🚀 عرضه مدل جدید DeepSeek-V4.1-Flash
کمپانی DeepSeek مدل جدید خود را با نام DeepSeek-V4.1-Flash-1017 منتشر کرد. این نسخه با هدف بهبود نتایج در بنچمارکها، افزایش سرعت انجام وظایف و کاهش طول خروجیها بهینهسازی شده است.
تمرکز اصلی این مدل بر توسعه پروژههای کامل از صفر است. DeepSeek با استفاده از یادگیری تقویتی و بازخورد خودکار، توانایی مدل را برای ساخت پروژههای نهایی مانند بازیها یا مدلهای سهبعدی ارتقا داده است.
این مدل اکنون از طریق وبسایت، اپلیکیشن و API در دسترس است و با ابزارهای زیر سازگاری کامل دارد:
* DeepSeekHarness
* Tencent CodeBuddy
* WorkBuddy
تیم توسعهدهنده توصیه میکند برای استفاده بهینه، به نسخه v0.2.1-rc.1 یا بالاترِ ابزار Harness ارتقا دهید.
#DeepSeek_V4_1_Flash #DeepSeekHarness
کمپانی DeepSeek مدل جدید خود را با نام DeepSeek-V4.1-Flash-1017 منتشر کرد. این نسخه با هدف بهبود نتایج در بنچمارکها، افزایش سرعت انجام وظایف و کاهش طول خروجیها بهینهسازی شده است.
تمرکز اصلی این مدل بر توسعه پروژههای کامل از صفر است. DeepSeek با استفاده از یادگیری تقویتی و بازخورد خودکار، توانایی مدل را برای ساخت پروژههای نهایی مانند بازیها یا مدلهای سهبعدی ارتقا داده است.
این مدل اکنون از طریق وبسایت، اپلیکیشن و API در دسترس است و با ابزارهای زیر سازگاری کامل دارد:
* DeepSeekHarness
* Tencent CodeBuddy
* WorkBuddy
تیم توسعهدهنده توصیه میکند برای استفاده بهینه، به نسخه v0.2.1-rc.1 یا بالاترِ ابزار Harness ارتقا دهید.
🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
🌐 سایت | تلگرام | بله | ایتا | ارتباط با ما
#DeepSeek_V4_1_Flash #DeepSeekHarness
📊 بهبود عملکرد DeepSeek V4.1 Flash با استفاده از DeepSeek Harness
استفاده از ابزار DeepSeek Harness باعث شده است امتیاز مدل DeepSeek V4.1 Flash بهطور میانگین ۲ تا ۳ نمره در بنچمارکها افزایش یابد. این بهبود عملکرد به دلیل استفاده از ساب-ایجنتها و تولید خروجی بیشتر حاصل میشود که البته هزینه اجرای مدل و مصرف توکن را تا ۸۰ درصد افزایش میدهد.
نتایج ثبتشده برای DeepSeek V4.1 Flash با استفاده از این ابزار:
- Max: 42.7
- High: 39.2
- Low: 34.8
این مدل در جریان تستها توانسته است موارد تقلب را شناسایی کند. برای مقایسه، امتیاز مدلهای دیگر در این بنچمارک شامل GPT-6 Astra با ۴۵، Opus 5.5 با ۴۱.۷ و Muse Wonder Full 1.0 با ۴۲ است. تمامی نتایج در سایت بنچمارک مربوطه قابل بررسی و مشاهده هستند.
#DeepSeek_Harness #DeepSeek_V4_1_Flash
استفاده از ابزار DeepSeek Harness باعث شده است امتیاز مدل DeepSeek V4.1 Flash بهطور میانگین ۲ تا ۳ نمره در بنچمارکها افزایش یابد. این بهبود عملکرد به دلیل استفاده از ساب-ایجنتها و تولید خروجی بیشتر حاصل میشود که البته هزینه اجرای مدل و مصرف توکن را تا ۸۰ درصد افزایش میدهد.
نتایج ثبتشده برای DeepSeek V4.1 Flash با استفاده از این ابزار:
- Max: 42.7
- High: 39.2
- Low: 34.8
این مدل در جریان تستها توانسته است موارد تقلب را شناسایی کند. برای مقایسه، امتیاز مدلهای دیگر در این بنچمارک شامل GPT-6 Astra با ۴۵، Opus 5.5 با ۴۱.۷ و Muse Wonder Full 1.0 با ۴۲ است. تمامی نتایج در سایت بنچمارک مربوطه قابل بررسی و مشاهده هستند.
🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
🌐 سایت | تلگرام | بله | ایتا | ارتباط با ما
#DeepSeek_Harness #DeepSeek_V4_1_Flash
🤖 تقطیر مدل OpenAI Astra در آزمایشگاههای چینی
نشریه The Information گزارش داده است که آزمایشگاههای هوش مصنوعی در چین از مدل Astra متعلق به OpenAI برای آموزش و «تقطیر» (Distillation) مدلهای جدید خود استفاده کردهاند.
بر اساس این گزارش، مدلهای زیر با بهرهگیری از خروجیها و دانش مدل Astra توسعه یافتهاند:
- مدل Kimi K3.1 Pro محصول شرکت Moonshot AI که هفته گذشته منتشر شد.
- مدل DeepSeek V4.1-Flash 1017 که نسخه بهروزرسانیشده در ۱۷ اکتبر است.
پیش از این، مدلهای Claude شرکت Anthropic هدف اصلی فرآیندهای تقطیر در آزمایشگاههای چینی بودند. شرکتهای OpenAI و Anthropic بارها آزمایشگاههای Moonshot و DeepSeek را به استفاده غیرمجاز از مدلهایشان برای آموزش متهم کردهاند، اما این شرکتهای چینی تاکنون واکنشی به این اتهامات نشان ندادهاند و در پاسخ به درخواستها برای اظهارنظر نیز پاسخی ندادهاند.
#Kimi_K3_1_Pro #DeepSeek_V4_1_Flash
نشریه The Information گزارش داده است که آزمایشگاههای هوش مصنوعی در چین از مدل Astra متعلق به OpenAI برای آموزش و «تقطیر» (Distillation) مدلهای جدید خود استفاده کردهاند.
بر اساس این گزارش، مدلهای زیر با بهرهگیری از خروجیها و دانش مدل Astra توسعه یافتهاند:
- مدل Kimi K3.1 Pro محصول شرکت Moonshot AI که هفته گذشته منتشر شد.
- مدل DeepSeek V4.1-Flash 1017 که نسخه بهروزرسانیشده در ۱۷ اکتبر است.
پیش از این، مدلهای Claude شرکت Anthropic هدف اصلی فرآیندهای تقطیر در آزمایشگاههای چینی بودند. شرکتهای OpenAI و Anthropic بارها آزمایشگاههای Moonshot و DeepSeek را به استفاده غیرمجاز از مدلهایشان برای آموزش متهم کردهاند، اما این شرکتهای چینی تاکنون واکنشی به این اتهامات نشان ندادهاند و در پاسخ به درخواستها برای اظهارنظر نیز پاسخی ندادهاند.
🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
تلگرام | بله | ایتا | ارتباط با ما
#Kimi_K3_1_Pro #DeepSeek_V4_1_Flash