מה אבליטרציה באמת משנה ב-DeepSeek V4.1 Flash
Guides & Insights

מה אבליטרציה באמת משנה ב-DeepSeek V4.1 Flash

מחבר

Rowan Sterling

תאריך פרסום

מודלים אחרונים · 20צפו בכל המודלים →
בנצ'מרקים: Artificial Analysis · מתעדכן יומית
חזרה לכל הפוסטים

DeepSeek V4.1 Flash הוא מודל תערובת-מומחים בעל 552 מיליארד פרמטרים, עם 16B פרמטרים פעילים לכל טוקן [INDEPENDENT, Artificial Analysis], ששוחרר עם משקולות ברישיון MIT עם חלון הקשר של 1M טוקנים. DeepSeek V4.1 Flash Abliterated הוא אותו צ'קפוינט בדיוק לאחר שהוסר כיוון אחד מהמשקולות שלו, וכמעט שום דבר אחר. כל טעות שאנשים עושים לגבי המודל השני נובעת מכמה מעט המשפט הזה משנה וכמה המחיר ופרופיל הסיכון עדיין יכולים לנוע סביבו, וזה בדיוק סוג ההבחנה שארכיון התקריות של OrcaRouter AI קיים כדי לשמור עליה לנגד עיניים.

העריכה היא הטלה, לא אימון מחדש.

Abliteration צר יותר ממה שהשם מרמז. הוא מתחיל בניסוי של זוגות מותאמים: להריץ את אותה בקשה דרך המודל בצורה שבה הוא מסרב ובצורה שבה הוא עונה, ולתעד את אקטיבציות זרם השארית בכל שכבה. ההפרש הממוצע בין השניים הוא כיוון — כיוון הסירוב. לאחר שמצאו אותו, abliteration מבצע אורתוגונליזציה למטריצות המשקל שכותבות לזרם השארית כנגד אותו כיוון, כך שהמודל מאבד את היכולת לייצר את הדפוס. אין שלב גרדיאנט, אין נתונים חדשים, אין זוגות העדפה, אין סבב חיזוק, ואין שינוי בארכיטקטורה.

הגרסאות הבנויות שפורסמו מראות עד כמה זה נוחת אחרת בפועל. שלושים וחמישה מאגרים ב-Hugging Face נושאים את השם נכון ל-26 באוקטובר {{1}}[VENDOR]{{/1}}. שניים מהם ראויים לקריאה מדוקדקת, משום שהם אינם תמימי דעים מהי העריכה.

• s-zaizen/DeepSeek-V4.1-Flash-Abliterated הופיע ב־10 בספטמבר, ביום שבו שוחררה נקודת הביקורת הבסיסית, והופק באמצעות הכלי Heretic. הוא מגיע כ־48 פלחים בסך כולל של 510.297 GB, ועל קבוצה של 100 הנחיות מזיקות שנשמרו לבדיקה הוא מוריד את מספר הסירובים מ־97 ל־24 [VENDOR, כרטיס דגם]. כבערך רבע מהסירובים שורדים את התהליך.

• mrfakename/DeepSeek-V4.1-Flash-1017-abliterated פועל אחרת: הוא אומד כיווני סירוב בנפרד עבור הנחיות צ׳אט והנחיות חשיבה, שכבה אחר שכבה, ומסיר תת-מרחב סירוב מדרגה 2 מהכתיבות של זרם השארית ב-40 שכבות ראשיות. שיעורי הסירוב יורדים מ-97 ל-4 בהנחיות צ׳אט ומ-98 ל-9 בהנחיות חשיבה, עם סטיית KL של הטוקן הראשון של 0.067 בהנחיות לא מזיקות [VENDOR, כרטיס המודל].

שני בילדים, אותו מדד של 100 פרומפטים, ארבעה סירובים שנותרו באחד ועשרים וארבעה באחר [VENDOR]. שניהם מתוארים בכנות כ-DeepSeek V4.1 Flash Abliterated, וקונה שבוחר ביניהם אינו בוחר בין שני מותגים של אותו דבר. בחירת שכבות, האם צ'אט וחשיבה מטופלים כבעיות נפרדות, ודרגת תת-המרחב שהוסר — כולם באים לידי ביטוי בהתנהגות שיורית. נתון ה-KL הוא החצי השני של הסיפור: 0.067 בפרומפטים בלתי מזיקים הוא קטן, אבל קטן אינו אפס.

העובדות של המשקולות נשארות במקומן

מספר הפרמטרים, הפרמטרים הפעילים, חלון ההקשר, הטוקנייזר, ניתוב המומחים: אף אחד מאלה לא משתנה תחת abliteration, מפני שאף אחד מהם לא נגוע. הנגזרת היא אותה ארכיטקטורת 552B/16B שקוראת את אותו חלון של 1M טוקנים עם אותו אוצר מילים [INDEPENDENT עבור הבסיס, VENDOR עבור הנגזרת]. כל מה שנכון במבנה של נקודת הביקורת הבסיסית עדיין נכון בגרסה שעברה abliteration, וכל טענה לגבי יכולות של הנגזרת היא, באופן קפדני, טענה לגבי משקולות בסיס שאיש לא בחן.

