Перейти к содержанию
modelium.
Начать с задачи
←
Новость

DeepSeek-V4.1-Flash-1017: обновлённые веса для локального запуска

На странице · 3 разделов

17 октября DeepSeek выпустила обновлённые веса V4.1-Flash-1017 для работы с текстом и изображениями. Компания заявляет более сильные ответы и более короткое выполнение задач, но это не независимый тест. Веса доступны под MIT; простой запуск этой ревизии на домашнем компьютере пока не подтверждён.

17 октября 2026 года DeepSeek выпустила DeepSeek-V4.1-Flash-1017 — обновление модели, которая отвечает на текстовые вопросы и разбирает изображения. Для тех, кто следит за локальным ИИ, главное: новые веса уже доступны для скачивания, но готового простого пути запустить именно эту ревизию на обычном домашнем компьютере мы пока не подтвердили. Веса — это данные модели, которые программа должна загрузить для обработки запроса. s1 s2 s3

Что изменилось по сравнению с V4.1-Flash

Разработчик называет 1017 минорным обновлением и заявляет улучшения в рассуждении, программировании, задачах с несколькими последовательными действиями и работе с изображениями. По его же данным, некоторые задачи выполняются быстрее и требуют более короткого ответа. Это оценки DeepSeek, не замеры Modelium; результат на ваших документах и устройстве может быть иным. В опубликованной таблице, например, тест работы в терминале проходил через Claude Code, а тест исправления кода — через другой агентный стенд. Не переносите эти баллы на скорость домашнего запуска. s2

Доступны ли веса и какие права на них указаны

Да. В закреплённой версии репозитория есть все 48 частей файлов модели и индекс, связывающий части с её параметрами. Это проверка наличия загрузки, а не подтверждение, что модель запустится на конкретном компьютере. Репозиторий и веса обозначены авторами лицензией MIT; текст LICENSE допускает в том числе коммерческое применение при сохранении уведомления об авторских правах и лицензии. Код отдельного проекта deepseek-recipe тоже имеет собственный файл MIT LICENSE — права на код и на веса проверяются отдельно. s3 s4 s5

Стоит ли сейчас пытаться запустить её дома

Если нужен простой домашний запуск, пока лучше дождаться подтверждённой поддержки этой ревизии в знакомой вам программе. Автор предоставил код для опытных пользователей: он преобразует веса и запускает модель через PyTorch с распределением работы между несколькими процессами; в примере указано MP=8. Это авторская конфигурация примера, не минимальное требование к железу. Редакция не запускала модель и не проверяла совместимость 1017 с Ollama, LM Studio или llama.cpp. Размер файлов сам по себе не определяет необходимую оперативную или видеопамять. s2 s3 s6

Если вы уже настраиваете сложный локальный запуск, начните с закреплённой карточки модели и её раздела Minimal Inference. Остальным не стоит скачивать все части ради обещанного ускорения без совместимой программы и проверки на собственной задаче. s2 s6

Источники