DeepSeek выпустила V4.1-Flash-1017 и открыла Search и Fetch API

DeepSeek выпустила новый чекпойнт Flash-модели с открытыми весами. Версия 1017 уже доступна на сайте компании, в приложении и через API; веса размещены для скачивания. По заявлению DeepSeek, относительно предыдущей V4.1-Flash она лучше справляется с рассуждениями, кодом, агентными и визуальными задачами, при этом быстрее завершает работу и выдаёт более короткие ответы. Последнее особенно существенно для агентов, которые могут делать много последовательных вызовов модели в рамках одной задачи.

В опубликованных результатах виден прирост относительно прежней Flash: на Terminal-Bench 4.0 оценка выросла с 31,2 до 42,3, на ProgramBench – с 20,3 до 29,1. Для DeepSWE v1.1, проверки работы с программным кодом, приводится результат 77,0. Эти числа не означают лидерства на каждом тесте: в представленных сравнениях Claude Opus 5 остаётся впереди на HLE, Terminal-Bench 4.0 и NL2Repo-Bench. Метрики получены в разных тестовых окружениях: например, для Terminal-Bench использовался Claude Code, а для DeepSWE – Mini-SWE-V2, поэтому сравнивать баллы вне условий запуска некорректно.

Обновление касается и способа подключения модели. У релиза нет чат-шаблона в формате Jinja, на который опираются некоторые инструменты запуска открытых весов. Вместо него DeepSeek предоставила эталонный код на Python с тестами для диалогов, вызовов инструментов, режима рассуждения и сообщений с изображениями. Это важно для разработчиков: если неверно собрать входной промпт или разобрать ответ, поведение агента может отличаться от того, что предполагает сама модель.

Для использования в приложениях компания отдельно выпустила deepseek-recipe, набор библиотек на Rust с привязками для Python. Он преобразует запросы в формат диалога DeepSeek, кодирует их в промпты или токены и разбирает обычные и потоковые ответы, включая вызовы инструментов и изображения. При этом библиотека не запускает модель, не выполняет инструменты и не отвечает за сетевой транспорт: эти части разработчику нужно обеспечить отдельно.

Одновременно DeepSeek открыла Search и Fetch API на своём поисковом движке. Первый интерфейс предназначен для поиска, второй – для получения найденного содержимого; заявленная цена каждого составляет $0,75 за тысячу вызовов. Для агента это отдельные операции сверх генерации ответа моделью. Поэтому итоговые расходы на задачу зависят не только от того, сколько токенов выдаёт новая Flash, но и от числа обращений к поиску и извлечению данных.