Қысқаша: DeepSeek-V4.1-Flash-1017 — DeepSeek-тің V4.1-Flash моделіне 2026 жылғы 17 қазанда шыққан шағын, бірақ әсері жоғары жаңарту. Ол пайымдау, кодтау, агенттік және көру бенчмарктары бойынша нәтижені күшейтіп, қысқарақ жауаптар шығарып, тапсырмаларды жылдамырақ орындайды — өнімділік-құн Пэрэто шекарасын алға жылжытады.
Негізгі жайттар
- DeepSeek-V4.1-Flash-1017 2026 жылғы 17 қазанда қолданыстағы
deepseek-flashAPI endpoint-іне тегін жаңарту ретінде шығарылды — қолданыстағы пайдаланушыларға кодты өзгерту қажет емес. - Сатушының есебі бойынша қыркүйектегі V4.1-Flas нұсқасымен салыстырылған 11 тізімделген бенчмарктаh, ең үлкен секірістер агенттік және кодтау тапсырмаларында.
- Архитектурасы: 552B-параметрлі Mixture-of-Experts, Causal Encoder-Decoder дизайны (≈8B белсенді параметр енгізу/prefill кезінде, 16B декод/шығыс кезінде); 1M токендік контекст терезесі; 384K-қа дейінгі шығыс токендері; көруді нативті қолдау.
- Баға өзгермеген: Пиктен тыс $0.15 / $0.60 — 1M енгізу (кэш miss) / шығыс токеніне (пик кезінде бұл тарифтер 2 еселенеді); кэш hit $0.003-қа дейін. CometAPI ресми мөлшерлемеден 20% төмен бағалайды.
- Барлық әзірлеушілер үшін жаңа Search & Fetch API-лері ашық ($0.75 — 1,000 қоңырауға; 2026 жылғы 31 қазанға дейін кейбір серверлік құралдар арқылы тегін).
- Соңына дейінгі жобалар генерациясына арналған “тілекке негізделген бағдарламалау” қабілеттері күшті (ойындар, 3D көріністер, толық реполар). Агент және кодтау бенчмарктарында үлкен жабық модельдермен бәсекелесе отырып, көптеген өндірістік жүктемелер үшін әлдеқайда арзан әрі жылдам.
- Hugging Face және ModelScope-тағы MIT ашық салмақтары өзіндік хостинг пен fine-tuning жасауға мүмкіндік береді.
- Өндірістік қолдану үшін CometAPI сияқты платформалар DeepSeek модельдеріне 500+ өзге модельмен қатар, OpenAI-ге үйлесімді қолжеткізуді, бәсекелі бағаларды және жеңіл ауысуды ұсынады.
DeepSeek тиімді әрі жоғары өнімді ашық AI модельдерінің шекарасын алға жылжытуды жалғастыруда. 2026 жылғы 17 қазанда компания DeepSeek-V4.1-Flash-1017 моделін шығарды — бұл бастапқыда 2026 жылғы 10 қыркүйекте іске қосылған V4.1-Flash моделі үшін нысаналы жаңарту. Нарықта ол пайымдау, кодтау, агенттік мүмкіндіктер және көруді түсіну салаларында елеулі жақсартулар береді деп ұсынылады — сонымен қатар тапсырма уақытын және шығыс ұзындығын қысқартады — бұл checkpoint нақты агент және кодтау жүктемелері үшін осы уақытқа дейінгі ең қуатты тиімді модель ретінде көрсетіледі.
Модель DeepSeek веб-сайтында, мобильді қолданбасында және API-де (атауы бұрынғыдай deepseek-flash) қолжетімді. Салмақтар MIT лицензиясымен ашық жарияланған, бұл frontier деңгейіндегі агент өнімділігін frontier деңгейіндегі құнсыз қалайтын әзірлеушілер үшін ең мықты ашық-салмақ нұсқалардың бірі.
DeepSeek V4.1-Flash-1017 Нақты не?
DeepSeek-V4.1-Flash-1017 — V4.1-Flash жанұясының даталанған checkpoint-і («1017» — 17 қазанды білдіреді). DeepSeek оны «шағын жаңарту» деп сипаттағанымен, жақсартулар кең әрі мәнді: есеп берілген барлық бенчмарк санаттарында жоғары балл, тапсырмаларды тезірек аяқтау және қысқарақ жауаптар. Компания мұны шынайы Пэрэто жақсартуы ретінде ұсынады — бір уақытта жақсы өнімділік және жақсы құн тиімділігі.
