DeepSeek améliore son modèle de programmation

LLéna

DeepSeek a publié lundi une mise à jour de son modèle V4.1-Flash, avec un meilleur résultat sur le benchmark de programmation DeepSWE v1.1, selon SiliconANGLE. La version, nommée DeepSeek-V4.1-Flash-1017, est présentée comme une mise à jour mineure de la version de septembre. DeepSeek indique qu’elle réduit le temps d’exécution des tâches et la longueur des réponses, mais ne précise pas l’ampleur de ces réductions. Dans les tests publiés par l’entreprise, le modèle résout 77 % des tâches de DeepSWE v1.1, contre 74,2 % pour la version précédente. Cela représente une progression de 2,8 points de pourcentage sur ce benchmark de programmation. Ce résultat porte sur les tâches évaluées par DeepSWE v1.1 ; il ne donne pas, à lui seul, une mesure des performances dans toutes les situations de programmation. DeepSeek dit avoir optimisé le modèle pour les agents logiciels, notamment DeepSeek Harness, CodeBuddy et WorkBuddy. La mise à jour est disponible dans les applications web et mobiles de DeepSeek, et les clients de l’interface de programmation peuvent y accéder avec l’identifiant deepseek-flash, aux tarifs inchangés. DeepSeek publie aussi les poids du modèle sur Hugging Face, sous licence MIT. Le score progresse donc sur ce test, tandis que les gains annoncés sur le temps d’exécution ne sont pas chiffrés. La mise à jour reste présentée comme mineure, et l’ampleur du gain de vitesse en situation réelle n’est pas précisée.