DeepSeek V4.1 Flash 1017 уже собирает трёхмерные сцены, игры и небольшие приложения, за которые авторы демонстраций платят десятки центов. Самые заметные примеры выглядят убедительно: пчела на подсолнухе, кварталы Парижа, анимация электромотора. Но первый независимый тест рабочих задач показывает более интересную картину: новая DeepSeek действительно стала сильнее, хотя иногда тратит больше времени и денег, чем другая бюджетная модель.
Обновление вышло 17 октября 2026 года. Разбираемся, что изменилось, какие кейсы уже появились в X и Reddit, сколько стоит API и для какой работы стоит попробовать новый Flash. Это обзор опубликованных тестов и демонстраций; результаты сторонних авторов ниже подписаны их именами.
Что нового в DeepSeek V4.1 Flash 1017
1017 означает октябрьскую сборку V4.1 Flash. DeepSeek называет её небольшим обновлением, но заявляет заметный прирост в программировании, агентных задачах и рассуждениях. Компания также обещает более короткие ответы и сокращение времени выполнения задач. Модель доступна на сайте, в приложении и через API. В официальном анонсе обновление связывают с обучением с подкреплением и собственной обратной связью при создании целых проектов.
Главный акцент релиза понятен по примерам самой DeepSeek: трёхмерная модель Запретного города, браузерная гонка, воссоздание Portal 2 в Godot и сцена с развитием цивилизации. Это задачи, где агент должен написать код, запустить его и довести результат до работающего состояния. Короткую новость о релизе мы уже публиковали в оперативной ленте; здесь рассматриваем практические результаты.
| Возможность | Что доступно |
|---|---|
| Модель в официальном API | deepseek-flash; текущая версия V4.1 Flash 1017 |
| Контекст и ответ | До 1 млн токенов контекста; максимальный выход API до 384 тысяч токенов |
| Мультимодальность | Входные изображения и текст, текстовый ответ |
| Работа с инструментами | Tool calling, JSON, совместимые интерфейсы Chat Completions, Responses и Anthropic |
| Веса | Открытый checkpoint под MIT |
Вирусные 3D-ролики в этом обзоре показывают результаты программирования: сцены, которые модель помогла собрать в движке или браузере. Это полезно отличать от генерации готового видео по текстовому запросу. Например, результат на Three.js можно дальше редактировать как обычный проект.
Бенчмарки: где вырос результат и с кем сравнивали модель
В новой карточке DeepSeek все одиннадцать опубликованных показателей выше результатов предыдущего V4.1 Flash. Ниже несколько из них. Это измерения разработчика модели, а не тест COMRAD404.
| Тест | Предыдущий V4.1 Flash | Flash 1017 | Изменение |
|---|---|---|---|
| Terminal-Bench 4.0 | 31,2 | 42,3 | +11,1 пункта |
| DeepSWE v1.1 | 74,2 | 77,0 | +2,8 пункта |
| ProgramBench | 20,3 | 29,1 | +8,8 пункта |
| Automation-Bench v1.0.6 | 54,8 | 60,5 | +5,7 пункта |
| HLE без инструментов | 36,8 | 42,6 | +5,8 пункта |
| BabyVision с инструментами | 89,6 | 92,5 | +2,9 пункта |
DeepSWE проверяет работу с программными задачами, Terminal-Bench связан с выполнением заданий в терминале, а BabyVision относится к визуальным задачам. Такой рост означает улучшение разных навыков, но не даёт одного универсального процента «интеллекта».
В сравнительной таблице стоят Opus 5 и GPT-5.6 Sol. Это важно для громких пересказов «DeepSeek обошла Opus»: из этих строк нельзя вывести победу над Opus 5.5. Даже Opus 5 сохраняет преимущество в HLE, Terminal-Bench 4.0 и ProgramBench. Для Terminal-Bench DeepSeek указывает оболочку Claude Code, для DeepSWE используется Mini-SWE-V2: результат зависит и от среды работы агента.
