# Fireworks, GPT-6 Astra’dan 15 kat ucuz kodlama modeli DeepSeek‑V4.1‑Flash’i tanıttı

> 552 milyar parametreli yeni model, görev başına 0,43 dolara Astra düzeyinde kodlama doğruluğu sunarak yapay zekâ destekli yazılım geliştirmenin maliyetini önemli ölçüde düşürüyor.

Oossa · 2026-10-23 · https://oossa.com/tr/fireworks-launches-deepseek-v4-1-flash-a-coding-model-15-cheaper-than-gpt-6-astr

Fireworks AI, DeepSeek‑V4.1‑Flash modelini geçen hafta duyurdu. Şirketin kendi testlerinde model, GPT‑6 Astra ile aynı kodlama doğruluğuna ulaşırken görev başına maliyeti yaklaşık on beşte bir düzeyinde kalıyor. Bildirilen fiyat, tipik bir DeepSWE kodlama görevi için 0,43 dolar. Şirket, maliyetin düşmesini yeni bir girdi/çıktı ayrıştırmalı mimariye ve daha az bellek kullanan geliştirilmiş bir KV önbelleğine bağlıyor.

## Model maliyeti nasıl düşürüyor?

DeepSeek‑V4.1‑Flash, 552 milyar parametreli bir uzman karışımı (MoE) modeli. Girdi için 8 milyar, çıktı için 16 milyar parametreyi etkinleştiriyor; bu da çok miktarda kod okuyup görece kısa yamalar üreten kodlama ajanlarının token kullanım örüntüsüne uyuyor. DeepSWE testinde model 36,9 milyon girdi tokenı ve 211 bin çıktı tokenı kullandı; oran 174:1 oldu. Yeni KV önbelleği, önceki DeepSeek V4’e kıyasla yüksek bant genişlikli belleğin (HBM) dörtte birini, SSD depolama alanının ise sekizde birini kullanıyor. Önbellek isabet oranını %99,6’da tutarken faturada önbellek isabetlerinden kaynaklanan payı %60’a indiriyor.

## Güçlü ve zayıf olduğu alanlar

Kodlama odaklı testlerde (DeepSWE) model; kalite bakımından Astra, Gemini 3.8 Flash ve Claude Opus 5 ile başa baş. pass@1 sonuçlarının tümü arasında 0,7 puandan az fark var; buna karşın maliyeti çok daha düşük. Gemini 3.8 Flash’tan 5,5 kat, Astra’dan 15 kat ve Opus 5’ten 28 kat daha ucuz. Farklı bir iş yükü testinde (Terminal‑Bench 2.1) model, Astra’nın dört katı kadar çıktı tokenı kullanmasına rağmen toplamda yaklaşık 12 kat daha ucuza geliyor. Ancak çok modlu akıl yürütme testi Humanity’s Last Exam’de model %34,52 puan alırken Astra %50,40’a ulaşıyor; bu da saf akademik akıl yürütmede daha zayıf olduğunu gösteriyor. Her iki modelin yanıtları arasından en iyisini seçen bir “oracle yönlendirici”, Astra’yı tek başına kullanmaktan 4,4 yüzde puan daha iyi sonuç veriyor. Bu da karma bir model sisteminin fayda sağlayabileceğine işaret ediyor.

## Erişim

Fireworks, DeepSeek‑V4.1‑Flash’i sunucusuz bir API ve üretim iş yüklerine yönelik özel kapasite seçeneğiyle sunuyor. Düzenlemeye tabi sektörler için ABD’de barındırılan uç noktaların yakında kullanıma açılacağı taahhüt ediliyor. Şirket ayrıca erken kullanıcılar için eğitim desteği sunmayı planlıyor.

## Gerçekler

- DeepSeek‑V4.1‑Flash, DeepSWE testindeki kodlama görevi başına 0,43 dolara mal oluyor.
- Model, aynı doğruluk aralığında GPT‑6 Astra’dan 15 kat, Claude Opus 5’ten 28 kat daha ucuz.
- Model, girdi için 8 milyar, çıktı için 16 milyar etkin parametre kullanan 552 milyar parametreli bir MoE tasarımına sahip.
- KV önbelleği bellek kullanımı, önceki DeepSeek V4’e kıyasla HBM’de dörtte bire, SSD depolama alanında sekizde bire düşürülüyor.
- Humanity’s Last Exam testinde model %34,52, Astra ise %50,40 puan alıyor.

## Neden önemli

Yapay zekâ destekli kodlama araçları geliştirenler için bu model, sürekli ve çok yinelemeli ajan iş akışlarını uygun maliyetli hâle getiriyor; pahalı, tek seferlik çağrıları düşük maliyetli arka plan süreçlerine dönüştürüyor. Akademik alanlarda güçlü akıl yürütme gerektiren ekiplerinse modelleri birlikte kullanması gerekebilir; DeepSeek‑V4.1‑Flash bu tür görevlerde geride kalıyor.

## Kaynaklar ve referanslar

1. [DeepSeek-V4.1-Flash on Fireworks: Astra-level DeepSWE at 1/15th the cost](https://fireworks.ai/blog/deepseek-v4-1-flash-vs-astra-benchmarks/) – Fireworks AI
2. [DeepSeek-V4.1-Flash on Fireworks: Astra-level DeepSWE at 1/15th the cost](https://fireworks.ai/blog/DeepSeek-V4.1-Flash-Astra/) – Fireworks AI

Son güncelleme: 2026-10-23