DeepSeek V4.1 Flash подтянулась к сильным кодовым моделям. Но цифры интереснее лозунгов

10 сентября DeepSeek выпустила V4.1 Flash. В этом обновлении меня заинтересовали две вещи: большой скачок в работе с программными проектами и объединение текста с изображениями в основной Flash-модели. Теперь сравнивать её с прежней версией только по ответам в чате — значит пропустить главное.

В опубликованном DeepSeek тесте DeepSWE v1.1 новая Flash получила 74,2% решённых задач. У предыдущей V4 Flash — 54,4%, у V4 Pro — 62,7%. Разница с прошлой Flash почти 20 процентных пунктов.

Это уже задачи на исправление программного проекта, где недостаточно написать правдоподобный кусок кода. Нужно разобраться в существующих файлах, внести изменения и добиться результата. Такой прогресс интересен для разработки целых приложений: работы становится больше между первым запросом и моментом, когда человек снова должен вмешаться.

Но эти проценты получены в тестах команды DeepSeek, с максимальным усилием рассуждения и определённой программной оболочкой. В той же публикации результат модели на DeepSWE меняется при смене оболочки. Поэтому переносить 74,2% на любой редактор кода и любой проект я бы не стал.

Есть полезная деталь, которую легко потерять за красивым графиком. На Terminal-Bench 2.1 DeepSeek показывает 90,6% — чуть выше приведённых результатов Opus 5 и GPT-5.6 Sol. А на более новой версии Terminal-Bench 4.0 у неё уже 31,2% против 51,8% у Opus 5.

То есть прогресс большой, но фраза «дешёвая модель победила все дорогие» не выдерживает даже сравнения таблиц самого разработчика. Я вижу здесь сильное обновление Flash, а не закрытый вопрос о лучшей нейросети для кода.

V4.1 Flash принимает изображения вместе с текстом. Для работы над интерфейсом это полезнее ещё одного обещания «красивого дизайна»: можно показать, что именно получилось на экране, вместо попытки описать расположение каждого элемента словами.

Так же устроена работа со схемами, графиками и визуальными требованиями. Модель получает исходный материал, а не только пересказ человека. При этом на выходе она генерирует текст: возможность понимать изображение не превращает DeepSeek в генератор картинок или видео.

И здесь есть уточнение по новизне. Экспериментальная V4 Flash Vision появилась раньше. В сентябрьском релизе визуальный ввод включён в новую основную Flash-модель, поэтому говорить, что DeepSeek впервые в истории «открыла глаза», неправильно.

Контекст до миллиона токенов позволяет передавать большой объём материалов. Сам этот размер уже не главный сюрприз: у V4 были длинные контексты и раньше. Интереснее то, что DeepSeek изменила архитектуру, чтобы работа с ними требовала меньше ресурсов.

Для пользователя смысл простой: длительные задачи становятся привлекательнее, если модель не только помещает материалы в контекст, но и достаточно уверенно продолжает работу. Один большой лимит сам по себе этого не доказывает.

Подтверждённый способ подключить новую версию — официальный API с именем deepseek-flash. В анонсе также указана поддержка OpenCode и WorkBuddy/CodeBuddy. Наличие модели у другого сервиса нужно смотреть отдельно: название DeepSeek в списке ещё не говорит, какая версия там работает.

Мне этот релиз нравится именно сочетанием изменений. Сильнее работа над проектами, в основной модели есть визуальный ввод, а длительные обращения стараются сделать дешевле. Но готовую игру всё ещё создаёт связка модели, инструментов и человека. По одним тестам приписывать весь результат одной Flash рано.

• В тесте DeepSeek на исправление проектов новая Flash заметно обошла предыдущую Flash и V4 Pro.

• В более сложных терминальных тестах она всё ещё уступает некоторым флагманам.

• Изображения теперь входят в возможности основной Flash-модели; генерации картинок на выходе нет.

• Доступ через официальный API — deepseek-flash. Результат работы зависит и от подключённых инструментов.

Другие модели разбираю в своём Telegram-канале + бесплатные способы использовать нейронки.