Независимый тест: 30 успешных запусков, но не самая низкая цена
Ибрагим Бадертдинов, который занимается coding-агентами и оценками в Nebius, опубликовал собственный набор тестов: десять небольших задач из повседневной разработки, по три запуска каждой конфигурации, со скрытыми проверками. Это удобнее для практического сравнения, чем один эффектный рендер: можно сопоставить успешность, время и расходы.
| Модель в Pi | Режим | Все три запуска успешны | Средняя цена задачи | Время задачи |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4.1 Flash 1017 | high | 100% | $0,0450 | 2 мин 38 с |
| Сентябрьский V4.1 Flash | max | 80% | $0,0425 | 4 мин 30 с |
| GPT-6 Luna | xhigh | 100% | $0,0145 | 2 мин 46 с |
| Haiku 5.5 | high | 100% | $0,0208 | 2 мин 8 с |
| Opus 5.5 | low | 100% | $0,1168 | 37 с |
На этом наборе новая сборка прошла все 30 запусков и заметно ускорилась относительно сентябрьской. При этом Luna и Haiku выполнили те же задачи дешевле, а Opus оказался существенно быстрее. Поэтому низкий тариф за токен ещё не гарантирует минимальную цену готовой работы.
В обсуждении теста автор отмечает высокий расход токенов: около 550 тысяч на задачу у Flash 1017 против примерно 30 тысяч у Opus 5.5 в low. Большая доля входа у DeepSeek попадает в кеш, что удерживает стоимость на уровне нескольких центов. Набор небольшой, зато уже видно, почему сравнение по цене одного миллиона токенов бывает обманчивым.
Что уже сделали пользователи: кейсы из X и Reddit
1. Пчела на подсолнухе за один запрос
Разработчик @loktar00 показал детализированную трёхмерную пчелу на подсолнухе. Он использовал DeepSeek Harness и описал результат как работу за один ход диалога. В кадре хорошо видны отдельные элементы сердцевины цветка и сама пчела.
Такой пример интересен для интерактивных иллюстраций и образовательных сцен: модель собирает предметную композицию, а не только страницу с заголовком и кнопками. При этом один запрос пользователя может запускать длинную цепочку действий агента. «За один запрос» не означает «одним вызовом API».
2. Париж с Эйфелевой башней: $0,53 и больше часа работы
Автор @EnvolDev сравнил четыре модели на одинаковом запросе о сцене Парижа. В его демонстрации у DeepSeek получились башня, Сена, сады и городские кварталы. На экране рядом показаны результаты Gemini 4 Argon, Muse Spark 1.3 и Haiku 5.5.
| Модель | Расходы по данным автора | Время |
|---|---|---|
| DeepSeek Flash 1017 | $0,53 | 1 ч 10 мин 31 с |
| Haiku 5.5 | $0,43 | 45 мин 2 с |
| Gemini 4 Argon | $3,68 | 38 мин 22 с |
| Muse Spark 1.3 | Бесплатно для автора | 17 мин 1 с |
Сцена DeepSeek обошлась примерно в семь раз дешевле Gemini, но создавалась дольше. Haiku в этом же сравнении стоил ещё меньше. Кейс хорошо показывает выбор между внешним видом, временем ожидания и расходами. Надпись «Free» у Muse относится к доступу автора, а не к универсальному тарифу для любого пользователя.
3. Анимация электромотора и работа с Blender
@rubenssoto_ai поставил Opus 5.5 и DeepSeek Flash 1017 одну задачу: создать кинематографичную трёхмерную анимацию с объяснением работы электромотора в стиле Tesla. Это уже пример для технического контента, где важны форма, движение и последовательное объяснение устройства.
Ещё один автор, @superalesha, опубликовал результат работы с Blender и Three.js и назвал новый Flash близким к Opus в этих задачах. Это оценка конкретного автора. Практический интерес здесь в другом: открытая модель уже используется для работы с обычными инструментами 3D-разработки, а результат можно рассматривать как заготовку проекта, которую затем дорабатывает человек.
4. Игра про наводнение: стало проще разобраться в интерфейсе
Пользователь u/Appropriate_Aide5328 дал четырём конфигурациям длинный запрос: сделать изометрическую игру об управлении наводнением в филиппинском районе. Он сопоставил Flash beta, октябрьский Flash до обновления, Flash 1017 и GPT-6 Astra. Для каждого был один запуск, максимальное рассуждение и никаких референсов.
