Deepseek nâng cấp DSF-1017: nhanh, rẻ, multimodal nhưng vẫn dễ bịa thông tin

Tóm tắt nhanh

• Deepseek cập nhật mô hình V4.1 Flash lên revision 1017, gọi tắt DSF-1017, được cho là cải thiện đáng kể về hiệu quả vận hành.
• DSF là mô hình Mixture-of-Experts (MoE) tổng 552B tham số, trong đó 16B tham số hoạt động khi chạy và hỗ trợ đầu vào văn bản lẫn hình ảnh.
• Mô hình có window ngữ cảnh 1 triệu token và theo benchmark nội bộ của Deepseek, DSF-1017 nằm giữa GPT-5.6 Sol và Claude Opus 5 về hiệu năng nhiệm vụ.
• Bản vá V4.1 giảm mạnh yêu cầu phần cứng: chỉ còn 1/4 HBM và 1/8 dung lượng SSD cho KV cache so với phiên bản trước, tiêu tốn 890 bytes cho mỗi mục token trong cache.
• Deepseek trình bày đồ thị chi phí-theo-nhiệm-vụ trên tập DeepSWE (2/9) cho thấy DSF và DSF-1017 nằm ở vùng hiệu quả cao; phiên bản 1017 đạt tỷ lệ hoàn thành nhiệm vụ tương đương chế độ 'max' của đối thủ đắt tiền trong nhiều lượt chạy.
• Giá do Deepseek công bố: 1 triệu token thời gian thấp điểm là $0.15 cho input và $0.6 cho output; khi trúng cache, chi phí input giảm xuống $0.003; search được báo $0.75/1.000 truy vấn.
• Artificial Analysis xếp hạng DSF-1017 (max) thứ #2 trong lớp mô hình open-weight lớn với điểm 45; Claude Opus 5.5 (max với fallback) đạt 58; Xiaomi MiMo V2.6-Pro vượt DSF về chi phí trên nhiệm vụ.
• Nhược điểm lớn là hallucination: benchmark Omniscience của Artificial Analysis cho thấy mô hình trả lời đúng 43% câu hỏi nhưng đã bịa 67% số lần không có câu trả lời, khiến điểm chính tổng thấp (DSF-1017 được 5 điểm).

Tóm tắt tự động bằng AI từ bài gốc, có thể có sai sót. Hãy kiểm chứng ở bài gốc.