Menurut DeepSeek, model yang diperbarui menunjukkan ‘peningkatan substansial’ dalam penalaran, pengkodean, tugas agen, dan tolok ukur visual.
Perusahaan AI Tiongkok DeepSeek telah merilis pembaruan model V4.1-Flash miliknya, yang dikatakan memiliki kinerja lebih kuat, penyelesaian tugas lebih cepat, dan keluaran lebih pendek dibandingkan model AI versi sebelumnya.
Perusahaan mengumumkan pembaruan baru – V4.1-Flash-1017, yang tersedia di situs web, aplikasi, dan API DeepSeek – dalam postingan blog pada hari Sabtu (17 Oktober).
Menurut laporan teknis yang diterbitkan DeepSeek pada platform AI Hugging Face, model yang diperbarui ini memiliki “peningkatan substansial” dalam penalaran, pengkodean, tugas agen, dan tolok ukur visual, serta memungkinkan pengguna menyelesaikan tugas lebih cepat dan dengan biaya lebih rendah.
Misalnya, DeepSeek mencatat skor 77 pada benchmark rekayasa perangkat lunak DeepSWE untuk model yang diperbarui. Sebagai perbandingan, model versi sebelumnya mendapat skor 74,2, sedangkan GPT-5.6 Sol OpenAI dan Claude Opus 5 dari Anthropic masing-masing mendapat skor 73 dan 75.
DeepSeek juga mengklaim bahwa V4.1-Flash-1017 secara khusus meningkatkan kemampuan dalam pembuatan video game dan pemodelan 3D, berkat penggunaan pembelajaran penguatan dengan umpan balik mandiri untuk “meningkatkan pengembangan proyek end-to-end”.
Perusahaan rintisan ini memamerkan beberapa contoh peningkatan kemampuan yang dimanfaatkan dalam postingan blognya, seperti melalui model 3D Kota Terlarang Tiongkok, game balap berbasis web, dan rekreasi game Portal 2 yang dibuat dengan mesin sumber terbuka Godot.
Pembaruan hari Sabtu didasarkan pada V4.1-Flash DeepSeek, yang dirilis perusahaan pada bulan September dan dipasarkan sebagai model “lebih cerdas, lebih cepat, lebih efisien”. Peluncuran V4.1-Flash, yang beroperasi dengan harga token yang lebih rendah, menyebabkan harga saham sejumlah pesaing DeepSeek turun.
Persaingan global untuk mendapatkan dominasi AI telah semakin cepat dalam beberapa bulan terakhir, dengan model open-weight yang menjadi pengaruh penting.
Model open-weight dianggap penting bagi kepemimpinan AI, karena kemampuan untuk mengubah suatu model berarti organisasi, mulai dari perusahaan rintisan (start-up) hingga institusi publik, dapat mengembangkan model-model canggih tanpa harus melatihnya dari awal.
Meskipun perusahaan-perusahaan Tiongkok secara dominan memimpin sektor open-weight, berbagai pesaing global telah berupaya untuk mengejar ketertinggalannya.
Pekan lalu, raksasa teknologi AS Meta meluncurkan Muse Spark Open, yang oleh perusahaan disebut sebagai model open-weight AS yang “paling mumpuni” hingga saat ini.
Model multimodal memiliki total parameter 816 miliar, dengan 42 miliar parameter aktif dan jendela konteks 1 juta token. Menurut perusahaan, ini dibuat untuk pengkodean, pekerjaan agen, dan tugas penalaran multi-langkah kompleks lainnya.
Sementara itu, awal bulan ini, perusahaan AI asal Prancis, Mistral, mengumumkan model AI open-weight terbarunya, Mistral Large 4, yang dikatakan “secara signifikan mengungguli” model open-weight mana pun yang dikembangkan di AS atau Eropa.
Dikenal sebagai ‘Le Chonk’, ML4 adalah model multimodal asli dengan parameter 1trn dengan 49 miliar parameter aktif, dan “model terbesar dan paling mampu hingga saat ini” dari Mistral.