Flash от DeepSeek показал, что компания способна делать весьма конкурентные модели агентов, хотя пока и находится на более ранней эволюционной ступени.
Толкания попами (абсолютно бесполезные для конечного пользователя - даже скорее вредные) Anthropic и OpenAI насколько надоели, что я решил в обнимку с ChatGPT посидеть полчасика и поизучать новости (и в первую очередь китайские) на предмет, а когда же DeepSeek порадует нас новой моделью.
Оказалось, все непросто, и материала на целую статью с весьма интересными подробностями и точно не формат телеграма. Но главное - ответ найден. Ждать недолго.
Слухов оказалось больше, чем новостей. Но мы свели одно с другим и получили вот такую табличку и очень краткий текст ниже.
Что удалось отделить от слухов.
Во-первых, DeepSeek V4.1 Pro точно существует. Это не инсайд: сама DeepSeek при выпуске V4.1 Flash написала, что нынешний переходный режим будет действовать «до выхода V4.1 Pro». При этом Flash названа самой маленькой моделью новой архитектурной семьи, рассчитанной на дальнейшее масштабирование.
27 сентября появился уже инсайд: deepseek-v4.1-pro якобы запущен в закрытом Early Access — доступ выдаётся отдельным аккаунтам, а модель скрыта из общего списка. Китайские СМИ разнесли это как начало «серого» тестирования. Косвенных подтверждений хватает, но независимого тестера с API-логами и результатами пока нет. Поэтому: похоже на правду, но все-таки слух.
Дата выхода официально не объявлена. Ходили слухи о релизе во время китайских праздников 1–7 октября. На утро 5 октября V4.1 Pro в публичном API ещё нет.
По данным The Information, Лян Вэньфэн на закрытой встрече с инвесторами сообщил, что DeepSeek прямо сейчас обучает модель примерно на 2 трлн параметров, а в дальнейшем планирует перейти примерно к 8 трлн. Параллельно компания вкладывает около 30 млрд юаней (~$4,2 млрд) в вычислительную инфраструктуру и делает серьёзную ставку на китайские AI-ускорители Huawei.
Важно правильно понимать эти цифры. Нынешний V4 Pro — уже 1,6T, поэтому 2T — всего +25% и вполне может оказаться будущей V4.1 Pro. Но связи «2T = V4.1 Pro» пока никто не подтвердил.
А вот 8T — действительно огромный шаг: в пять раз больше V4 Pro.
При этом DeepSeek использует MoE: у V4 Pro из 1,6 трлн параметров на каждом токене реально активируются только 49 млрд. Поэтому 8T не означает ни пятикратного расхода вычислений, ни тем более «в пять раз более умную» модель.
С GPT-6 Astra и Claude Opus 5.5 сравнить размеры напрямую нельзя — OpenAI и Anthropic давно не раскрывают количество параметров своих флагманов. По отраслевым оценкам они тоже уже могут находиться в multi-trillion диапазоне.
Итого моя текущая ставка: V4.1 Pro уже действительно тестируют и ждать её, вероятно, осталось недолго. А самое интересное даже не она: DeepSeek, похоже, готовится перейти от стратегии «почти уровень лидеров, но гораздо дешевле» к полноценной гонке с OpenAI и Anthropic за верхнюю границу возможностей моделей.
И да: достоверных бенчмарков V4.1 Pro пока нет. Красивым таблицам с её «результатами», которые уже начинают гулять по интернету, верить рано.
👍 Не нравится материал? Напишите об этом в комментарии, излейте душу. Нравится? Тем более пишите 🙂 А значение вашего лайка не заменит мне никто и никогда. Спасибо!
Ланчев PRO ИИ · @lanchev_pro_ai