DeepSeek-V4.1-Flash-1017 on V4.1 Flashin päivitys, jossa yhtiö painottaa ohjelmointi-, päättely- ja agenttitehtäviä. DeepSeekin mukaan uusi versio suorittaa tehtäviä nopeammin ja tuottaa lyhyempiä vastauksia. Kyse ei ole uudesta mallisukupolvesta: päivitys tuli käyttöön verkkopalvelussa, sovelluksessa ja API:ssa samalla deepseek-flash-tunnisteella, eikä API-hinnoittelu muuttunut.
38
5
Julkaisutiedote ja Hugging Facen julkaisumerkintä ovat päivätty 17. lokakuuta 2026, eivät 18. lokakuuta. Alla olevat tulokset ovat DeepSeekin omasta mallikortista, joten ne ovat yhtiön raportoimia eivätkä riippumattomasti vahvistettuja mittauksia.
21
38
49
Mikä muuttui – ja mikä pysyi ennallaan?
DeepSeekin pääväite on, että suorituskyvyn ja kustannusten välinen kompromissi parani: testitulokset nousivat, tehtävät valmistuvat nopeammin ja vastaukset ovat lyhyempiä. Tämä ei tarkoita API-hintojen alenemista. Mallin tunniste pysyi muodossa deepseek-flash, ja API-hinnat säilyivät ennallaan. Lyhyempi vastaus voi pienentää yksittäisen pyynnön laskutettavien tulostokenien määrää, mutta säästö riippuu pyynnöstä ja vastauksesta.
38
5
49
DeepSeek julkaisi myös mallin avoimet painot Hugging Facessa MIT-lisenssillä. Raporttien mukaan painot olivat saatavilla myös ModelScopessa.
21
3
35
DeepSeekin ilmoittamat testitulokset
DeepSeekin mallikortti vertaa V4.1 Flashin ja V4.1-Flash-1017:n tuloksia. Muutos-sarake näyttää ilmoitettujen lukujen erotuksen. Tulokset eivät yksin kerro, miten malli suoriutuu kaikissa käytännön tehtävissä.
49
| Testi |
V4.1 Flash |
V4.1-Flash-1017 |
Muutos |
| Terminal-Bench 4.0 |
31,2 |
42,3 |
+11,1 |
| ProgramBench |
20,3 |
29,1 |
+8,8 |
| DeepSWE v1.1 |
74,2 |
77,0 |
+2,8 |
| NL2Repo-Bench |
65,4 |
68,2 |
+2,8 |
| Automation-Bench v1.0.6 |
54,8 |
60,5 |
+5,7 |
Mallikortin mukaan Terminal-Bench 4.0:ssa käytettiin Claude Code -harnessia ja DeepSWE v1.1:ssä Mini-SWE-V2-harnessia. Arviointitavat ovat olennaisia tuloksia tulkittaessa, ja kyse on edelleen DeepSeekin omista mittauksista.
49
Projektien rakentaminen ja agenttityökalut
DeepSeek kertoo parantaneensa mallin kykyä kehittää projekteja alusta loppuun, myös tyhjästä aloittaen. Yhtiö liittää kehityksen itsepalautetta hyödyntävään vahvistusoppimiseen. Julkaisutiedote kuvailee tehtäviä pelien tekemisestä 3D-mallinnukseen, mutta se ei itsessään vahvista yksittäisten esittelyjen tuloksia tai niiden vaatimaa vuorovaikutusten määrää.
38
Päivitys on optimoitu DeepSeek Harnessille sekä Tencentin CodeBuddy- ja WorkBuddy-työkaluille. DeepSeek suositteli uuden mallin kanssa DeepSeek Harnessin versiota 0.2.1-rc.1 tai uudempaa.
38
DeepSeek kertoi myös API:n tukevan verkkohakua ja sisällön hakemista (fetch). Nämä ominaisuudet voivat tuoda lisätyökaluja agenttityönkulkuihin, mutta julkaistut tiedot eivät riitä kuvaamaan kattavasti erillisten Search- ja Fetch-rajapintojen teknisiä määrityksiä.
38
42
Käyttöönotto ja palvelun toimintavarmuus
Päivitys tuli käyttöön DeepSeekin verkkopalvelussa, sovelluksessa ja API:ssa. API-kutsut tehdään edelleen tunnisteella deepseek-flash, ja hinnoittelu pysyi ennallaan.
38
5 Osa uutisoinnista mainitsee API-listauksen jo ennen julkaisua, mutta saatavilla olevat lähteet eivät vahvista erillistä listausta ennen 17. lokakuuta annettua julkistusta.
12
Caixin raportoi erikseen, että DeepSeekin verkkopalvelussa, sovelluksessa ja API:ssa oli 15. lokakuuta lähes viisi tuntia kestänyt häiriö. Saatavilla oleva uutisointi ei osoita, että häiriö olisi liittynyt mallipäivitykseen.
36