Öppen kinesisk bildmodell slår Googles toppmodell

Kinesiska DeepSeek har släppt en uppgraderad version av sin öppna AI-modell V4.1 Flash. Modellen läser text och bilder och skriver kod. Priset är så lågt att avancerad AI blir en realistisk resurs för privatpersoner, småföretag och föreningar.

Den nya versionen heter DeepSeek-V4.1-Flash-1017. Siffrorna står för releasedatumet den 17 oktober. Enligt modellkortet är den en mindre uppdatering av V4.1 Flash, med förbättringar inom resonemang, kod, agentuppgifter och bildtester. Bolaget uppger också att modellen löser uppgifter snabbare och med kortare svar, vilket sänker kostnaden per uppgift.

Modellvikterna, alltså själva den tränade modellen, ges ut under MIT-licensen, en av de mest tillåtande licenserna som finns. Vem som helst får ladda ner, köra, ändra och bygga vidare på dem, även kommersiellt.

Bildförståelsen fanns redan i septemberversionen. Nytt är att samma allroundmodell enligt DeepSeek har blivit både vassare och snabbare.

DeepSeek skriver på X att uppdateringen ger "starkare testresultat, snabbare uppgiftslösning och kortare svar än den tidigare versionen – en Pareto-förbättring i prestanda och kostnad". Med det menar bolaget att modellen blivit bättre utan att något annat blivit sämre. Modellen finns redan på bolagets webbplats, i appen och via API:t.

Slår amerikanska rivaler på flera prov

DeepSeek jämför 1017 med OpenAI:s GPT-5.6 Sol och Anthropics Opus 5. De allra senaste amerikanska modellerna, GPT-6 och Opus 5.5, finns inte med i tabellen. Siffrorna är dessutom bolagets egna och har inte verifierats av redaktionen.

Se inlägget på X

Inom agentarbete och programmering är resultaten ändå slående. På kodtestet DeepSWE får 1017 77,0 poäng, mot 73,0 för GPT-5.6 Sol och 74,0 för Opus 5. På Automation Bench är avståndet större, 60,5 poäng mot 45,8 respektive 50,3.

Se inlägget på X

Samma mönster syns på Agents' Last Exam och Apex Bench. Där leder DeepSeek-modellen med 35,4 respektive 72,1 poäng, en tydlig förbättring från föregångarens 31,8 och 64,6.

Alla prov vinner modellen inte. På Terminal Bench 4, där uppgifterna löses i en kommandoterminal, får Opus 5 51,8 poäng mot DeepSeeks 42,3. På ProgramBench leder Opus med 37 mot 29,1. I kunskapsprovet Humanity's Last Exam utan verktyg är skillnaden ännu större: 42,6 för DeepSeek mot 56,3 för Opus.

På bildproven ligger 1017 i nivå med konkurrenterna. I Chartography får den 83 poäng, mot 79,9 för GPT-5.6 Sol och 84 för Opus 5. I BabyVision hamnar den mellan de två amerikanska modellerna, och i ZeroBench strax under båda.

DeepSeek har också publicerat en videodemonstration där modellen enligt bolaget bygger kompletta projekt från grunden, "från spelskapande till 3D-modellering". Ett av klippen visar en kameraåkning genom en tredimensionell palatsmiljö med gula tak och röda väggar. Uppvisningen är bolagets egen, inte ett oberoende test.

Se inlägget på X

Användare har redan börjat visa upp egna resultat. En X-användare publicerade ett förstapersonsspel kallat Sun Garden, med antika ruiner, ljuseffekter och föremål som går att skjuta på, och uppger att koden skrevs av 1017. Modellen genererar alltså ingen video. Den skriver koden som bygger spelet.

Priset gör skillnaden

I DeepSeeks eget API kostar modellen 0,30 dollar per miljon tokens indata och 1,20 dollar per miljon tokens utdata. En token är en bit av ett ord, ungefär den enhet modellen läser och skriver i.

Under lågtrafik halveras priset till 0,15 respektive 0,60 dollar. Text som redan ligger i cacheminnet kostar bara 0,006 dollar per miljon tokens under högtrafik och 0,003 dollar under lågtrafik. Lågtrafikpriset gäller hela helgen.

Modellen kan hålla en miljon tokens i minnet i samma samtal. Det räcker för att läsa in långa avtal, utredningar eller hela kodbaser på en gång.

