DeepSeek diam-diam merilis versi terbaru dari model pekerja keras bobot terbuka pada tanggal 17 Oktober, mengirimkan V4.1-Flash-1017 dengan kemampuan penalaran, pengkodean, agen, dan visual yang lebih kuat — dan, dalam konfigurasi teratasnya, penempatan dua teratas di salah satu papan peringkat independen yang paling banyak diawasi di industri.

Rilis ini memperbarui model Flash V4.1 yang diperkenalkan laboratorium Tiongkok pada bulan September daripada memulai rangkaian model baru, TechNode melaporkan. Bobot tersedia di Hugging Face di bawah lisensi MIT yang permisif, bersama dengan kode inferensi dan instruksi penerapan untuk pengembang yang ingin menjalankan model pada infrastruktur mereka sendiri.

Apa yang Berubah di V4.1-Flash-1017

Menurut DeepSeek, peningkatan utama adalah kecepatan eksekusi: perusahaan mengatakan model tersebut sekarang menyelesaikan tugas lebih cepat dan dengan output lebih pendek, memungkinkan pengguna menyelesaikan pekerjaan yang sama dengan biaya lebih rendah. Output yang lebih pendek sama pentingnya dengan kecepatan awal bagi tim yang menjalankan model dalam skala besar, karena sebagian besar penyedia API menagih berdasarkan token.

Peningkatan yang berfokus pada pengembangan menargetkan alur kerja agen – pola di mana sistem AI merencanakan suatu proyek, menulis kode, memanggil alat eksternal, dan melakukan iterasi menuju hasil kerja. Laporan TechNode menggambarkan pembaruan ini sebagai penguatan loop tersebut, di samping peningkatan pemahaman visual untuk input gambar.

Pertunjukan Tolok Ukur Independen Varian Max

Analisis Buatan, sebuah perusahaan independen yang melakukan tolok ukur terhadap model-model perbatasan, mencantumkan DeepSeek V4.1 Flash 1017 (Maks) dengan skor Indeks Kecerdasan Analisis Buatan sebesar 45 — yang kedua di antara 121 model yang dilacaknya, dan jauh di atas median sebesar 19. Entri yang sama mencatat kecepatan keluaran sekitar 230 token per detik, jendela konteks 1 juta token, dan dukungan untuk masukan teks dan gambar.

Penetapan harga tetap agresif. Analisis Buatan melaporkan $0,30 per juta token masukan dan $1,20 per juta token keluaran untuk varian Max, di bawah median terlacak masing-masing sebesar $0,43 dan $1,68. Diskon cache sebesar 98 persen berlaku untuk konteks berulang, dan perusahaan menetapkan biaya tugas evaluasi Indeks Intelijen tunggal sekitar $0,26.

Perusahaan pembanding menandai satu trade-off: verbositas. Varian Max menghasilkan sekitar 210 juta token di seluruh evaluasi Indeks Intelijen – kira-kira 50 persen lebih banyak dari median 140 juta token – yang dapat mengimbangi sebagian penghematan per token dalam praktiknya.

Komunitas Pengembang Memperhatikan

Rilis ini menarik perhatian langsung di Hacker News, di mana daftar Hugging Face mengumpulkan lebih dari 900 suara positif dan daftar OpenRouter mencapai 500 dalam hitungan jam — tingkat daya tarik yang jarang dicapai oleh rilis model terbuka dari laboratorium Barat. Antusiasme tersebut mencerminkan standar acuan model dan perizinannya: lisensi MIT mengizinkan penggunaan komersial, modifikasi, dan redistribusi dengan batasan minimal, menjadikan model ini sebagai basis praktis bagi startup yang membangun platform terbuka.