Ол V4.1-Flash-пен енгізілген инновациялық архитектураны мұралайды:
- Mixture-of-Experts (MoE) дизайны, шамамен 552B жалпы backbone параметрі (кейбір есептерде қосымша Engram параметрлері бар). Жаңа Causal Encoder-Decoder архитектурасы: prefill/енгізу өңдеу кезінде токенге ~8B, decode/шығыс генерациясы кезінде ~16B параметр ғана белсендіріледі.
- Күшті қысылған KV кэш (алдыңғы буындарға қарағанда HBM-ді 1/4-ке және SSD-ні 1/8-ге дейін азайтады деп мәлімделеді), бұл ұзын контекст пен көп-бұрылымды агент өзара әрекеттесуінің құнын айтарлықтай төмендетеді.
- Нативті мультимодальды қолдау (мәтін + сурет енгізу → мәтін шығысы). 1 миллион токендік контекст терезесі және 384K токенге дейінгі максималды шығыс (ұсынылатын семплинг көбіне ≥256K max tokens қолданады).
- Ойлау/ойлаусыз режимдері, құрал шақыру, JSON шығару және реттелетін reasoning effort қолдауы.
Модель end-to-end жоба әзірлеуді жақсартуға арнайы бағытталған өзіндік кері байланыс циклдерін қосатын күшейтілген reinforcement learning әдістерімен үйретілген. Бұл «тілекке негізделген бағдарламалауды» сенімдірек етеді — жоғары деңгейлі табиғи тілдегі мақсаттарды веб-ойындар, 3D көріністер немесе толық код репозиторийлері сияқты толық, функционалды жобаларға айналдыру.
Қолданба әзірлеушісі үшін бұл бағалау сұрағын өзгертеді. Модель ықтимал функция жаза ала ма дегеннен гөрі, ол бар код базасын түсіне ала ма, келісілген өзгерістер енгізе ала ма, тексеріс жүргізіп, қателерді түзете ала ма — соны сынаңыз. Ықтимал демонстрация қабілеттілікті тексеруге тұрарлық екенін көрсетеді; ол кез келген репозиторийде сенімділік орнатады дегенді білдірмейді.
Жаңарту сонымен қатар жауап тиімділігін жауап сапасынан бөлек өлшеуге тұрарлық қылады. Жауап қысқалығы генерация құнын төмендетуі мүмкін, бірақ тек тапсырма талап ететін имплементация, түсіндіру немесе дәйектер сақталса ғана. Пайдалы валидацияның жоғалуы — токен құны түссе де — регресс болар еді.
DeepSeek V4.1-Flash-1017 API сипаттамалары
| Параметр | DeepSeek V4.1-Flash-1017 |
|---|---|
| Нативті API идентификаторы | deepseek-flash |
| Контекст терезесі | 1M токен |
| Максималды шығыс | 384K токен |
| Енгізу қолдауы | Мәтін және суреттер |
| Пайымдау режимдері | Ойлау және ойлаусыз |
| Әзірлеуші мүмкіндіктері | Құрал қоңыраулары, JSON шығару, Responses API |
| Архитектура | Causal Encoder–Decoder MoE |
| Жанұя параметрлері (жарияланған) | 552B |
| Белсенді параметрлер | Енгізуде 8B; шығыста 16B |
DeepSeek V4.1-Flash-1017 бенчмарктарда қалай өнер көрсетеді?
Тәуелсіз ерте тесттер (мысалы, DeepSeek V4 Pro-мен қатар қойып) 1017 нұсқасының практикалық тапсырмаларда сапаны сәйкестендіріп, сонымен бірге едәуір жылдам әрі арзан екенін және кейбір конфигурацияларда Pro-да болмаған көруді қолдауды қосатынын көрсетті.
