Osegi
Yapay zekâ·2 dk okuma

DeepSeek V4.1 Flash, Selectel Token Factory kataloğuna eklendi

Selectel, DeepSeek V4.1 Flash modelini Token Factory'ye ekledi. Açık model bir milyon token bağlam sunuyor ve Rusya'daki veri merkezlerinde çalışıyor.

Server racks in a data center with a glowing neural network graphic representing DeepSeek model inference
Görsel: Хабр
SUMODialoediviewergiftdetect

Selectel, token başına ödemeli çıkarım hizmeti Token Factory'nin kataloğuna DeepSeek V4.1 Flash modelini ekledi. Model, Çinli DeepSeek laboratuvarının açık modelinin Ekim güncellemesi. Ağırlıkları 17 Ekim'de MIT lisansıyla yayımlandı. Model, kataloğun geri kalanıyla aynı OpenAI uyumlu API üzerinden çalışıyor ve istekler Rusya'daki veri merkezlerinde işleniyor.

DeepSeek, Hangzhou merkezli bir laboratuvar ve açık modelleri API pazarında fiyatları defalarca aşağı çekti. Temel V4.1 Flash eylülde çıkmıştı; 1017 sürümünü ise şirketin kendisi küçük bir güncelleme olarak niteliyor. Mimari, 763 milyar parametreli bir MoE: metin üretirken her token için yaklaşık 16 milyar parametre devreye giriyor, yani ağın kabaca yüzde 2'si. Bu sayede bu boyuttaki model, çok daha küçük modeller hızında yanıt veriyor.

Bellek ve maliyet

En önemli mühendislik kazanımı tasarruflu KV önbelleği: FP4'te token başına 890 bayt tutuyor, bu da V4 Flash'ın dört kat altında. Bu yaklaşım, bir milyon tokenlık bağlamda belleği verimli ölçeklemeyi sağlıyor; bağlam penceresi V4 Flash'tan 2,7 kat büyük. Model çok kipli ve görselleri sıfırdan eğitilmiş kendi DeepSeek-ViT kodlayıcısıyla alıyor. DeepSeek daha yüksek kıyaslama sonuçları, hızlı görev yürütme ve daha kısa yanıtlar vaat ediyor; token başına ödemede son madde özellikle önemli. Teknik rapora göre Terminal-Bench'te 11 puanlık artış var.

Örnek bir ajan isteği (50.000 giriş, 2.000 çıkış tokenı) önbellek olmadan yaklaşık 13 ₽ tutuyor. 40.000 giriş tokenı önbelleğe düşerse (tekrarlanan sistem istemi ve araç açıklamaları) maliyet yaklaşık 5,8 ₽'ye iniyor.

Hangisi ne zaman seçilmeli

Sohbet, sınıflandırma ve toplu metin işleme için V4 Flash hâlâ daha avantajlı. 1017 sürümü, tüm bir depoyu, uzun bir yazışmayı veya taranmış belgeleri bellekte tutmak gereken işlerde mantıklı.

Tüm istekler Rusya altyapısında kalıyor. Belgelere göre istemler ve yanıtlar saklanmıyor, model eğitiminde kullanılmıyor; yalnızca teknik tüketim istatistikleri toplanıyor. Kişisel veri içeren projeler için yerel çıkarımın DeepSeek'in doğrudan API'sine kıyasla ana gerekçesi bu olabilir.

API anahtarı panelde Ürünler → Token Factory → API anahtarı oluştur yolundan alınıyor. Model takma adı deepseek-v4.1-flash-1017. Resmî SDK kullanan mevcut kodda base_url ve model adını değiştirmek yeterli.

Göz atmaya değer uygulamalar

SUMO: sayı bulmacası

Doğru kareleri seçin, toplayın, hedefe ulaşın. Öğrenmesi kolay, ustalaşması zor. Ücretsiz, her yaşa uygun.

Dialo: konuşarak dil öğrenin

Yapay zekâ sohbet partneriyle konuşun; her cümleniz düzeltilip kendi dilinizde açıklanarak geri gelsin. 9 dil, A1'den C2'ye.

Etiketler:deepseekselecteltoken factoryopen-source aillm inferencemoe

Aynı günden diğer haberler

Tümünü gör →

Daha fazla: Yapay zekâ

Tümünü gör →