ОтветыОпубликовано19 источники
DeepSeek обновила V4.1 Flash: быстрее ответы, те же цены API
V4.1 Flash 1017 — обновление модели, а не новое поколение. DeepSeek заявляет о более быстром выполнении задач и более коротких ответах.
ОпубликовалОтредактировано с помощью GPT-6 LunaИзображения созданы с помощью GPT Image 2
Ответ на исследование
Ключевые выводы
- V4.1 Flash 1017 — обновление модели, а не новое поколение. DeepSeek заявляет о более быстром выполнении задач и более коротких ответах.
- Модель появилась на сайте, в приложении и API DeepSeek 17 октября 2026 года. Название API deepseek flash и цены остались прежними.
- В опубликованных DeepSeek результатах Terminal Bench 4.0 вырос с 31,2 до 42,3, а DeepSWE v1.1 — с 74,2 до 77,0.
Промпт ИИ
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What did DeepSeek’s October 18, 2026 official release of V4.1-Flash-1017 change relative to V4.1 Flash, including its rollout across web, ap. Article summary: V4.1-Flash-1017 was a minor update to V4.1 Flash, emphasizing stronger reasoning, coding and agentic performance alongside shorter task runtime and outputs—not a new model generation or a confirmed API price cut. [4][49]. Topic tags: general, general web, user generated, documentation. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks,
DeepSeek-V4.1-Flash-1017 — обновлённая версия V4.1 Flash, ориентированная на программирование, рассуждения и задачи с ИИ-агентами. Это не новое поколение модели: DeepSeek заявляет, что обновлённая версия быстрее выполняет задачи и выдаёт более короткие ответы. Модель стала доступна на сайте, в приложении и через API под прежним идентификатором deepseek-flash; цены API компания не меняла. 38
5
Важная деталь по дате: релизный анонс и запись о выпуске на Hugging Face датированы 17 октября 2026 года, а не 18 октября. Приведённые ниже результаты опубликованы в карточке модели DeepSeek — их стоит рассматривать как данные производителя, а не как независимую проверку. 21
38
49
Что обновили — и что осталось прежним
Главное заявление DeepSeek — улучшение соотношения производительности и затрат: компания сообщает о более высоких результатах в тестах, более быстром выполнении задач и более коротких ответах. Но это не означает снижения тарифов API: название модели deepseek-flash и цены остались без изменений. Более короткий ответ может потребовать меньше оплачиваемых выходных токенов в конкретном запросе, однако экономия зависит от самого запроса и ответа. 38
5
49
Веса модели опубликованы на Hugging Face под лицензией MIT. По сообщениям, они также доступны на ModelScope. 21
3
35
Результаты тестов: сравнение с предыдущей версией
В карточке модели DeepSeek указаны следующие результаты V4.1 Flash и V4.1-Flash-1017. Разница — это простое сравнение опубликованных оценок; она сама по себе не показывает, как модель справится со всеми задачами в реальной работе. 49
| Тест | V4.1 Flash | V4.1-Flash-1017 | Изменение |
|---|---|---|---|
| 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 |
Для Terminal-Bench 4.0 DeepSeek использовала Claude Code в качестве harness — программной среды, в которой запускают и оценивают модель. Для DeepSWE v1.1 применялся Mini-SWE-V2. Эти условия важны при интерпретации результатов; сами показатели остаются опубликованными DeepSeek данными. 49
Разработка проектов и инструменты для агентов
DeepSeek говорит, что обновление лучше справляется с разработкой проекта целиком — в том числе с созданием с нуля. Компания связывает это улучшение с обучением методом обучения с подкреплением, использующим обратную связь самой модели. В анонсе упоминаются задачи от создания игр до 3D-моделирования, но сам по себе он не подтверждает конкретные демонстрации или число необходимых взаимодействий. 38
Модель оптимизировали для DeepSeek Harness, а также для CodeBuddy и WorkBuddy от Tencent. Для работы с новой версией DeepSeek рекомендует DeepSeek Harness не ниже 0.2.1-rc.1. 38
Компания также сообщила, что API поддерживает веб-поиск и получение данных со страниц (fetch). Эти инструменты могут использоваться в сценариях с агентами, но опубликованной информации недостаточно, чтобы подробно описать отдельную спецификацию Search and Fetch API. 38
42
Запуск и надёжность сервиса
Обновлённая модель доступна на сайте, в приложении и через API DeepSeek. Пользователям API по-прежнему нужно указывать deepseek-flash; тарифы, по сообщениям, не изменились. 38
5 В некоторых публикациях говорится о более раннем появлении модели в API, однако доступные источники не подтверждают, что до анонса 17 октября существовал отдельный официальный запуск.
12
Отдельно Caixin сообщало о сбое 15 октября, который продолжался почти пять часов и затронул сайт, приложение и API DeepSeek. Доступные сообщения не устанавливают причинной связи между этим сбоем и обновлением модели. 36
Studio Global AI
Продолжайте свое исследование
На этой странице есть ответ, подтвержденный источником, который вы можете продолжить внутри Studio Global.
Люди также спрашивают
Каков краткий ответ на вопрос «DeepSeek обновила V4.1 Flash: быстрее ответы, те же цены API»?
V4.1 Flash 1017 — обновление модели, а не новое поколение. DeepSeek заявляет о более быстром выполнении задач и более коротких ответах.
Какие ключевые моменты необходимо проверить в первую очередь?
V4.1 Flash 1017 — обновление модели, а не новое поколение. DeepSeek заявляет о более быстром выполнении задач и более коротких ответах. Модель появилась на сайте, в приложении и API DeepSeek 17 октября 2026 года. Название API deepseek flash и цены остались прежними.
Что мне делать дальше на практике?
В опубликованных DeepSeek результатах Terminal Bench 4.0 вырос с 31,2 до 42,3, а DeepSWE v1.1 — с 74,2 до 77,0.