanacak. Bu işlemler, bir V4.1-Pro sürümü çıkana kadar daha küçük modelin tarifesi üzerinden faturalandırılacak. Ağustos ayında kullanıma sunulan V4-Flash ve deneysel görüntü modeli ise kullanımdan kaldırıldı. Her iki modele yapılan çağrılar artık V4.1-Flash’e yönlendiriliyor.
V4.1-Flash, V4-Flash’teki 284 milyar parametrenin neredeyse iki katı olan 552 milyar parametreli bir uzmanlar karışımı (mixture-of-experts) modeli. Yeni bir nedensel kodlayıcı-kod çözücü tasarımı, model bir komutu işlerken yalnızca 8 milyar, çıktı üretirken ise 16 milyar parametreyi aktif tutuyor. Geçen ay sadece deneysel sürümde sunulan görüntü anlama özelliği, artık doğrudan modelin içine entegre edildi.
Mühendislik çalışmalarının büyük kısmı anahtar-değer (key-value) önbelleğini küçültmeye odaklandı. DeepSeek’in teknik raporuna göre model bu girdileri dört bitlik kayan nokta formatında saklıyor. Modelin küresel ayak izi token başına 890 bayt seviyesinde ve bu, V4-Flash’in ihtiyaç duyduğu alanın yaklaşık dörtte birine denk geliyor. SSD’lerdeki kalıcı önbellek depolaması da önceki neslin yaklaşık sekizde birine düştü.
DeepSeek’in kendi kıyaslama tablosu, modeli maksimum akıl yürütme çabasında Anthropic PBC’nin Claude Opus 5 ve OpenAI Group PBC’nin GPT-5.6 Sol modelleriyle karşılaştırıyor. V4.1-Flash, Terminal-Bench 2.1’de 90.6 puan alarak, 89.1 alan Opus 5 ve 88.8 alan GPT-5.6 Sol’u kıl payı geçti. DeepSWE v1.1 yazılım mühendisliği testinde ise görevlerin %74.2’sini çözdü. Bu oran Opus 5 için %74, V4-Pro için ise %62.7 seviyesindeydi. Her iki ABD modeli, GPQA Diamond bilimsel akıl yürütme testinde liderliğini koruyor.
Yoğun olmayan saatlerde API fiyatlandırması, önbelleğe alınmamış bir milyon girdi tokenı için 15 sent, bir milyon çıktı tokenı için ise 60 sent olarak belirlendi. Hafta içi yoğun saatlerde ise bu fiyatlar iki katına çıkıyor. V4-Pro’yu kullanmaya devam eden geliştiriciler, yoğun saatlerde bir milyon çıktı tokenı için 3.96 dolar ödüyor. V4.1-Flash için bu rakam 1.20 dolar. Dolayısıyla bu yönlendirme, çıktı maliyetinde yaklaşık %70’lik bir kesinti sağlıyor.
Modelin ağırlıkları MIT lisansı altında Hugging Face üzerinde paylaşıldı ve model DeepSeek’in web ile mobil uygulamalarında yayına girdi. DeepSeek, çıkarım (inference) desteği konusunda açık kaynak topluluğuyla birlikte çalışacağını ve daha fazla dağıtım seçeneğini araştıracağını belirtti.
Bu lansman, Anthropic’in son tehdit istihbaratı raporunda Claude’a karşı damıtma (distillation) kampanyaları yürüten yedi Çin merkezli laboratuvardan biri olarak DeepSeek’in ismini verdiği gün gerçekleşti. Anthropic, temmuz ayındaki 14 günlük süre zarfında gerçekleşen 12.1 milyondan fazla etkileşimin DeepSeek kaynaklı olduğunu belirtti.
DeepSeek, Çinli hedge fonu High-Flyer‘ın bünyesinden doğdu. Kurucu Liang Wenfeng’in, şirketin değerini 50 milyar doların üzerine çıkaran haziran ayındaki 7.4 milyar doları aşan fonlama turuna 3 milyar dolar katkıda bulunduğu bildirildi.
Kaynak: https://siliconangle.com/2026/09/10/deepseek-releases-v4-1-flash-says-it-outperforms-flagship-v4-pro/