מספר אחד אכן משתנה, וזו אינה עובדה הנוגעת למשקל. כרטיס הבסיס שלנו מפרט פלט מרבי של 384,000 טוקנים; הכרטיס של OrcaCyber Flash 1.0 מפרט 393,216 [OURS]. זו החלטת שירות שמיושמת על אותה שושלת, וזו תזכורת שימושית לכך ששני נתונים המוצבים זה לצד זה לא תמיד מודדים את אותו סוג של דבר.

הראיות ליכולת דלילות בהרבה מהראיות להסרת הסירוב. אף מפרסם לא שחרר בנצ'מרק יכולת עבור שום גרסת abliterated [VENDOR, שני כרטיסי המודל], ולטבלת המובילים של Artificial Analysis אין כלל רשומות abliterated [INDEPENDENT, 26 באוקטובר 2026]. כל נתון יכולת שנקשר בפומבי לביטוי "DeepSeek V4.1 Flash Abliterated" נמדד על צ'קפוינט הבסיס. זו אינה האשמה במפרסמים; זו אמירה על מהיכן מגיעות המדידות.

הבנייה המתארחת שלנו, שדה אחר שדה מול נקודת הביקורת שממנה היא הגיעה

OrcaCyber Flash 1.0 הוא DeepSeek V4.1 Flash Abliterated, המוגש תחת שם מוצר. מכיוון שהעריכה היא חיסור ולא זיקוק, ההשוואה הכנה אינה נרטיב על מה שהשתפר. היא קריאה שדה-אחר-שדה, עם ההסתייגות ששינוי ברמת המשקלים ושינוי ברמת השירות מתומחרים באותה רשימה.

• ארכיטקטורה והקשר. שני הצדדים הם 552B בסך הכול ו-16B פעילים על פני הקשר של 1M טוקנים; המסלול הבסיסי מקבל טקסט, בעוד OrcaCyber Flash 1.0 מקבל קלט טקסט ותמונה [OURS].

• מחיר. המסלול הבסיסי עומד על $0.15 לקלט ו-$0.60 לפלט לכל מיליון טוקנים, עם קריאות מטמון ב-$0.003 ומכפיל מתוזמן של פי 2 בין 01:00–04:00 ל-06:00–10:00 UTC. OrcaCyber Flash 1.0 עולה $0.80 לקלט ו-$1.60 לפלט, עם קריאות מטמון ב-$0.15 — פי 5.3 מתעריף הקלט, פי 2.7 מתעריף הפלט, ופי חמישים מתעריף קריאת המטמון [שלנו].

• תעבורה ואמינות. המסלול הבסיסי העביר 26.18 טריליון טוקנים ב-7 ימים ב-p50 של 1,549 ms, 194.6 טוקני פלט לשנייה ושגיאה של 0.036%. פריסת ה-abliterated העבירה 17.5 מיליארד טוקנים באותו חלון זמן ב-p50 של 1.97 s, 171 tok/s ושגיאה של 0.07% [OURS].

• הערכה. המספרים הפומביים של הצ'קפוינט הבסיס הם מדד Artificial Analysis של 39.46 בעמוד ספטמבר ו-45.10 בעמוד של 17 באוקטובר [עצמאי]. כרטיס OrcaCyber מדווח CyberGym 88.1, SEC-Bench Pro 62.8, DeepSWE v1.1 74.2, ExploitGym 15.3, GPQA Diamond 90.9 ו-Terminal-Bench 2.1 90.6, כולם בדיווח עצמי [שלנו].

רק הפריט האחרון הוא השוואת בנצ'מרקים, והיא אינה השוואה נקייה. Terminal-Bench 2.1 בכרטיס שלנו ו-Terminal-Bench 4.0 עם 26.77% בעמוד של נקודת הבדיקה הבסיסית [INDEPENDENT] הם מערכות הרצה שונות בדרגות קושי שונות, וחיסור האחת מהשנייה מפיק נתון שלא נושא שום מידע. מחיר וזמן השהיה ניתנים להשוואה; נתוני הבנצ'מרק לא, מפני שצד אחד הורץ על ידי מעריך עצמאי והצד האחר על ידי הספק.

שני דפי checkpoint, ופער שאין לו שום קשר לאבליטרציה

ל-Artificial Analysis שני דפים עבור מודל זה ואסור בשום אופן לחשב את הממוצע שלהם יחד. deepseek-v4-1-flash הוא נקודת הבדיקה מספטמבר 2026 והדף שלו נושא באנר הוצאה משימוש: מדד 39.46, ‏Terminal-Bench 4.0 בשיעור 26.77%, שיעור הזיות של 96.46%, ‏$0.48 למשימת מדד ו-88,574 אסימוני פלט למשימה [INDEPENDENT]. deepseek-v4-1-flash-1017 הוא הרענון מ-17 באוקטובר: מדד 45.10, 89,495 אסימוני פלט למשימה ו-167.3 אסימונים לשנייה [INDEPENDENT].

