DeepSeek-V4.1-Flash-1017 — обновление модели DeepSeek V4.1 Flash, которое компания выпустила 17 октября 2026 года. По данным DeepSeek, модель стала сильнее на агентных и кодовых тестах, быстрее завершает задачи и пишет более короткие ответы. Цены API на 18 октября — от $0,15 за 1 млн входных токенов вне часов пик до $1,20 за 1 млн выходных в часы пик. Вместе с моделью открыты Search API и Fetch API — $0,75 за 1000 успешных запросов. Главное для бизнеса: под старыми именами deepseek-flash и deepseek-v4-flash теперь отвечает новая версия, поэтому рабочие сценарии стоит перепроверить.
Материал подготовлен AIrassvet 18 октября 2026 года по официальным страницам DeepSeek: анонсу релиза, странице цен, руководству по Search и Fetch API и карточке модели на Hugging Face. Он адресован ИТ-руководителям, продуктовым командам и владельцам бизнеса, которые уже используют DeepSeek или выбирают недорогую модель для ИИ-агентов. Мы не тестировали модель на своих задачах: все результаты бенчмарков заявлены DeepSeek, а расчёты, чек-листы и таблица выбора — методика редакции. AIrassvet не аффилирован с DeepSeek; раздел в конце статьи описывает услуги издателя.
Содержание
- Кратко
- Что выпустила DeepSeek 17 октября
- Что изменилось по бенчмаркам
- Сколько стоит DeepSeek V4.1 Flash API
- Пример расчёта для ИИ-ассистента
- Search API и Fetch API: что это и сколько стоит
- Модель обновилась под тем же именем: что проверить
- API или свои серверы
- Данные и требования закона
- Когда выбирать V4.1 Flash, а когда нет
- Частые вопросы
- Первоисточники и метод проверки
Кратко
- Что вышло. DeepSeek-V4.1-Flash-1017 — промежуточное обновление DeepSeek-V4.1-Flash от 10 сентября 2026 года. Веса открыты под лицензией MIT.
- Что улучшилось. По таблице DeepSeek, Terminal-Bench 4.0 вырос с 31,2 до 42,3, Automation-Bench — с 54,8 до 60,5, DeepSWE v1.1 — с 74,2 до 77,0.
- Сколько стоит. В часы пик: $0,30 за 1 млн входных токенов без кэша и $1,20 за 1 млн выходных. Вне пика — вдвое дешевле.
- Часы пик по Москве. С 04:00 до 07:00 и с 09:00 до 13:00 по будням — это утро рабочего дня российских компаний.
- Новое. Search API и Fetch API для агентов и RAG — по $0,75 за 1000 успешных запросов; лимит — 5 запросов в секунду на аккаунт.
- Что сделать. Перепрогнать свои тестовые сценарии: имя модели в коде осталось прежним, а версия за ним сменилась.
Что выпустила DeepSeek 17 октября
DeepSeek-V4.1-Flash-1017 — это обновлённая версия модели DeepSeek-V4.1-Flash. Цифры «1017» в названии обозначают дату выпуска — 17 октября. DeepSeek называет релиз «минорным обновлением», но с заметным ростом на задачах рассуждения, программирования, агентной работы и анализа изображений.
Что входит в релиз, по анонсу DeepSeek и карточке модели на Hugging Face:
- модель доступна на сайте, в приложении и через API под именем
deepseek-flash; - по заявлению компании, модель быстрее завершает задачи и даёт более короткие ответы — значит, на одну задачу уходит меньше выходных токенов;
- модель оптимизирована для обвязок DeepSeek Harness, Tencent CodeBuddy и WorkBuddy; для DeepSeek Harness рекомендована версия v0.2.1-rc.1 или новее;
- открыты Search API и Fetch API на собственном поисковом движке DeepSeek;
- веса опубликованы на Hugging Face и ModelScope под лицензией MIT.
Обвязка (harness) — это программная оболочка вокруг модели: она управляет контекстом, вызывает инструменты и проверяет результат. Подробнее о том, почему от неё зависит результат агента, — в статье о приёмке офисного ИИ-агента на своих задачах.
Контекст релиза. 10 сентября 2026 года DeepSeek представила V4.1-Flash — модель MoE с 552 млрд параметров, из которых для обработки входа активны 8 млрд, а для генерации — 16 млрд. Компания сообщила, что кэш KV у новой архитектуры занимает в 4 раза меньше видеопамяти и в 8 раз меньше места на SSD, чем у предыдущего поколения. Версия 1017 продолжает эту линейку. О прошлом поколении мы писали в обзоре DeepSeek V4 Flash: локальный запуск и API.