Төмендегі сатушы хабарлаған нәтижелер қыркүйек шығарылымын 17 қазан жаңартуымен салыстырады.
| Ресми бенчмарк нәтижелері | Қыркүйек шығарылымы | 17 қазан жаңартуы | Абсолют өзгеріс (ұпай) |
|---|---|---|---|
| HLE without tools | 36.8 | 42.6 | +5.8 |
| Terminal-Bench 4.0 | 31.2 | 42.3 | +11.1 |
| DeepSWE v1.1 | 74.2 | 77.0 | +2.8 |
| ProgramBench | 20.3 | 29.1 | +8.8 |
| NL2Repo-Bench | 65.4 | 68.2 | +2.8 |
| Automation-Bench v1.0.6 | 54.8 | 60.5 | +5.7 |
| Agents’ Last Exam | 31.8 | 35.4 | +3.6 |
| Apex Bench v1.1 | 64.6 | 72.1 | +7.5 |
| Chartography with tools | 78.9 | 83.0 | +4.1 |
Бұлар сатушы хабарлаған нәтижелер, тәуелсіз қайталаулар емес. DeepSeek Terminal-Bench 4.0 үшін Claude Code-ты және DeepSWE v1.1 үшін Mini-SWE-V2-ні пайдаланған. HLE құралдарсыз берілген және бөлек белгіленетін тек-мәтін ішкі жиыны емес, негізгі баллдар қолданылған; Chartography құралдарды пайдаланады. Нұсқаулық кесте әр бенчмарк үшін толық конфигурацияны бермейді, сондықтан бірдей ойлау бюджеті, жабдық және тоқтату шарттары деп болжауға болмайды. Жоғарыдағы өзгерістер — жай балл айырмалары, қатысты пайыздық өсім емес.
DeepSeek-тің DeepSWE v1.1 өнімділік-құн диаграммасы логарифмдік осьте Pass@1-ді орташа тапсырма құнымен (USD) салыстырады, Mini-SWE-V2 harness-ін қолдана отырып. Әртүрлі ойлау параметрлері жеке нүктелер ретінде көрсетілген; құн жөнінде қорытынды жасамас бұрын сәйкес жетістік деңгейі мен конфигурацияны салыстырыңыз.
Code Arena: WebDev Leaderboard – Ашық бастапқыдағы үздік модель
Соңғы WebDev frontier кодтау және веб-әзірлеу бенчмаркы бағалауында DeepSeek-V4.1-Flash-1017 жоғары бағаланған Kimi K3 (Max)-тен ғана асып түсіп қоймай, инференс құнының тиімділігін бір шамадан артық рет жақсартты — операциялық шығын шамамен оннан біріне дейін төмен. DeepSeek-V4.1-Flash-20261017 (Max) Code Arena: WebDev көшбасшылар тізімінде ресми түрде бірінші орынды иеленіп, «ашық бастапқыдағы нөмір бірінші модель» атағын алды.
Жалпы көшбасшылар тізімінде модель 1670 ұпаймен 12-орынға ие болды. Бұл жоғары деңгейде ол жетекші жабық модель Claude Opus5 (High)-ті басып озып, үздік модель GPT-6Sol (Max)-пен айырмашылықты 10 ұпайға дейін қысқартты.
Қазан жаңартуы қыркүйек шығарылымымен қалай салысады?
Қыркүйек шығарылымымен салыстырғанда, 17 қазан жаңартуы таңдалған кодтау бенчмарктарында анық өсім көрсетеді: Terminal-Bench 4.0 31.2-ден 42.3-ке дейін (+11.1 ұпай), ProgramBench 20.3-тен 29.1-ге дейін (+8.8 ұпай) көтерілді. DeepSWE v1.1 74.2-ден 77.0-ге дейін (+2.8 ұпай) жақсарды. Бұл сатушы хабарлаған нәтижелер терминал жұмыс процестері мен кеңірек бағдарламалау тапсырмаларын бағалауды қолдайды; олар әр код базасында бірдей өнімділік өсімін білдірмейді.
Шығарылым сонымен бірге өзіндік кері байланысқа негізделген RL арқылы толық жоба әзірлеуге көбірек екпін қояды. Жылдамдық пен токен үнемі тапсырмаға тәуелді, келесі бөлімдегі екі мысал мұны көрсетеді. Бар нативті API интеграцияларында модель идентификаторы deepseek-flash болып қалады. Сондықтан практикалық жаңарту шешімі өкілдік жұмыста қабылданған тапсырмалар, жалпы құн және соңына дейінгі уақытқа сүйенуі тиіс.
DeepSeek V4.1-Flash-1017 қанша тұрады?
