Originally published on NextFuture
DeepSeek V4.1 chưa được công bố chính thức: không model card, không API entry, không bảng benchmark, không ngày phát hành.
Kết luận đó đến từ một bài phân tích trên dev.to, trong đó tác giả xuất phát từ bài nghiên cứu về DeepSeek V4.1 của CometAPI rồi đối chiếu lại từng chi tiết quan trọng với changelog chính thức và API documentation của DeepSeek. Nếu bạn đang cân nhắc dừng kế hoạch để chờ V4.1, đây là những gì thực sự đã ship.
Lineup V4 hiện tại
ModelTrạng tháiĐiểm đáng chú ý
DeepSeek V4 FlashPublic betaNhanh hơn, thiên về hiệu quả
DeepSeek V4 ProGenerally availableReasoning và agent performance mạnh hơn
DeepSeek V4 Flash Vision ExpExperimentalThêm khả năng hiểu ảnh cho dòng V4 Flash
DeepSeek V4.1Chưa công bốTên, specs, giá và ngày ra mắt đều chưa xác nhận
Mốc thời gian cụ thể: DeepSeek phát hành bản API V4 Flash cập nhật ngày 31/7, bản general availability của V4 Pro ngày 13/8, rồi ngày 21/8 ra deepseek-v4-flash-vision-exp — model thử nghiệm nhận input ảnh.
V4 Pro đã đặt baseline khá cao
Theo changelog chính thức của DeepSeek mà bài viết trích dẫn, V4 Pro báo cáo 87.9 trên Terminal Bench 2.1, 61.5 trên NL2Repo, 62.7 trên DeepSWE, 74.1 trên Toolathlon Verified và 67.2 trên DSBench Hard.
Đọc mấy con số này với đúng liều lượng: tác giả nhấn mạnh benchmark không bao giờ kể hết câu chuyện, nhất là khi evaluation harness và reasoning setting khác nhau. Điều chúng cho thấy rõ hơn là DeepSeek đang dồn sức vào coding agent, terminal work, tool use và task production dài.
Chi tiết thực dụng hơn cho việc tối ưu chi phí: V4 Pro và V4 Flash đều hỗ trợ ba mức reasoning effort — low cho task đơn giản, high cho agent work hằng ngày, max cho bài khó. Đây là cách đánh đổi latency và token usage theo độ phức tạp, thay vì chọn model rồi chịu một mức chi phí cố định.
Khoảng trống tool đang lộ ra
Responses API của DeepSeek hiện hỗ trợ function calling, server-side web search và custom tool apply_patch. Nhưng tài liệu compatibility vẫn liệt kê một số built-in tool type là bị bỏ qua, gồm file_search, code_interpreter, computer_use và mcp.
Tác giả cho rằng đây là cơ hội rõ nhất cho một bản cập nhật V4.1, và native MCP support sẽ đáng giá hơn một cái tít về context window dài hơn — đồng thời nói thẳng rằng không có xác nhận nào về việc V4.1 sẽ thêm MCP hay các tool này. Hãy đọc phần đó như một dự đoán của tác giả, không phải roadmap.
Nên làm gì ngay hôm nay
Vì V4.1 chưa tồn tại, đừng build bất cứ thứ gì quanh một model ID đoán mò hay một ngày ra mắt tưởng tượng. Baseline thực tế vẫn là V4 Flash hoặc V4 Pro. Cách rẻ nhất để không phải viết lại app khi model đổi là để tên model ra ngoài config:
MODEL = os.getenv("MODEL_NAME", "deepseek-v4-flash")
Và khi V4.1 xuất hiện thật, đừng đổi chỉ vì thông báo. Tác giả đề xuất chạy lại đúng bộ task cũ và so sánh sáu tiêu chí: tỉ lệ hoàn thành task, độ chính xác khi gọi tool, hành vi phục hồi sau lỗi, khả năng nắm repository, latency cùng chi phí, và độ ổn định output qua các lần chạy lặp.
Nguyên tắc rút ra đáng dán lên tường: model sẽ thay đổi — logging, evals và xử lý lỗi của bạn phải sống sót qua thay đổi đó.
This article was originally published on NextFuture. Follow us for more fullstack & AI engineering content.
