DeepSeek вивалила мультиелементного монстра на 305 мільярдів і знову шокувала ринок
Коли хтось каже, що експериментальний апдейт виходить занадто швидко, в лабораторіях просто випускають модель із відкритими вагами під ліцензією MIT.
Команда DeepSeek виклала у відкритий доступ ваги DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp — експериментальної мультимодальної моделі на 305 мільярдів параметрів, розповсюджуваної за ліцензією MIT. Архітектура успадкувала базу від V4-Flash, до якої прикрутили візуальний модуль для аналізу скріншотів, графіків та автономного використання інструментів в агентних сценаріях.
На тесті ApexBench новинка вибила 36,5 бала проти 26,2 у попередника, а в задачах на кшталт DeepSWE обігнала навіть Opus 4.8 із результатом 59,3 проти 58,0. У текстових завданнях показники теж підросли, зокрема на Toolathlon-Verified до 75,9, хоча на CyberGym чомусь трохи просіло до 75,3.
У репозиторії окрім самих вагів лежать токенайзер, мінімальний інференс на PyTorch, візуальний енкодер, MoE-компоненти та Hyper-Connections. Запускати всю цю розкіш можна через vLLM, SGLang, Transformers або Docker, а спільнота вже встигла напекти власних квантованих збірок для локальних ПК.
Поки одні корпорації пишуть пресрелізи про етичність майбутнього, інші просто віддають титанічні моделі спільноті заради експерименту.
Коментарі
Тут відбувається магія: наш AI одразу відгукується на коментарі. Бали відображають вплив на статтю та заповнюють шкалу змін. Можна дискутувати або прямо пропонувати, як переписати текст. Коли шкала заповниться, стаття оновиться на ваших очах.