Что изменилось по бенчмаркам
Все цифры ниже взяты из таблицы в карточке модели и заявлены самой DeepSeek. Независимой проверки на 18 октября мы не нашли. Для Terminal-Bench 4.0 компания использовала обвязку Claude Code, для DeepSWE v1.1 — mini-swe-v2.
| Бенчмарк | V4.1-Flash-1017 | V4.1-Flash (сентябрь) | GPT-5.6 Sol | Opus 5 |
|---|---|---|---|---|
| Terminal-Bench 4.0 (работа в терминале) | 42,3 | 31,2 | 39,9 | 51,8 |
| DeepSWE v1.1 (исправление кода) | 77,0 | 74,2 | 73,0 | 74,0 |
| Automation-Bench v1.0.6 (автоматизация) | 60,5 | 54,8 | 45,8 | 50,3 |
| Agents' Last Exam (агентные задачи) | 35,4 | 31,8 | 26,7 | 28,6 |
| Apex Bench v1.1 | 72,1 | 64,6 | 54,3 | 65,8 |
| HLE без инструментов | 42,6 | 36,8 | 44,5 | 56,3 |
| BabyVision с инструментами (зрение) | 92,5 | 89,6 | 88,9 | 94,1 |
Как читать таблицу:
- Рост против сентябрьской версии есть во всех строках. Самый большой — на Terminal-Bench 4.0: +11,1 пункта.
- На агентных и автоматизационных тестах DeepSeek показывает свою модель выше GPT-5.6 Sol и Opus 5. На Terminal-Bench 4.0 впереди остаётся Opus 5, а на тесте рассуждения без инструментов (HLE) — и Opus 5, и GPT-5.6 Sol.
- Бенчмарк не равен вашей задаче. Это результаты на наборах задач разработчиков. Как построить собственную проверку, мы разбирали в статье «Свой бенчмарк для выбора LLM».
Сколько стоит DeepSeek V4.1 Flash API
Цены — по странице Models & Pricing на 18 октября 2026 года, в долларах за 1 млн токенов. Модель deepseek-flash сейчас обслуживается версией DeepSeek-V4.1-Flash-1017.
| Тариф | Вход, кэш попал | Вход, кэш не попал | Выход |
|---|---|---|---|
| Часы пик | $0,006 | $0,30 | $1,20 |
| Вне пика | $0,003 | $0,15 | $0,60 |
Остальные параметры по той же странице:
- контекст — 1 млн токенов, максимальный ответ — 384 тыс. токенов;
- режимы — с рассуждением (по умолчанию) и без него;
- совместимость — формат OpenAI (
https://api.deepseek.com), формат Anthropic (https://api.deepseek.com/anthropic) и Responses API; - функции — JSON-вывод, вызов инструментов, работа с изображениями;
- лимит параллельных запросов — 2500 для
deepseek-flash.
Часы пик в пересчёте на московское время (UTC+3): с 04:00 до 07:00 и с 09:00 до 13:00 с понедельника по пятницу. Это пересчёт редакции из указанных DeepSeek интервалов 01:00–04:00 и 06:00–10:00 UTC. Выходные и китайские праздники целиком считаются непиковыми. Для российской компании это означает: утренние часы рабочего дня тарифицируются по полной цене, а вечерние и ночные — вдвое дешевле.
Практический вывод: пакетные задачи — разметку документов, суммаризацию архива, ночные отчёты — выгодно запускать после 13:00 по Москве или в выходные.
Отдельно о модели deepseek-v4-pro. В сентябрьском анонсе DeepSeek писала, что с 14 сентября запросы к ней будут перенаправляться на V4.1-Flash до выхода V4.1-Pro. На странице цен 18 октября deepseek-v4-pro снова указана отдельно — как версия DeepSeek-V4-Pro-0813 со своими ценами. Если вы используете это имя, сверьте фактическую версию в ответах API. Наш разбор прошлой версии — в статье DeepSeek V4 Pro: что нового и сколько стоит.
