DeepSeek V4.1 Flash 1017 به‌روزرسانی ۱۷ اکتبر ۲۰۲۶ خانواده V4.1 Flash است. سازنده از بهبود کدنویسی، کارهای ایجنتی و بعضی ارزیابی‌های تصویری خبر داده است. این خبر به معنی بهترشدن قطعی همه کارهای فارسی یا فعال‌بودن همین Snapshot روی همه Gatewayها نیست. برای استفاده جدی، باید نسخه، مسیر ارائه و کیفیت روی کار واقعی خود را بررسی کنید.
این مقاله تغییرات اعلام‌شده را از روش ارزیابی جدا میکند. جدول نتیجه ساختگی ارائه نمی‌دهیم؛ بخش عملی، برنامه آزمایش کدنویسی و فارسی است. برای انتخاب مدل‌های قابل استفاده با پرداخت تومانی، صفحه API دیپ‌سیک پاستا و کاتالوگ فعال آن را بررسی کنید.
در انتشار 1017 چه چیزی اعلام شده است؟
در Changelog رسمی DeepSeek، بخش ۱۷ اکتبر، ارتقای V4.1 Flash به نسخه 1017 و بهبود مجموعه‌ای از Benchmarkهای کدنویسی، Agent و تصویر اعلام شده است. سازنده همچنین از کاهش زمان انجام کار و طول خروجی در ارزیابی‌های خود می‌گوید. این‌ها نتایج اعلام‌شده ارائه‌دهنده‌اند، نه آزمایش مستقل پاستا روی داده فارسی.
Vercel AI Gateway نیز همان روز این نسخه را با شناسه deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017 معرفی کرد. این شناسه متعلق به قرارداد همان Gateway است. کپی‌کردن آن در یک سرویس دیگر بدون مشاهده در کاتالوگ، راه مطمئنی برای انتخاب مدل نیست.
نام نسخه، Alias و محل اجرا را جدا کنید
شناسه‌ای مانند «latest» یا Alias خانواده ممکن است در طول زمان به نسخه جدید اشاره کند. در مقابل، Snapshot نام‌دار برای ثبت آزمایش دقیق‌تر است، البته فقط اگر ارائه‌دهنده واقعاً همان نسخه را تثبیت کند. در گزارش، نام درخواستشده و مدل گزارششده پاسخ را همراه تاریخ و مسیر سرویس نگه دارید.
همچنین V4 Flash، V4.1 Flash و V4.1 Flash 1017 را یک نام فرض نکنید. وجود یک مدل داخلی از خانواده DeepSeek، اجرای محلی همه نسخه‌های بعدی را ثابت نمیکند. راهنمای مدل‌های میزبانی‌شده در ایران درباره همین تفاوت است. این مقاله ادعا نمیکند نسخه 1017 اکنون در ایران روی پاستا اجرا میشود.
آیا لازم است فوراً مدل محصول را عوض کنیم؟
اگر مدل فعلی وظیفه را با کیفیت و هزینه قابل قبول انجام می‌دهد، خبر انتشار دلیل کافی برای تغییر production نیست. نسخه تازه ممکن است در یک معیار بهتر باشد و در قالب خروجی، سبک پاسخ یا رفتار ابزار با برنامه شما تفاوت داشته باشد. ابتدا مسیر آزمایشی بسازید و معیار پذیرش را قبل از مشاهده نتیجه بنویسید.
برای چت پشتیبانی، وفاداری به اطلاعات و پرهیز از ادعای بی‌پایه مهم است. برای کدنویسی، تست و اندازه تغییر مهم‌تر از روان‌بودن توضیح‌اند. برای استخراج داده، صحت Schema و دقت فیلدها اهمیت دارد. یک امتیاز عمومی نمی‌تواند همه این نیازها را جایگزین کند.
بسته آزمون فارسی را چگونه بسازیم؟
پنج نوع وظیفه انتخاب کنید: پاسخ به سؤال با منبع کوتاه، خلاصه‌سازی، استخراج ساخت‌یافته، پیروی از محدودیت و تشخیص ابهام. برای هر نوع، نمونه ساده و دشوار داشته باشید. نام، شماره تماس و داده واقعی مشتری را وارد مجموعه عمومی نکنید. داده ساختگی را صریحاً نمونه آموزشی بنامید.
در سنجش فارسی، فقط زیبایی نثر کافی نیست. بررسی کنید مدل عدد و واحد پول را عوض نکرده، منفی‌بودن جمله را از دست نداده و برای اطلاعات ناموجود پاسخ ساخته نشده است. ترکیب نام محصول انگلیسی و متن فارسی، نیم‌فاصله و شناسه‌های فنی نیز ارزش آزمون دارند. پاسخ باید برای مخاطب واقعی قابل فهم باشد، نه صرفاً از نظر دستوری مرتب.
| وظیفه | ورودی نمونه | معیار پذیرش |
|---|---|---|
| استخراج | متن ساختگی فاکتور با مبلغ تومانی | حفظ عدد، واحد و فیلدهای لازم |
| پاسخ مستند | راهنمای کوتاه یک قابلیت فرضی | نبود ادعا خارج از منبع |
| ابهام | سؤال ناقص درباره خطای استقرار | درخواست اطلاعات لازم، نه حدس قطعی |
| قالب | درخواست JSON با فیلد مشخص | اعتبار JSON و رعایت Schema |