DeepSeek V4.1 Flash 1017 обходит более крупные модели в задачах для ИИ-агентов и вновь резко снижает стоимость каждой задачи

DeepSeek обновила Flash, повысив результаты в задачах с ИИ-агентами и программированием. Одновременно компания впервые открыла свой поисковый движок для внешних разработчиков.

DeepSeek-V4.1-Flash-1017 уже доступна на сайте компании, в приложении и через API. Веса модели опубликованы на Hugging Face и ModelScope. По сравнению с предыдущей версией она лучше проходит бенчмарки, быстрее выполняет задачи и выдаёт более короткие ответы. DeepSeek называет это улучшением компромисса между производительностью и стоимостью.

Для создания полноценных программных проектов с нуля DeepSeek использует обучение с подкреплением и самооценкой (RLSF). На этом этапе обучения модель получает сигнал вознаграждения из собственных оценок уверенности или критики, которую генерирует сама. Поэтому для метода не нужны ни человеческие оценщики, ни внешние модели вознаграждения. По словам DeepSeek, такой подход помогает выполнять проекты целиком — от разработки игр до трёхмерного моделирования и дизайна. Модель также может создавать анимированные короткие пояснительные ролики, как недавно выпущенная Opus 5.5.

Модель настроена для работы в средах разработки DeepSeek Harness — рекомендуется версия v0.2.1-rc.1 или новее, — Tencent CodeBuddy и WorkBuddy.

Результаты в задачах по программированию и работе ИИ-агентов

Во внутренних бенчмарках DeepSeek модель V4.1-Flash-1017 превосходит предыдущую V4.1-Flash. В нескольких категориях, связанных с программированием и ИИ-агентами, она также обходит более крупные модели: Claude Opus 5, GPT 5.6-Sol, Kimi K3 и GLM 5.3.

Deepseek V4.1-Flash-1017 превосходит предшественника во всех протестированных категориях

Источник: the-decoder.com

График стоимости на бенчмарке DeepSWE показывает, как на эффективность влияют короткие ответы. V4.1-Flash-1017 набирает максимум 77,0% при средней стоимости чуть ниже 0,20 доллара за задачу. В режиме низких затрат результат превышает 72% при цене около 0,10 доллара. Предыдущая версия набирала 74,2%, но обходилась примерно в 0,50 доллара за запуск.

По средней стоимости одного агентного задания по программированию модель Flash значительно дешевле конкурентов

Источник: the-decoder.com

На том же графике GPT-6 Astra, Gemini 3.8 Flash и Claude Opus 5 обходятся от 2 до более чем 10 долларов за задачу. Ни одна из этих моделей не достигает точности младшей модели DeepSeek. Независимых результатов бенчмарков пока нет, да и сами бенчмарки показывают лишь часть картины: например, впечатления разработчиков о качестве кода могут сильно расходиться с оценками тестов.

DeepSeek открыла доступ к поисковику

Одновременно с языковой моделью DeepSeek сделала доступными для всех разработчиков инструменты веб-поиска Search и Fetch через API. По словам компании, сервисы работают на созданном внутри DeepSeek поисковике, который обрабатывает по всему миру сотни миллионов запросов в день. Инструкции по настройке опубликованы в документации API.

Каждая конечная точка API стоит 0,75 доллара за 1 000 вызовов. Пользователи DeepSeek API могут бесплатно обращаться к этим инструментам через серверные функции DeepSeek Harness, Claude Code и Codex до 31 октября 2026 года, 16:00 по всемирному координированному времени.

Впрочем, накануне интеграция китайских ИИ-моделей в рабочие процессы стала менее привлекательной. По сообщениям СМИ, китайские власти планируют ужесточить правила публикации моделей с открытыми весами или вовсе запретить их выпуск. Один из факторов при принятии решения — входит ли конкретная система в десятку самых способных моделей.