Пример расчёта для ИИ-ассистента
Расчёт ниже — пример редакции, а не замер. Возьмём ассистента поддержки, который обрабатывает 2000 обращений в день. На каждое обращение приходится:
- 4000 входных токенов, которые повторяются и попадают в кэш (системная инструкция и справка);
- 2000 новых входных токенов (вопрос клиента и история диалога);
- 500 выходных токенов (ответ);
- 1 запрос к Search API.
| Статья расхода | Объём в день | Часы пик | Вне пика |
|---|---|---|---|
| Вход из кэша | 8 млн токенов | $0,048 | $0,024 |
| Вход без кэша | 4 млн токенов | $1,20 | $0,60 |
| Выход | 1 млн токенов | $1,20 | $0,60 |
| Search API | 2000 запросов | $1,50 | $1,50 |
| Итого в день | — | $3,95 | $2,72 |
Что видно из расчёта:
- поиск стоит сопоставимо с самой моделью, а вне пика — даже дороже неё ($1,50 против $1,22 в день в этом примере). Если агент ищет в интернете на каждом шаге, считайте запросы к Search API отдельной строкой бюджета;
- кэш почти бесплатен. Стабильную часть инструкции выгодно держать в начале запроса, чтобы она попадала в кэш;
- токены считаются по-разному для разных языков. Русский текст обычно дробится на большее число токенов, чем английский, — об этом в статье «Токенизация русского текста и стоимость LLM».
На странице цен не сказано, действует ли скидка вне пика на Search и Fetch, поэтому в расчёте их цена одинакова в обоих столбцах.
Search API и Fetch API: что это и сколько стоит
Search API ищет страницы в интернете по запросу и возвращает структурированный список результатов. Fetch API загружает одну страницу и возвращает её содержимое в Markdown. Оба работают на поисковом движке DeepSeek и предназначены для агентов и RAG-систем, которым нужны свежие данные из интернета.
Что важно знать по руководству Search & Fetch:
| Параметр | Search API | Fetch API |
|---|---|---|
| Адрес | POST /v1/tools/search |
POST /v1/tools/fetch |
| Что передать | запрос до 128 символов, число результатов от 1 до 50 | URL страницы до 8192 символов |
| Что возвращает | заголовок, ссылку, короткое и длинное описание, дату, оценку релевантности и уровень авторитетности источника | заголовок и текст страницы в Markdown |
| Цена | $0,75 за 1000 успешных запросов | $0,75 за 1000 успешных запросов |
| Лимит | 5 запросов в секунду на аккаунт | 5 запросов в секунду на аккаунт и лимит на домен |
Детали, которые влияют на бюджет и архитектуру:
- платите только за успешные запросы. Пустой результат поиска, ошибка и таймаут не тарифицируются; число результатов в ответе на цену не влияет;
- поддерживаются операторы поиска:
site:, исключение сайтов и слов, точная фраза, языкlang:, датыafter:иbefore:; - у каждого результата есть оценка
rerank_scoreот 0 до 3 (от 1,5 — качественный результат) и уровеньauthorityот 0 до 4. По ним агент может отбрасывать слабые источники; - лимит 5 запросов в секунду действует на весь аккаунт, а не на ключ. Для сервиса с сотнями одновременных пользователей нужна очередь;
- бесплатно до 1 ноября. Вызовы поиска из DeepSeek Harness, Claude Code и Codex пока не тарифицируются. Оплата начинается 1 ноября 2026 года в 00:00 по Пекину — это 31 октября в 19:00 по Москве.
Когда это полезно: агенту нужно проверить цену конкурента, найти свежую новость, сверить реквизиты по открытым источникам. Когда не нужно: ответы по внутренним регламентам и базе знаний компании — для них подходит собственная RAG-система без выхода в интернет.
Модель обновилась под тем же именем: что проверить
Это самый важный для бизнеса пункт релиза. По сноске на странице цен, старые имена deepseek-v4-flash и deepseek-v4-flash-vision-exp всё ещё принимаются, но соответствующие модели выведены из работы: запросы обслуживает DeepSeek-V4.1-Flash-1017. То есть модель в вашем продукте могла смениться 17 октября без единой правки кода.
Почему это риск. Новая версия пишет короче — по заявлению DeepSeek, это и есть одно из улучшений. Но если ваш сценарий ждёт определённый формат, длину или структуру ответа, что-то может сломаться: парсер JSON, шаблон письма, проверка обязательных полей.
Что проверить до конца недели — чек-лист редакции:
- Найдите все места, где вызывается DeepSeek, и выпишите используемые имена моделей.
- Прогоните свой набор тестовых запросов — хотя бы 30–50 реальных случаев с эталонными ответами.
- Сравните формат: валидность JSON, обязательные поля, длину ответа, язык.
- Сравните вызовы инструментов: те ли функции вызываются, в том ли порядке, с правильными ли аргументами.
- Сравните стоимость задачи: если ответы стали короче, расход выходных токенов должен снизиться — проверьте по счёту.