В описании автора версия 1017 отличается более понятным обучением, аккуратной композицией и удобной камерой. Это полезный пример улучшения интерфейса, а не только детализации картинки. Сам автор уточняет, что записи не доходят до настоящего шторма, поэтому по ним нельзя судить о всей игровой механике. Сравниваются первые минуты получившихся прототипов.
Где DeepSeek всё ещё ошибается
Красивые сцены не закрывают вопрос о сложном программировании. В разборе u/tuhdo новая DeepSeek получила задачу AtCoder AGC078 C. По сообщению автора, три попытки заняли 15, 20 и 25 минут и закончились неверными решениями. В том же разборе GPT-6.1 Sol и Opus 5.5 получили принятые решения.
На второй задаче, Codeforces 2273 F, автор также сообщает об ошибках DeepSeek при разных уровнях рассуждения. Эти два задания не описывают всю модель, но показывают конкретную границу применения: для трудного алгоритма красивого объяснения недостаточно, нужен результат проверки на тестах.
Поэтому сравнивать стоит именно свою работу. Успешное создание сцены, исправление небольшого бага и поиск алгоритма с доказуемой корректностью требуют разных навыков. В опубликованных результатах Flash 1017 хорошо выглядит как недорогой исполнитель длинной цепочки действий, но обязательную проверку кода это не отменяет.
Сколько стоит API DeepSeek Flash 1017
В официальном прайсе действуют два тарифа. Цены ниже указаны за миллион токенов.
| Тип токенов | Вне пика | В пик |
|---|---|---|
| Вход из кеша | $0,003 | $0,006 |
| Новый вход без кеша | $0,15 | $0,30 |
| Выход | $0,60 | $1,20 |
Пиковые часы: с 01:00 до 04:00 и с 06:00 до 10:00 UTC в будни, кроме китайских государственных праздников. По Минску это с 04:00 до 07:00 и с 09:00 до 13:00. Выходные полностью относятся к непиковому времени.
Пример расчёта: миллион новых входных токенов и 100 тысяч выходных обойдутся в $0,21 вне пика или $0,42 в пик. Это расчёт по тарифам, а не стоимость готового приложения: агент может делать много запросов и повторно читать файлы. Именно поэтому в реальных кейсах выше указана цена всей задачи.
Поиск в интернете: что дают Search и Fetch
Вместе с обновлением DeepSeek открыла два отдельных инструмента. Search ищет страницы, Fetch получает содержимое выбранной страницы в Markdown. Они нужны, например, чтобы агент проверял актуальную документацию библиотек перед написанием кода.
Обычный тариф каждого инструмента составляет $0,75 за тысячу успешных запросов. Вызовы через серверные инструменты DeepSeek Harness, Claude Code и Codex временно бесплатны для пользователей DeepSeek API. Платная тарификация этих вызовов начинается 31 октября в 19:00 по Минску (16:00 UTC). Это льгота для инструментов поиска и чтения страниц, а не бесплатная работа самой языковой модели. Прямые обращения к отдельным API Search и Fetch нужно считать по их правилам тарификации.
Как попробовать: чат, API или агент
Для первого знакомства подойдёт официальный чат DeepSeek. Для задач с проектом на диске интереснее агентная среда, в которой модель может читать файлы, выполнять команды, запускать тесты и править результат. DeepSeek рекомендует обновить собственный Harness до версии 0.2.1-rc.1 или новее.
Официальный идентификатор модели в API: deepseek-flash. Старые имена Flash принимаются как совместимые псевдонимы, однако у стороннего провайдера название и доступный checkpoint могут отличаться. При сравнении результатов стоит записать провайдера, сборку модели, оболочку и уровень рассуждения.
В режиме рассуждения доступны уровни low, high и max. По умолчанию включён high. Повышение effort расходует больше времени и токенов; это настройка под задачу, а не обязательный способ использования.