Бағалық артықшылығы зор: Flash әдетте жетекші жабық модельдерден токенге 10–40× арзан, ал қысқарақ жауаптар көпқадамды агенттердегі үнемді одан әрі ұлғайтады. Алдыңғысымен салыстырғанда, 1017 жарияланған метрикаларда тек жақсырақ, баға сол қалпында — яғни бұл таза жаңарту.
USD — миллион токенге, 2026 жылғы 19 қазандағы бастапқы мақалада тіркелген. CometAPI пиктік мөлшерлемелері оның жарияланған 2× көбейткішін қолданады.
| Токен санаты | DeepSeek native: пиктен тыс | DeepSeek native: пик | CometAPI-дегі DeepSeek V4.1 Flash API: база | CometAPI: 2× терезе |
|---|---|---|---|---|
| Енгізу, кэш hit | $0.003 | $0.006 | $0.0024 | $0.0048 |
| Енгізу, кэш miss | $0.15 | $0.30 | $0.12 | $0.24 |
| Шығыс | $0.60 | $1.20 | $0.48 | $0.96 |
Екі провайдер де жұмыс күндері пиктік аралықтарды 01:00–04:00 және 06:00–10:00 UTC деп көрсетеді. DeepSeek Қытайдың қоғамдық мерекелерін алып тастайды; CometAPI-дің көрсетілген шарттары бұл ерекшелікті нақтыламайды. Басқа сағаттарда пиктен тыс/базалық тарифтер қолданылады. CometAPI-дің 2× бағаны оның жарияланған базалық бағаларынан есептелген.
Нативті DeepSeek API үшін, 10 миллион кэштен өтпеген енгізу токені плюс 2 миллион шығыс токені құны:
- Пиктен тыс: (10 × $0.15) + (2 × $0.60) = $2.70.
- Пик: (10 × $0.30) + (2 × $1.20) = $5.40.
Пилоттық бюджет үшін барлық токен және құрал шығындарын барлық әрекеттерге бөліп, қабылданған тапсырмаларға шаққандағы құнын қараңыз. Кэшті қайта пайдалану мен пиктік аралықтарды ескеріңіз; инфрақұрылым және адамдық ревью шығындарын бөлек есептеңіз. Жоғарыдағы мысалдар тек модель токендерін қамтиды.
Search және Fetch төлемдері
DeepSeek-тің Search және Fetch API-лері әрқайсысы сәтті 1,000 сұранымға $0.75 тұрады. Олардың биллингі модель-токен пайдалануынан бөлек; құжатталған ережелер бойынша сәтсіз сұранымдар, бос іздеу нәтижелері және таймауттар үшін ақы алынбайды.
DeepSeek API пайдаланушылары үшін DeepSeek Harness, Claude Code және Codex арқылы серверлік Search және Fetch қоңыраулары ресми биллинг саясатымен уақытша тегін. Ол қоңыраулар үшін биллинг 2026 жылғы 31 қазанда 16:00 UTC-де басталады, бұл Бейжіңде 1 қараша, түнгі 00:00-ге сәйкес келеді. Бұл шектеулі жеңілдік барлық жеке Search және Fetch API сұранымдарын тегін етпейді.
DeepSeek V4.1-Flash-1017 әрдайым жылдамырақ әрі арзан ба?
Жоқ. EmpirioLabs-тің екі тапсырмалы тесті аквариум анимациясы үшін уақыт пен шығыс токендерінің азайғанын, бірақ қала силуэті анимациясы үшін олардың өскенін көрсетті:
| EmpirioLabs-тің тікелей кодтау тесттері | Қыркүйек шығарылымы | 17 қазан жаңартуы | Бақыланған нәтиже |
|---|---|---|---|
| Аквариум аяқталу уақыты | 162 секунд | 124 секунд | Қазан жаңартуы жылдамырақ |
| Аквариум шығыс токендері | 41,833 | 33,149 | Қазан жаңартуы азырақ қолданды |
| Skyline аяқталу уақыты | 163 секунд | 177 секунд | Қазан жаңартуы баяуырақ |
| Skyline шығыс токендері | 37,928 | 42,907 | Қазан жаңартуы көбірек қолданды |
Екі нұсқа да 2026 жылғы 18 қазанда EmpirioLabs API платформасында осы тесттерде жұмыс істейтін анимациялар өндірді. Әр тапсырма бірдей промптты пайдаланды және сыртқы кітапханалар мен активтерсіз, inline CSS және JavaScript бар бір өзіндік HTML файлды сұратты. Екі модель де әдепкі параметрлермен, ойлау әдепкі бюджетінде қосулы, 65,536 токендік шығыс шегімен жұмыс істеді. Олар әр тапсырма үшін бір уақытта іске қосылды, модельге бір әрекеттен. Уақыт бүкіл сұранымды қамтиды; ойлау токендерін қоса алғанда шығыс токендері API пайдалану есептерінен алынды. Скриншоттар алты секундтан кейін headless браузерде түсірілді. Бұл екі мысал жұмыс жүктемесінің өзгергіштігін иллюстрациялайды, жалпы рейтинг орнатпайды.