- Проверьте поведение в режиме рассуждения и без него, если используете оба.
- Запишите версию модели в журнал каждого запроса, чтобы следующую подмену увидеть сразу.
Как организовать переход между версиями без простоев, мы описывали в статье «Отключение моделей LLM: как спланировать миграцию». Если модель критична для процесса, держите запасной вариант через маршрутизатор моделей.
API или свои серверы
Открытые веса под лицензией MIT позволяют развернуть модель в своём контуре. Но это очень тяжёлая модель. По карточке на Hugging Face 18 октября:
- в файлах весов около 763 млрд параметров, общий размер — около 510 ГБ (точнее, 510 304 178 606 байт; перевод в гигабайты — расчёт редакции);
- веса хранятся в смешанной точности: FP8, INT8, BF16 и FP32;
- рекомендованные параметры генерации:
temperature1.0,top_p1.0, контекст 1 млн токенов,max_tokensот 256 тыс.; - в релизе нет шаблона чата в формате Jinja. Вместо него DeepSeek даёт эталонную реализацию на Python (
encoding.py) и набор библиотек на Rustdeepseek-recipeдля кодирования запросов; - на 18 октября модель не размещена ни у одного провайдера Hugging Face Inference Providers; сообщество выложило 33 квантованные версии.
Число параметров в файлах выше, чем 552 млрд из сентябрьского анонса V4.1-Flash. DeepSeek эту разницу не объясняет; скорее всего, счётчик Hugging Face учитывает все тензоры в файлах, но это наше предположение.
| Критерий | API DeepSeek | Свои серверы или российское облако |
|---|---|---|
| Старт | за один день | недели: закупка или аренда GPU, настройка |
| Данные | уходят на серверы DeepSeek | остаются в вашем контуре |
| Обновления | приходят сами, иногда без предупреждения | только когда вы решите |
| Стоимость | за токены | за GPU и обслуживание, независимо от загрузки |
| Поиск в интернете | Search и Fetch API в одном аккаунте | нужен отдельный поисковый сервис |
Когда свой контур оправдан, а когда нет, мы разбирали в статьях «Облачная или локальная LLM: сравнение TCO» и «Инференс open-source LLM в российском облаке».
Данные и требования закона
API DeepSeek — зарубежный сервис китайской компании DeepSeek. Если в запросах есть персональные данные клиентов или сотрудников, их передача иностранному сервису подпадает под правила трансграничной передачи — статья 12 закона 152-ФЗ «О персональных данных». Это не юридическая консультация: решение о том, какие данные можно отправлять во внешний API, стоит согласовать с юристом и службой безопасности.
Практичный подход для пилота:
- обезличивайте запросы: заменяйте ФИО, телефоны и номера договоров на метки до отправки в API;
- разделите сценарии: публичные данные и поиск в интернете — через API, внутренние документы — через модель в своём контуре;
- проверьте доступ и оплату: мы не проверяли, доступен ли API DeepSeek из России и какие способы оплаты работают для российских компаний на 18 октября.
Когда выбирать V4.1 Flash, а когда нет
Таблица ниже — методика редакции для выбора, а не результат наших тестов.
| Ситуация | Выбор | Почему |
|---|---|---|
| Агент для кода, терминала или автоматизации, данные не персональные | V4.1-Flash-1017 через API | высокие результаты на агентных бенчмарках по данным DeepSeek, низкая цена |
| Массовая обработка документов без срочности | API вне часов пик | цена вдвое ниже |
| Агенту нужен свежий интернет | API + Search и Fetch | поиск и модель в одном аккаунте |
| Персональные данные, коммерческая тайна | модель в своём контуре или российская модель | данные не покидают периметр |
| Нужна стабильная, неизменная версия | свои серверы с зафиксированными весами | версию в API могут заменить |
| Сложное рассуждение без инструментов | сравнить с более сильной моделью | на HLE V4.1-Flash-1017 уступает Opus 5 по таблице DeepSeek |
Когда эти рекомендации не подходят: если у вас нет набора тестовых задач, сначала соберите его — без него любой выбор модели остаётся догадкой. Обзор российских альтернатив — в статье «LLM в России 2026: GigaChat, YandexGPT, Qwen, DeepSeek».
Частые вопросы
Что такое DeepSeek-V4.1-Flash-1017?
Это обновление модели DeepSeek-V4.1-Flash, выпущенное 17 октября 2026 года. По данным DeepSeek, оно сильнее на агентных, кодовых и визуальных задачах, быстрее завершает задачи и пишет более короткие ответы. Веса открыты под лицензией MIT.