Пример короткого запроса к официальному API на Python:
import os
import requests
response = requests.post(
"https://api.deepseek.com/chat/completions",
headers={"Authorization": "Bearer " + os.environ["DEEPSEEK_API_KEY"]},
json={
"model": "deepseek-flash",
"messages": [{
"role": "user",
"content": "Предложи план проверки небольшого Python CLI-проекта."
}],
"thinking": {"type": "enabled"},
"reasoning_effort": "high",
"max_tokens": 8192
},
timeout=180
)
response.raise_for_status()
print(response.json()["choices"][0]["message"]["content"])Такой запрос возвращает текст. Полноценную работу с репозиторием организует оболочка агента: она исполняет инструменты и передаёт результаты обратно модели. При собственной интеграции tool calling нужно соблюдать правила передачи reasoning_content, описанные в документации DeepSeek.
Можно ли запустить Flash 1017 локально
Веса доступны под MIT, однако слово Flash не означает маленькую модель для любой видеокарты. В описании архитектуры V4.1 указаны 552 млрд параметров основной сети и отдельная память Engram на 196 млрд. Во время обработки одного токена активируется лишь часть сети: 8 млрд при обработке входа и 16 млрд при генерации. Это экономит вычисления, но не превращает весь набор весов в обычную модель на 16 млрд параметров.
Уже появилась общественная VQ-GGUF-конверсия Baekpica, рассчитанная автором на DGX Spark с 128 ГБ общей памяти. У неё около 113,6 ГБ основного GGUF, отдельный компонент зрения и таблицы Engram. Автор отдельно предупреждает, что для сборки 1017 нужны её собственные таблицы Engram. Приведённые на странице показатели скорости старого V4.1 не являются замерами этой новой конверсии.
Если задача просто попробовать новую DeepSeek, API избавляет от настройки большого локального окружения. Локальный запуск имеет смысл рассматривать при конкретных требованиях к данным или собственной инфраструктуре, проверяя совместимость runtime именно с checkpoint 1017.
Наш вывод: для каких задач новая DeepSeek интереснее всего
У Flash 1017 уже есть убедительные применения: интерактивные иллюстрации, браузерные 3D-сцены, прототипы игр и небольшие задачи разработки с автоматическими тестами. Пользовательские демонстрации показывают хороший визуальный результат за небольшую сумму, а независимый набор рабочих заданий подтверждает улучшение относительно сентябрьской сборки.
При выборе для постоянной работы важно измерить и время. Париж за $0,53 создавался больше часа; в небольшом наборе coding-задач DeepSeek стоила дороже Luna и Haiku. Для сложных алгоритмов уже есть опубликованные неудачные попытки. Поэтому Flash 1017 стоит пробовать на той части работы, где можно дождаться результата и быстро проверить его качество: собрать прототип, подготовить сцену, внести ограниченное изменение в проект.
Хорошая проверка для разработчика: взять несколько своих задач с известным результатом, запустить их в одной оболочке и посчитать успешность, полную стоимость и потраченное время. Тогда станет понятно, где новая DeepSeek экономит деньги, а где ожидание или повторные исправления съедают выгоду.
Частые вопросы
Как называется новый DeepSeek, вышедший 17 октября?
DeepSeek V4.1 Flash 1017. В официальном API используется имя deepseek-flash, а 1017 обозначает октябрьскую сборку модели.
Новая DeepSeek действительно лучше Claude Opus?
Она опережает Opus 5 в отдельных тестах из таблицы DeepSeek и уступает в других. Сравнение с Opus 5.5 нужно смотреть отдельно: в независимом небольшом coding-наборе обе модели прошли все задания, DeepSeek оказалась дешевле, а Opus быстрее.
Она генерирует 3D-видео или пишет код?
В рассмотренных кейсах пользователи показывают работу с кодом и 3D-инструментами: Three.js, Blender, игровые проекты. Ролик служит записью результата. Модель также принимает изображения, но её собственный выход является текстом.
Flash 1017 бесплатна?
Веса открыты под MIT; официальный API оплачивается по токенам. Временная бесплатность Search и Fetch в поддерживаемых агентных интеграциях не распространяется на всю генерацию модели.
