DeepSeek обновила V4.1 Flash и открыла собственный поиск через API

DeepSeek -V4.1-Flash-1017 уже работает на сайте DeepSeek, в мобильном приложении и в API. Компания называет релиз минорным обновлением вышедшей 10 сентября V4.1 Flash, четыре цифры в названии обозначают дату. Главный акцент DeepSeek делает на соотношении результата и затрат. По словам разработчиков, новая версия лучше прошлой во всех заявленных тестах и при этом тратит меньше.

Flash теперь главная модель DeepSeek

Скромное слово Flash не должно путать. После сентябрьского релиза DeepSeek перевела запросы старшей V4 Pro на V4.1 Flash, и до выхода V4.1 Pro именно Flash остаётся основной моделью компании. Обновление 1017 приходит на её место без каких-либо действий со стороны пользователя.

В API модель доступна под прежним именем deepseek-flash, старые имена deepseek-v4-flash и deepseek-v4-flash-vision-exp тоже перенаправляются на неё. Цены DeepSeek не меняла:

• Входные токены из кэша — 0,003 доллара за миллион.
• Входные токены без кэша — 0,15 доллара за миллион.
• Ответ модели — 0,6 доллара за миллион.

Это ночной тариф. В часы пик по будням (с 4:00 до 7:00 и с 9:00 до 13:00 по Москве) ставки вдвое выше.

Задача по коду за 20 центов

Самый показательный график релиза построен на DeepSWE v1.1. Этот тест даёт модели реальные задачи из репозиториев с кодом и проверяет, сколько из них она доводит до рабочего решения. По вертикали отложен процент решённых задач, по горизонтали средняя стоимость одной задачи.

DeepSeek V4.1 Flash 1017 на максимальном уровне рассуждений решает 77% задач, и одна задача обходится ей примерно в 20 центов. Прошлая версия давала около 74% почти за 50 центов. У соседей по графику цифры другого порядка. Gemini 3.8 Flash набирает около 73% примерно за два доллара за задачу, Claude Opus 5 — около 74% за сумму больше 10 долларов. Даже на минимальном уровне рассуждений новая DeepSeek держит около 72% при цене порядка десяти центов.

Именно этот график DeepSeek выносит в центр релиза. В процентах отрыв от лидеров небольшой, в деньгах он измеряется десятками раз. Насколько короче стали ответы, DeepSeek при этом не уточняет, и проверить заявление можно только на своих задачах.

Где DeepSeek прибавила сильнее всего

В официальной таблице новая версия сравнивается с прошлой V4.1 Flash, Kimi K3, GLM-5.3, GPT-5 .6 Sol и Claude Opus 5. Самый большой прирост пришёлся на задачи, где модель работает руками, то есть пишет код, запускает команды и доводит дело до конца:

• Terminal-Bench 4.0 (работа в командной строке) — 42,3 против 31,2 у прошлой версии.
• ProgramBench (написание программ целиком) — 29,1 против 20,3.
• Apex Bench v1.1 (сложные прикладные задачи) — 72,1 против 64,6.
• Automation-Bench v1.0.6 (автоматизация рабочих процессов) — 60,5 против 54,8.
• Agents' Last Exam (многошаговые задачи для агентов) — 35,4 против 31,8.

В DeepSWE, Automation-Bench, Agents' Last Exam и Apex Bench модель DeepSeek обходит всех соперников из таблицы, включая Claude Opus 5. В визуальных тестах с инструментами (Chartography, BabyVision, ZeroBench) прибавка скромнее, на 2–4 пункта.

Где Claude Opus 5 по-прежнему впереди

Картина не везде в пользу DeepSeek. Claude Opus 5 опережает V4.1 Flash 1017 в Terminal-Bench 4.0 (51,8 против 42,3), ProgramBench (37,0 против 29,1) и NL2Repo-Bench, где нужно собрать целый репозиторий по описанию (75,3 против 68,2). В Humanity's Last Exam без инструментов, наборе трудных вопросов на эрудицию из разных наук, разрыв самый заметный, 56,3 против 42,6. Здесь DeepSeek уступает и GPT-5.6 Sol с Kimi K3.

Подбор соперников тоже стоит держать в голове. В таблице стоят Claude Opus 5 и GPT-5.6 Sol, хотя у Anthropic и OpenAI уже есть модели новее. На графике DeepSWE свежие GPT-6 присутствуют, и там DeepSeek сохраняет первенство по проценту решённых задач, но с отрывом в пару пунктов.

Четыре проекта DeepSeek с нуля

Отдельно DeepSeek показывает, как модель собирает законченный проект от идеи до результата. По словам компании, этому её научили через обучение с подкреплением, где модель оценивает собственные промежуточные результаты. В демонстрации четыре примера:

• 3D-модель Запретного города;
• браузерная гоночная игра;
• ремейк Portal 2 на движке Godot;
• 3D-сцена Valley of Ages с развитием человечества от доисторических времён до наших дней.

Демонстрации отбирает сама компания, поэтому о стабильности результата они говорят мало. Зато они показывают, на какой сценарий DeepSeek делает ставку.

Search и Fetch API от DeepSeek

Вместе с моделью DeepSeek открыла всем два инструмента на собственной поисковой системе, которая, по данным компании, обрабатывает сотни миллионов запросов в день. Search находит страницы по запросу и возвращает структурированные результаты, Fetch загружает одну страницу и отдаёт её текст в формате Markdown. Такие инструменты нужны агентам, которым по ходу задачи надо сходить в интернет.

Каждый инструмент стоит 0,75 доллара за тысячу успешных вызовов, ошибки и пустые ответы не оплачиваются. Через серверные инструменты в DeepSeek Harness, Claude Code и Codex пользователи DeepSeek API пока ищут бесплатно. Оплата начнётся 31 октября в 19:00 по Москве.

Открытые веса и запуск у себя

Веса DeepSeek V4.1 Flash 1017 опубликованы на Hugging Face и ModelScope под лицензией MIT, которая разрешает коммерческое использование и дообучение. Контекстное окно — до миллиона токенов. Разработчики рекомендуют параметры temperature 1.0 и top_p 1.0 и лимит ответа max_tokens не меньше 256 тысяч токенов. Для агентной работы DeepSeek советует собственную оболочку DeepSeek Harness версии 0.2.1-rc.1 и новее, модель также оптимизирована под Tencent CodeBuddy и WorkBuddy.

Для запуска у себя нужен серьёзный сервер, домашний компьютер такую модель не потянет. Большинству проще работать с моделью через чат или API.

Как попробовать новую DeepSeek

Обычному пользователю ничего делать не нужно. Чат на сайте DeepSeek и мобильное приложение бесплатны и уже работают на новой версии. Тем, кто подключает DeepSeek к Claude Code или Codex как недорогую замену, имеет смысл до 31 октября прогнать на ней свои типовые задачи, пока поиск в этих оболочках бесплатен. Так будет видно, сколько на деле стоит одна задача и насколько короче стали ответы.

Флагманский уровень по цене младшей модели

DeepSeek V4.1 Flash 1017 не выигрывает у Claude Opus 5 везде, особенно в задачах на эрудицию и сборку больших проектов. Зато в агентном программировании она держится рядом с лидерами при цене задачи в десятки раз ниже. Для тех, кто запускает агентов сотнями прогонов в день, этот аргумент весит больше пары пунктов в таблице. Следующая проверка — V4.1 Pro, которую DeepSeek пока не датировала.