Сколько стоит DeepSeek V4.1 Flash API?
По странице цен на 18 октября 2026 года: в часы пик $0,30 за 1 млн входных токенов без кэша, $0,006 с кэшем и $1,20 за 1 млн выходных. Вне часов пик все цены вдвое ниже.
Когда у DeepSeek часы пик по московскому времени?
С 04:00 до 07:00 и с 09:00 до 13:00 по Москве с понедельника по пятницу. Это пересчёт интервалов 01:00–04:00 и 06:00–10:00 UTC, указанных DeepSeek. Выходные считаются непиковыми.
Что такое DeepSeek Search API?
Это API для поиска в интернете на поисковом движке DeepSeek. Он возвращает список страниц с описаниями, датами и оценкой релевантности. Цена — $0,75 за 1000 успешных запросов, лимит — 5 запросов в секунду на аккаунт.
Нужно ли менять код после выхода версии 1017?
Имя модели менять не обязательно: deepseek-flash и старое deepseek-v4-flash уже обслуживаются новой версией. Но стоит перепрогнать свои тестовые сценарии и проверить формат ответов, вызовы инструментов и расходы.
Можно ли запустить DeepSeek V4.1 Flash на своих серверах?
Да, веса доступны на Hugging Face под лицензией MIT. Но файлы весов занимают около 510 ГБ, поэтому нужен серверный кластер с большим объёмом видеопамяти или аренда GPU в облаке.
Первоисточники и метод проверки
Метод: 18 октября 2026 года мы прочитали официальные страницы DeepSeek и карточку модели на Hugging Face, выписали цифры, даты и условия, сверили их между собой и отметили расхождения. Время пиковых часов пересчитано в московское по указанным интервалам UTC. Пример расчёта стоимости составлен редакцией на условных объёмах. Собственных тестов модели AIrassvet не проводил.
- DeepSeek API Docs: DeepSeek-V4.1-Flash-1017 Release, 17.10.2026 — состав релиза, Search и Fetch API, сроки бесплатного периода.
- DeepSeek API Docs: Models & Pricing — цены, часы пик, лимиты, перенаправление старых имён моделей.
- DeepSeek API Docs: Search & Fetch — параметры, ответы, ошибки, тарификация и лимиты.
- Hugging Face: deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017 — таблица бенчмарков, параметры генерации, лицензия, размер весов.
- DeepSeek API Docs: DeepSeek-V4.1-Flash Release, 10.09.2026 — архитектура линейки V4.1-Flash.
- КонсультантПлюс: Федеральный закон от 27.07.2006 № 152-ФЗ «О персональных данных» — статья 12 о трансграничной передаче.
Ограничения: бенчмарки опубликованы разработчиком модели и не проверены независимо; цены и правила DeepSeek может изменить в любой момент — компания прямо оговаривает это на странице цен. Перед решением проверьте актуальные условия.
Как AIrassvet помогает внедрить DeepSeek и другие LLM
Выбрать модель по таблице бенчмарков просто, сложнее — встроить её в процесс так, чтобы смена версии или цены не остановила работу. На сайте AIrassvet описаны направления, которые относятся к этой задаче напрямую:
- разработка ИИ-агентов, интегрированных с каналами связи, CRM и учётными системами, с журналом версий модели и проверкой формата ответов;
- развёртывание и дообучение LLM на серверах заказчика, когда данные не должны уходить во внешний API;
- RAG-системы на базе знаний компании для ответов по внутренним документам без выхода в интернет;
- аудит процесса, тестирование и поддержка после запуска, включая перепроверку сценариев при обновлении модели.
Первый шаг — выбрать один процесс, описать текущее время и качество, источники данных, ограничения по персональным данным и критерий приёмки, например долю правильных ответов на наборе тестовых запросов.
Итог: дешёвая модель, которая меняется сама
DeepSeek-V4.1-Flash-1017 стоит от $0,15 за 1 млн входных токенов и, по данным разработчика, заметно прибавляет на агентных задачах. Search и Fetch API закрывают частую потребность агентов в свежих данных — но их стоимость нужно считать отдельно от токенов, а лимит в 5 запросов в секунду учитывать в архитектуре.
Главный урок релиза — не в бенчмарках. Модель под прежним именем сменилась без участия клиентов. Держите набор тестовых задач, журналируйте версию модели и планируйте пакетные задачи вне часов пик по Москве — тогда обновления DeepSeek будут приносить экономию, а не сбои.