Verktygen hamnar hos vanligt folk

Den verkliga följden handlar om vem som får tillgång till verktygen. En förening kan låta modellen gå igenom protokoll och skannade dokument. En hantverkare kan analysera fotografier och ritningar, och ett litet företag kan bygga egna interna verktyg. Inget av det kräver ett dyrt och låst abonnemang hos en amerikansk techjätte.

Öppna vikter gör att ingen enskild leverantör kan stänga dörren. Om en molntjänst höjer priset eller ändrar villkoren kan användaren gå till en annan som kör samma modell. Arbetsverktygen är dessutom utbytbara och kan kopplas till olika modeller.

Gränserna finns kvar. Med 763 miljarder parametrar är modellen alldeles för stor för en vanlig bärbar dator, så de flesta kommer att använda den via molnet. Beräkningskraften kostar pengar och gör användaren beroende av den som driver servrarna.

Samtidigt är det en kinesisk aktör som lägger en konkurrenskraftig modell i allmänhetens händer, medan de amerikanska toppmodellerna från OpenAI och Anthropic bara går att hyra. Öppna kinesiska modeller har tidigare utmanat amerikanska toppnamn också inom bild.

Motor, verkstad och driftbolag

För den som vill komma igång hjälper det att skilja på tre saker. Modellen är motorn som tänker. Arbetsmiljön, på engelska ofta kallad harness eller agent, är verkstaden som ger motorn händer: den läser filer, kör kommandon och planerar arbetet. Driftleverantören kör modellen på sina servrar och tar betalt för det.

OpenCode är en fri arbetsmiljö med öppen källkod som körs i terminalen. Ollama beskriver hur den läser projektet, redigerar filer, kör kommandon, delar upp arbetet på underagenter, hämtar webbsidor och tar emot bilder och skärmdumpar. Användaren väljer själv leverantör och modell, med egen API-nyckel eller via OpenCodes frivilliga abonnemang Zen och Go.

DeepSeek Harness är bolagets egen arbetsmiljö, släppt med öppen källkod under MIT-licens och byggd på principen "everything is a plugin", alltså att allt är ett tillägg. Med Node.js installerat startas den med kommandot npx @deepseek-ai/dsh web, som öppnar ett lokalt gränssnitt i webbläsaren.

Under Settings och Models lägger man in sin API-nyckel, väljer en projektmapp och beskriver uppgiften. Agenten läser och skriver filer, kör kommandon och planerar, och ber om godkännande enligt de behörighetsregler användaren satt. Enligt DeepSeek är 1017 särskilt optimerad för Harness och för Tencents verktyg CodeBuddy och WorkBuddy.

Ollama lovar att inte spara innehållet

Ollama Cloud erbjuder V4.1 Flash till samma pris som DeepSeek, med halva priset utanför högtrafik. Ett gratiskonto kan köpa krediter utan serviceavgift. Pro kostar 20 dollar i månaden och innehåller krediter för 60 dollar, vilket vid högtrafikpris räcker till 200 miljoner tokens indata eller 50 miljoner tokens utdata.

Ollamas katalog listar modellfamiljen men bekräftar inte att just 1017-versionen har rullats ut där. Den nya versionen finns bekräftat hos DeepSeek direkt.

Enligt Ollamas integritetspolicy behandlas prompter och svar bara tillfälligt för att leverera tjänsten och används aldrig för träning. Samarbetspartnerna måste tillämpa så kallad zero data retention, alltså att inget innehåll sparas. Kontouppgifter, betalningar, IP-adress och viss användningsdata kan däremot lagras.

Servrarna står främst i USA, med Europa som reserv vid hög belastning. Kommandot ollama launch opencode startar OpenCode direkt kopplat till Ollamas modeller.

Ge agenten minsta möjliga behörighet

Agenter som får läsa och skriva filer kan också göra skada. DeepSeek Harness är fortfarande en förhandsversion för utvecklare, och bolaget varnar för ändringar som bryter kompatibiliteten. Enligt projektets säkerhetsanvisning är verktyget varken säkerhetsgranskat eller produktionsklart, och tillägg och kod kan skada eller läcka data.

Rådet är att ge agenten minsta möjliga behörighet, köra den i en isolerad testmiljö och ha säkerhetskopior. DeepSeek rekommenderar Harness i version 0.2.1-rc.1 eller senare. Fram till den 1 november, Pekingtid, bjuder bolaget på de integrerade serververktygen när modellen används via Harness, Claude Code eller Codex.