5.6 נקודות אינדקס מפרידות בין שתי המדידות האלה, ושום אבליטרציה לא התרחשה ביניהן — רענון עשה זאת [INDEPENDENT]. כעת הצב את הגרסאות שעברו אבליטרציה על ציר הזמן: גרסת 10 בספטמבר יושבת על צ'קפוינט ספטמבר, וגרסת 17 באוקטובר יושבת על הרענון [VENDOR]. כל מי שמצטט "DeepSeek V4.1 Flash Abliterated מקבל ציון 45" או "מקבל ציון 39" מצטט מספר שנמדד על משקולות בסיס, באחד משני צ'קפוינטים, בהרצה שמעולם לא נגעה בגרסה שעברה אבליטרציה. נתון יכולת בלי תאריך צ'קפוינט אינו מדידה. זהו רעש עם נקודה עשרונית.

אירוח של build מגודר הוא מוצר שונה מעריכת המשקלים

התוספת במחיר האירוח שלנו היא פי 5.3 בקלט, פי 2.7 בפלט ופי 50 בקריאות מהמטמון [שלנו], וראוי להיות ברורים לגבי מה שהכסף הזה אינו: הוא אינו העלות של העריכה. העריכה היא משקולות ברישיון MIT ונוהל מפורסם. התוספת משלמת עבור בילד בעל שם המוצמד לצ'קפוינט קבוע, זמני השהיה ושיעורי שגיאה שנמדדו על פני 7 ימים ו-17.5 מיליארד טוקנים, עמוד שמציין אילו צ'קפוינטים הפריסה עוקבת אחריהם, ושער בפני שימוש אנונימי.

השער הזה נמצא בעמוד המודל עצמו, ולא קבור במסמך מדיניות: נדרשים התקשרות, מפתח גישה והתנאים, והחזקת מפתח API אינה פותחת את המודל בעצמו {{1}}[שלנו]{{/1}}. עבור בנייה שהמאפיין המגדיר שלה הוא שהסירובים הוסרו מהמשקולות, מתן אפשרות לכל מחזיק מפתח לכוון אליו תעבורת ייצור אינו ברירת מחדל ניטרלית, ואיננו מציעים זאת ככזו.

לבצע את החיסור בעצמך זו אפשרות לגיטימית

משקולות הבסיס הן ברישיון MIT. גרסת ה-abliterated שקיימת היום מורכבת מ-48 שברים (shards) ו-510.297 GB [VENDOR]. הכלים שהפיקו אותה פורסמו, וההליך דורש כרטיסי GPU ולא חוזה. אם מה שאתה צריך הוא צ'קפוינט שונה ואתה מחזיק בחומרה, העריכה עולה לך במשאבי המחשוב שלך ותו לא — ואתה יורש יחד איתה את מלוא נטל התחזוקה: התנהגות הסירוב של ההרצה הספציפית שלך, ההערכה שלא ביצעת, והאחריות לצ'קפוינט ששלחת. שכירת הגרסה המתארחת היא שכירת הרצה של מישהו אחר של אותו חיסור, עם חוזה תמיכה כרוך.

המסגור הזה שומר על השוואה הוגנת. השאלה אינה אם המודל שעבר אבליטרציה בטוח יותר — הוא לא, במובן הרגיל, משום שהסירובים הוסרו בכוונה, ו-4 מתוך 100 או 24 מתוך 100 שרדו בהתאם לבנייה שבוחרים [VENDOR]. השאלה היא מה בעצם שיניתם, מאיזה צ'קפוינט הוא התחיל, ומה אתם משלמים עבור השינוי. בקו שלנו, פי 5.3 מתעריף הקלט הבסיסי קונה פריסה מתוחזקת של העריכה, לא מודל חזק יותר [OURS]. ערבוב בין השניים הוא הדרך שבה מחיר הופך לטענת יכולת שאיש מעולם לא מדד.

הערת מקור

Artificial Analysis, אינדקס v4.3.2, 26 באוקטובר 2026: שני עמודי ה-checkpoint, deepseek-v4-1-flash ו-deepseek-v4-1-flash-1017. כרטיסי מודל של Hugging Face עבור s-zaizen/DeepSeek-V4.1-Flash-Abliterated (10 בספטמבר 2026) ו-mrfakename/DeepSeek-V4.1-Flash-1017-abliterated (17 באוקטובר 2026). קטלוג ועמודי מודל של OrcaRouter, 26 באוקטובר 2026, עבור תמחור, תפוקה, נפח טוקנים והכרטיס OrcaCyber Flash 1.0. כל שורות ה-benchmark של OrcaCyber הן בדיווח עצמי ולא עברו ביקורת בלתי תלויה; נתוני היכולות הבלתי תלויים במאמר זה הם המדידות של Artificial Analysis של checkpoint הבסיס, ואין בנמצא benchmark יכולות בלתי תלוי של גרסת abliterated לציטוט.

השוואות במאמר הזה1

זוהה מתוך המאמר הזה · בנצ'מרקים: Artificial Analysis · מתעדכן יומית