DeepSeekの新モデル、Token消費量が5割超削減

Odaily星球日報によると、DeepSeekは正式に大規模モデルの新バージョン「V4.1 Flash-1017」を発表した。国産AI大規模モデルが全般的に重要なアップデート期にある中、同バージョンは率先してアップグレードを完了し、総合性能が大幅に向上した。これまでに技術指標の公開データはあったが、今回DeepSeekは初めて独自にパレートフロンティア曲線を発表し、効率とコストの次元におけるモデルの総合的なパフォーマンスを直感的に示した。V4.1 Flash-1017はこの曲線において業界をリードする水準に達している。単位タスクあたりの総合コストはFable、Astraなど同類モデルの100分の1から20分の1にとどまり、コストパフォーマンスの優位性は40～50倍以上に達する。今回発表された1017バージョンは既存のAPI価格体系を維持しているものの、Token使用効率の面で抜本的な再構築を完了した。タスク認識型圧縮、動的コンテキストトリミング、適応型デコーディング戦略により、各種類のリクエストにおける実際のToken消費量を大幅に削減している。実測により、多くのシナリオでToken使用量は前バージョン比で50%超減少し、それに伴いTCO水準も同様に新たな実質的低下を迎える見通しである。（新浪財経）