DeepSeek V4.1-Flash-1017-ке қалай қол жеткізуге болады?
- Ресми DeepSeek API — https://api.deepseek.com. мекенжайында
deepseek-flashмоделін қолданыңыз. - Ашық салмақтар — өзіндік хостинг пен fine-tuning үшін Hugging Face немесе ModelScope-тен жүктеп алыңыз.
- CometAPI — CometAPI DeepSeek-V4.1-Flash-1017-ді қосты Модель туралы мәліметтерді қарау Модель ID: deepseek-v4.1-flash-1017
Нативті DeepSeek API-ді пайдаланыңыз
DeepSeek-тің API quick start құжаты және CometAPI deepseek-flash енді 17 қазан нұсқасын беретінін және қоңырау шалу әдісі өзгермегенін растайды.
Python арқылы API-ге жоба жоспарлау сұранымын жіберіңіз. OpenAI Python пакетін орнатып, мысалды іске қоспас бұрын ортада API_KEY орнатыңыз.
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key=os.environ["API_KEY"],
base_url="https://api.deepseek.com",# https://api.cometapi.com/v1
)
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-v4.1-flash-1017",
messages=[
{
"role": "user",
"content": (
"Design a small issue-tracking application. "
"Give the data model, implementation plan, "
"and acceptance tests."
),
}
],
)
print(response.choices[0].message.content)
Бұл модель жауабын шығарады. Жобаны автоматты түрде құру және тексеру үшін агенттік ортада қосымша файлдарға қолжетімділік, командалар орындау, тест кері байланысы және тиісті рұқсаттар болуы керек.
CometAPI Ұсыныс: CometAPI қазірдің өзінде әртүрлі DeepSeek модельдерін тізімдейді және V4.1-Flash-1017-ні Claude, GPT, Gemini, Grok және маманданған кодтау/көру модельдерімен қатар, вендор-локинсіз сынаудың тамаша тәсілі. Тіркеліп, API кілтін алыңыз және бар OpenAI SDK-ңызды CometAPI base URL-іне бағыттаңыз. Бұл тәсіл ең тиімді немесе ең өнімді модельді таңдаудан пайда көретін агент фреймворктары үшін әсіресе қуатты.
Қорытынды
DeepSeek-V4.1-Flash-1017 ашық AI мүмкіндіктерінде ақылды, тиімді секіріс болып табылады. Агенттік және кодтау үшін маңызды бенчмарктарда өнімділікті арттыра отырып, шығыс ұзындығы мен тапсырма уақытын бір мезгілде азайту — бәрі өзгермеген төмен бағада — DeepSeek-тің «өнімділік-доллар» жарысындағы позициясын нығайтады. Автономды софт агенттерін, мультимодальды қолданбаларды немесе құны оңтайландырылған өндірістік жүйелерді құрып жатсаңыз да, бұл модельді мұқият бағалауға тұрарлық.
CometAPI секілді ыңғайлы қолжеткізу қабаттарымен бірге әзірлеушілер V4.1-Flash-1017 сияқты cutting-edge модельдерді көп-вендорлы жұмыс процестеріне аз үйкеліссіз біріктіре алады. Тәуелсіз бағалаулар жалғасып, құралдар экожүйесі (Harness, CodeBuddy және т.б.) жетілген сайын, бұл checkpoint 2026 жылдың соңында көптеген жоғары көлемді, жоғары интеллекті жүктемелер үшін әдепкі таңдау бола түседі.