DeepSeek का नया AI मॉडल कम बोलता है, इसलिए कोडिंग का एक काम 20 सेंट में पड़ता है

DeepSeek का सबसे नया AI मॉडल कोडिंग का एक आम काम करीब 20 सेंट में पूरा करता है—यह उस लागत तालिका के मुताबिक है जिसे चीनी लैब ने मॉडल के साथ जारी किया। उसी तालिका में Claude Opus 5, GPT-6 Astra और Gemini 3.8 Flash की लागत हर काम के लिए $2 से लेकर $10 से भी अधिक तक दिखाई गई है। V4.1-Flash-1017 नाम का यह अपडेट मुख्यतः कम बोलकर यह लागत हासिल करता है: DeepSeek ने इसे छोटे जवाब देने के लिए प्रशिक्षित किया है, और मॉडल जितने शब्द नहीं लिखता, उनके लिए किसी को भुगतान भी नहीं करना पड़ता।

यह बात उन सभी के लिए अहम है जो AI एजेंट कोडबेस पर काम करने देते हैं और टोकन के हिसाब से भुगतान करते हैं। जो एजेंट अपने कोड की जाँच करता है, उसमें गलती पाता है, उसे ठीक करता है और फिर कोशिश करता है, वह एक ही काम में सैकड़ों जवाब दे सकता है। ऐसे में प्रति काम दस गुना सस्ता मॉडल, महँगी पड़ने वाली आदत को बिल की एक छोटी-सी मद बना देता है। इस लागत तालिका के पीछे मौजूद सॉफ्टवेयर-इंजीनियरिंग बेंचमार्क DeepSWE पर अपडेट का स्कोर 77.0% है। यह Opus 5 के लिए DeepSeek द्वारा दर्ज 74.0% और GPT-5.6 Sol के लिए दिए गए 73.0% से अधिक है। पिछले V4.1 Flash का स्कोर 74.2% था और प्रति काम उसकी लागत करीब 50 सेंट थी।

यह बढ़त उस तरीके से आई है जिससे DeepSeek ने मॉडल की मुख्य ट्रेनिंग पूरी होने के बाद उसे प्रशिक्षित किया। कंपनी इस तरीके को ‘सेल्फ-फीडबैक के साथ रीइन्फोर्समेंट लर्निंग’ कहती है। इसमें मॉडल इंसानी मूल्यांकनकर्ताओं या अलग से बनाए गए जजिंग मॉडल के बजाय अपने आंतरिक भरोसे और खुद लिखी आलोचनाओं के आधार पर अपने काम को अंक देता है। DeepSeek का कहना है कि इससे मॉडल खाली फ़ोल्डर से पूरे प्रोजेक्ट बनाने में बेहतर हुआ है। कंपनी के रिलीज़ नोट्स में Godot इंजन पर बनाया गया बीजिंग के निषिद्ध नगर का 3D मॉडल और पहेली वाले गेम Portal 2 की पुनर्रचना दिखाई गई है। Wccftech की खबर के मुताबिक, पोस्ट-ट्रेनिंग प्रमुख वू यू (Wu Yu) ने इसे “इच्छा-आधारित कोडिंग के लोकतंत्रीकरण का युग” कहा।

Claude या GPT के उलट, यह मॉडल खुद सार्वजनिक रूप से उपलब्ध है। DeepSeek ने इसके वेट्स Hugging Face और Alibaba के ModelScope पर MIT लाइसेंस के तहत रखे हैं। इससे कोई भी कंपनी इसे अपने सर्वर पर चला सकती है और अपना कोड DeepSeek से अलग रख सकती है। लेकिन इसका मतलब यह नहीं कि इसे लैपटॉप पर चलाया जा सकता है। मॉडल में 552 अरब पैरामीटर हैं; पढ़ते समय यह हर शब्द के लिए उनमें से सिर्फ 8 अरब और लिखते समय 16 अरब सक्रिय करता है। इसकी फ़ाइलों का आकार करीब 510GB है—256GB वाले बेस-मॉडल लैपटॉप की स्टोरेज से दोगुना। Wccftech के मुताबिक, इससे पहले के V4.1 Flash ने चार Nvidia DGX Spark डेस्कटॉप AI मशीनों से बने घरेलू सेटअप पर 494 टोकन प्रति सेकंड की अधिकतम रफ्तार हासिल की थी। ऐसे हार्डवेयर बहुत कम लोगों के पास हैं।