Karena DeepSeek menerbitkan kode inferensi dan instruksi penerapan beserta bobotnya, organisasi dengan kapasitas GPU mereka sendiri dapat menjalankan model tersebut tanpa bergantung pada penyedia API eksternal — sebuah opsi yang menjadi semakin relevan ketika perusahaan mempertimbangkan masalah residensi data dan pengendalian biaya dibandingkan dengan kenyamanan inferensi yang dihosting.

Mengapa Kinerja Agen Penting Saat Ini

Penekanan pada pengkodean agen mencerminkan arah persaingan antar laboratorium terdepan. Peningkatan tolok ukur pada rangkaian pertanyaan statis semakin meningkat; pembeda pada tahun 2026 adalah seberapa andal suatu model menopang pekerjaan multi-langkah — perencanaan, penulisan kode, pelaksanaannya, membaca kesalahan, dan mengoreksi kursus tanpa campur tangan manusia.

Pembaruan DeepSeek mendorong tepat pada sumbu itu. Model yang menyelesaikan tugas pengkodean dalam lebih sedikit iterasi dan dengan lebih sedikit keluaran yang terbuang secara langsung mengurangi biaya menjalankan armada agen, yang menggunakan token dalam skala yang tidak pernah dilihat oleh pengguna obrolan individu. Untuk tim teknik yang mengevaluasi opsi bobot terbuka terhadap API tertutup, kombinasi peringkat intelijen No. 2 dan lisensi MIT merupakan paket yang sangat kuat.

Perang Harga Tidak Menunjukkan Tanda-Tanda Mendingin

DeepSeek telah membangun reputasinya pada harga yang agresif, dan V4.1-Flash-1017 melanjutkan pola tersebut. Diskon cache sebesar 98 persen — pengurangan harga yang diterapkan ketika permintaan menggunakan kembali konteks yang telah diproses oleh penyedia — merupakan salah satu diskon paling besar di industri ini, yang secara efektif memberikan penghargaan kepada aplikasi yang mempertahankan percakapan jangka panjang atau menggunakan kembali basis kode besar di seluruh kueri.

Dengan harga input sebesar $0,30 per juta token dan output sebesar $1,20, varian Max memotong harga median yang dilacak Analisis Buatan di seluruh pasar bahkan sebelum diskon cache diterapkan. Untuk beban kerja yang sensitif terhadap biaya — pemrosesan batch, peringkasan volume tinggi, pembuatan augmented pengambilan — kondisi ekonominya sulit ditandingi oleh penyedia kepemilikan.

Rilis ini juga dilakukan di tengah pengawasan intensif terhadap rantai pasokan perangkat keras laboratorium AI Tiongkok, sebuah area di mana DeepSeek sebelumnya telah menarik perhatian karena menekan kinerja tingkat terdepan dari komputasi yang terbatas. Perusahaan belum mengungkapkan pelatihan rinci atau spesifikasi perangkat keras untuk pembaruan ini.

Untuk Ditonton Selanjutnya

Irama DeepSeek — penyegaran Flash pada bulan September, pembaruan 1017 yang ditargetkan pada bulan Oktober — menunjukkan bahwa lab tersebut melakukan iterasi lebih cepat dibandingkan siklus rilis tradisional yang biasanya enam hingga dua belas bulan dari pesaingnya di Barat. Pemeringkatan independen dari Analisis Buatan dan tolok ukur komunitas akan menunjukkan apakah peningkatan tersebut bertahan di luar evaluasi perusahaan itu sendiri.

Untuk saat ini, angka-angka yang dapat diverifikasi secara independen cukup kuat: peringkat intelijen kedua di antara 121 model yang dilacak, throughput keluaran hampir 230 token per detik, jendela konteks 1 juta token, dan beberapa harga terendah di pasar — ​​semuanya di bawah lisensi yang memungkinkan siapa pun mengambil bobot dan membangun.

Tetap Terdepan dalam AI

Lanskap AI bergerak cepat — ikuti AI Buzz Wire untuk mengetahui berita terkini tentang AI, rilis model, dan analisis industri.

Baca berita AI selengkapnya →