Lokal AI haqida gap ketganda, suhbat odatda murosalar atrofida aylanadi. Yoki ishlashi uchun server fermasi kerak bo‘lgan ulkan modelni olasiz, yoki murakkab kodlash seansi davomida kontekstni ushlab turishga qiynaladigan kichik modelni. DeepSeek-V4-Flash-0731 bu ikkilanishni parchalab tashlaydi.
2026-yil 31-iyulda sof post-trening yangilanishi sifatida chiqarilgan Flash-0731 oldingi preview bilan aynan bir xil — jami 284B va faol 13B parametrli MoE arxitekturasiga ega. Shunga qaramay, yangilanish ochgan imkoniyatlar hayratlanarli. Terminal Bench 2.1’da u 82.7’ga ko‘tarilib, yopiq manbali og‘ir vaznli Opus 4.8 bilan deyarli tenglashadi. DeepSWE’da esa kamtarona 7.3’dan yetakchi 54.4’ga sakraydi. Bu frontier darajasidagi agent qurish uchun trillion parametr shart emasligini ko‘rsatadi; nihoyatda samarali modelga asboblardan aniq foydalanish, terminalda yo‘l topish va o‘z xatolaridan tiklanishni o‘rgatish kifoya.
Flash-0731’ning siri uning siyrakligida. Inference vaqtida atigi 13B parametr faol bo‘lgani sababli, u ulkan zich modellarga yoki GLM-5.2 kabi og‘irroq MoE’larga qaraganda ancha kam xotira o‘tkazuvchanligini talab qiladi. Unsloth’ning dinamik GGUF formatlarida ehtiyotkorlik bilan kvantlanganda, 3-bit versiya taxminan 103 GB RAM’ga sig‘adi. Bu muhim chegaradan o‘tadi: frontier darajasidagi avtonom kodlashni ko‘p GPU’li klasterlarga ega korporativ jamoalargagina emas, 128 GB birlashtirilgan xotirali uskunada ishlaydigan yakka dasturchilarga ham ochadi.
U tasvirlarni mutlaqo ko‘rmaydi, mustaqil umumiy intellekt sinovlarida esa yangi GLM va Qwen Flash relizlaridan ortda qoladi. O‘z vazifasi — 128 GB sinfidagi tizimda tejamkor matn va kod agenti bo‘lish — uchun u hanuz kuchli, ammo endi tengsiz emas.
MIT litsenziyasi, 1M kontekst va DSpark qo‘llovi DeepSeek’ni samarali lokal AI uchun foydali loyiha namunasi bo‘lib qolishiga yordam beradi. Farqi shundaki, bu namuna endi birinchi emas, to‘rtinchi tokchada turadi: taxminan 103 GB xotira ajrata oladigan va ichki ko‘rish qobiliyatiga muhtoj bo‘lmaganlar uchun matn hamda kodga yo‘naltirilgan variant.