ये प्रमुख आँकड़े DeepSeek के हैं; The Decoder ने ध्यान दिलाया कि अभी तक किसी स्वतंत्र लैब ने इस अपडेट की जाँच नहीं की है। DeepSeek की अपनी तालिका यह भी दिखाती है कि सस्ता मॉडल किन जगहों पर अब भी पीछे है: Terminal-Bench 4.0 पर Opus 5 का स्कोर 51.8 है, जबकि इसका 42.3; NL2Repo पर Opus 5 के 75.3 के मुकाबले इसका स्कोर 68.2 है—इस बेंचमार्क में मॉडल से पूरा कोड रिपॉज़िटरी लिखने को कहा जाता है। विशेषज्ञ स्तर की प्रश्नोत्तरी Humanity’s Last Exam में भी Opus 5 के 56.3 के मुकाबले इसका स्कोर 42.6 है। बेंचमार्क का स्कोर यह भी नहीं बताता कि कोड को सँभालना और आगे बनाए रखना कितना आसान होगा। और जो लोग डाउनलोड किए गए वेट्स के बजाय DeepSeek का ऐप या होस्ट किया गया API इस्तेमाल करते हैं, वे अपने प्रॉम्प्ट चीन में स्थित कंपनी को भेज रहे हैं—जिसे कई सरकारें पहले ही सरकारी उपकरणों पर इस्तेमाल करने से रोक चुकी हैं।

API के ज़रिए मॉडल की लागत नए इनपुट के प्रति दस लाख टोकन पर $0.30 और व्यस्त समय में आउटपुट के प्रति दस लाख टोकन पर $1.20 है; कम व्यस्त समय में यह आधी रह जाती है। व्यस्त समय का मतलब है, कार्यदिवसों में 01:00 से 04:00 और 06:00 से 10:00 UTC तक। इसलिए यूरोप में कामकाजी सुबह के दौरान पूरी कीमत चुकानी पड़ती है, जबकि सप्ताहांत पर हमेशा छूट रहती है। जो डेवलपर अब भी पुराने deepseek-v4-flash नाम का इस्तेमाल कर रहे हैं, उन्हें बिना कुछ बदले नया मॉडल मिल रहा है।

DeepSeek ने V4.1-Flash-1017 को 17 अक्टूबर को अपनी वेबसाइट, ऐप और API पर जारी किया। कंपनी ने अपने Search और Fetch APIs भी सभी डेवलपरों के लिए खोल दिए हैं; इनकी लागत हर 1,000 अनुरोधों पर $0.75 है। DeepSeek Harness, Claude Code और Codex के ज़रिए किए गए कॉल 31 अक्टूबर को 16:00 UTC पर बिलिंग शुरू होने तक मुफ़्त रहेंगे।

अब सवाल यह है कि DeepSeek का अगला मॉडल भी इतनी आसानी से डाउनलोड किया जा सकेगा या नहीं। इस मॉडल के जारी होने से एक दिन पहले चीन के वाणिज्य और विज्ञान मंत्रालयों ने निर्यात नियमों का मसौदा प्रकाशित किया था। इसके तहत किसी मॉडल के वेट्स पर नियंत्रण लागू हो सकता है, अगर वह 2 ट्रिलियन पैरामीटर, ट्रेनिंग के लिए 10^26 कंप्यूट ऑपरेशंस या दुनिया के शीर्ष दस मॉडलों में जगह पाने की सीमा पार करता है। The Decoder के मुताबिक, ओपन-वेट मॉडल पंजीकरण के बाद अपने-आप मंज़ूरी पा सकेंगे; और जो मॉडल पहले से सार्वजनिक हैं, वे नियमों के दायरे से बाहर होंगे। इसलिए यह मॉडल इन नियमों की पहुँच से बाहर है। अपने ही चार्ट में Opus 5 से बेहतर प्रदर्शन करने वाला मॉडल ठीक उसी किस्म का है, जिसकी गिनती अब बीजिंग को करनी पड़ेगी।

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