--- format: "aidr-story-markdown/v1" id: "1448cfb44d59e98b971d1bfa38abcb50a9fc3ae0fef750d035772bcd98a06c4b" canonical_url: "https://aidr.today/1448cfb4?lang=vi" title: "DeepSeek ra mắt mô hình open-weight 763B với sức mạnh coding đẳng cấp Claude Opus 5" lang: "vi" requested_lang: "vi" available_langs: ["en","vi"] translation_fallback: null fallback_fields: [] published_at: "2026-10-18T08:24:50.000Z" category: "Tools" topics: ["deepseek","llm","devtools"] source_urls: ["https://huggingnews.com/ai/deepseek-releases-763b-open-model-with-claude-opus-5-coding-power-16322fa8","https://x.com/deepseek_ai/status/2111375640717033777","https://x.com/deepseek_ai/status/2111375653069259247","https://x.com/Thom_Wolf/status/2111401132840890440","https://x.com/kimmonismus/status/2111385805449048181","https://x.com/PawelHuryn/status/2111411180182917214","https://x.com/teortaxesTex/status/2111423087120195752","https://x.com/jun_song/status/2111427431232110765"] summary: "Tích hợp hệ thống AI V4.1-Flash-1017 hiện đã hoạt động trên nhiều nhà cung cấp đám mây và nền tảng lưu trữ, bao gồm Baseten, Ollama và OpenRouter. Mô hình sử dụng 763 tỷ tham số và được phát hành dưới giấy phép MIT open-weight, cho phép chạy trên các cấu hình nhỏ hơn như Mac Studio hoặc DGX Spark. Nó được thiết kế cho agentic coding và tự động hóa nhiệm vụ, với context window 1 triệu token và sử dụng reinforcement learning với self-feedback để tối ưu tốc độ và token. Mô hình đạt 77.0 trên benchmark DeepSWE, vượt qua Claude Opus 5 và GPT-5.6 Sol, trong khi chi phí ngoài giờ sử dụng input là 0.15 USD và output là 0.60 USD cho mỗi triệu token, thấp hơn đáng kể so với mức 5 USD và 25 USD mà Anthropic thu phí cho Opus 5. Trong khi điểm số Terminal-Bench 4.0 tăng lên 42.3 từ 31.2 ở phiên bản trước, một bài kiểm tra thực tế với 105 lỗi ẩn do nhà nghiên cứu Pawel Huryn tìm ra cho thấy mô hình sửa được 34 lỗi, kém hơn Muse Wonder và Opus 5.5." --- # DeepSeek ra mắt mô hình open\-weight 763B với sức mạnh coding đẳng cấp Claude Opus 5 > [Open the canonical story]() **Published:** 2026-10-18T08:24:50.000Z **Category:** Tools **Topics:** deepseek, llm, devtools ## Summary Tích hợp hệ thống AI V4\.1\-Flash\-1017 hiện đã hoạt động trên nhiều nhà cung cấp đám mây và nền tảng lưu trữ, bao gồm Baseten, Ollama và OpenRouter\. Mô hình sử dụng 763 tỷ tham số và được phát hành dưới giấy phép MIT open\-weight, cho phép chạy trên các cấu hình nhỏ hơn như Mac Studio hoặc DGX Spark\. Nó được thiết kế cho agentic coding và tự động hóa nhiệm vụ, với context window 1 triệu token và sử dụng reinforcement learning với self\-feedback để tối ưu tốc độ và token\. Mô hình đạt 77\.0 trên benchmark DeepSWE, vượt qua Claude Opus 5 và GPT\-5\.6 Sol, trong khi chi phí ngoài giờ sử dụng input là 0\.15 USD và output là 0\.60 USD cho mỗi triệu token, thấp hơn đáng kể so với mức 5 USD và 25 USD mà Anthropic thu phí cho Opus 5\. Trong khi điểm số Terminal\-Bench 4\.0 tăng lên 42\.3 từ 31\.2 ở phiên bản trước, một bài kiểm tra thực tế với 105 lỗi ẩn do nhà nghiên cứu Pawel Huryn tìm ra cho thấy mô hình sửa được 34 lỗi, kém hơn Muse Wonder và Opus 5\.5\. ## Sources - [Story source]() - [Story source]() - [Story source]() - [Supporting source]() - [Supporting source]() - [Supporting source]() - [Supporting source]() - [Supporting source]()