DeepSeekは先ほどリリースしました DeepSeek-V4.1-Flash-1017、同社のV4.1-Flashモデルの新しいチェックポイントです。これは DeepSeekのウェブサイト、アプリ、APIで利用可能です。DeepSeekは、 9月のV4.1-Flashリリースよりも強いスコア、速いタスク完了、短い出力を主張しています。同社はこれを性能とコストにおけるパレート改善と呼んでいます。これに伴い、DeepSeekは SearchおよびFetch API をすべての開発者に公開しました。エージェント開発者にとって、これは1つのAPIキーで、より安価なコーディングモデルとファーストパーティのウェブレイヤーが使えることを意味します。
TL;aDR
- サイズ: 552Bのバックボーンパラメータに196BのEngramパラメータ。プリフィルではトークンあたり8B、デコードでは16Bのパラメータをアクティブ化します。コンテキストは1Mトークンで、出力は最大384Kトークンです。
- 動作環境: DeepSeek APIで
deepseek-flashとして提供。9月のV4.1-Flashの重み(763Bパラメータ、FP8)はHugging FaceでMITライセンスで公開されています。ハードウェア要件と1017の重み: 非公開。 - 性能: DeepSeekが報告した全11ベンチマークで、従来のV4.1-Flashを2.0〜11.1ポイント上回っています。
- 最高スコア: DeepSWE v1.1で77.0。DeepSeekの表ではClaude Opus 5(74.0)を上回っています。
- 最低スコア: ツールなしのHLEで42.6。Claude Opus 5の56.3に対するものです。
DeepSeek-V4.1-Flash-1017とは何か?
DeepSeek-V4.1-Flash-1017は、DeepSeek-V4.1-Flashの更新されたポストトレーニングチェックポイントであり、 deepseek-flash というモデル名で提供されます。以下のアーキテクチャの詳細は V4.1-Flash技術レポート.
に基づいています。DeepSeekチームは、 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 がエンドツーエンドのプロジェクト作業に自己フィードバックを用いた強化学習を使用していると述べています。その例はゲーム作成から3Dモデリングにまで及びます。このモデルは DeepSeek Harness、Tencent CodeBuddyおよびWorkBuddy。DeepSeekはDeepSeek Harness v0.2.1-rc.1以降を推奨しています。
V4.1-Flashのアーキテクチャはどのように機能するのですか?
V4.1-Flashは 40層のTransformerレイヤーを持つマルチモーダルMixture-of-Expertsモデル 40層のTransformerで構成され、20層の因果エンコーダーと20層のデコーダーに分かれています。
- Causal Encoder-Decoder(CED): デコーダーのグローバルKVはエンコーダーの最終隠れ状態から射影されます。これによりプリフィル計算量がほぼ半減します。
- Compressed Sparse Attention 2(CSA2): レイヤーはFull、Reindex、Reuseの各モードで動作し、複数のレイヤー間でメインKVとインデクサーキーを共有します。
- FP4メインKVキャッシュ: グローバルKVはトークンあたり890バイトに減少し、V4-Flashの約1/4です。
- SWA Bounded Replay: 永続KVキャッシュはV4-Flashの約1/8に縮小します。
- Reasoning effort: 1から100のスカラー値です。APIのlow、high、maxの各ティアは50、75、100に対応します。
DeepSeek-V4.1-Flash-1017のベンチマーク
以下のスコアはすべて DeepSeek自身の数値です。DeepSeekはTerminal-Bench 4.0をClaude Codeで、DeepSWEをMini-SWE-V2で実行しました。ZeroBench-mainはPass@5を使用しています。
| ベンチマーク | V4.1-Flash-1017 | V4.1-Flash | Kimi K3 | GLM 5.3 | GPT 5.6-Sol | Claude Opus 5 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSWE v1.1 | 77.0 | 74.2 | 67.5 | 66.9 | 73.0 | 74.0 |
| Terminal-Bench 4.0 | 42.3 | 31.2 | 12.6 | 37.9 | 39.9 | 51.8 |
| Automation-Bench v1.0.6 | 60.5 | 54.8 | 46.7 | 48.8 | 45.8 | 50.3 |
| Agents’ Last Exam | 35.4 | 31.8 | 27.6 | 28.5 | 26.7 | 28.6 |
| Apex Bench v1.1 | 72.1 | 64.6 | 47.8 | 56.6 | 54.3 | 65.8 |
| ProgramBench | 29.1 | 20.3 | 17.5 | 19.0 | 23.0 | 37.0 |
| NL2Repo-Bench | 68.2 | 65.4 | 58.0 | 58.0 | 56.8 | 75.3 |
| HLE(ツールなし) | 42.6 / 44.0* | 36.8 / 39.1* | 43.5 | 42.0* | 44.5 | 56.3 |
| BabyVision(ツールあり) | 92.5 | 89.6 | 85.7 | 非公開 | 88.9 | 94.1 |
*テキストのみのHLEサブセット。
1017チェックポイントは、DeepSWE、Automation-Bench、Agents’ Last Exam、Apex Benchで首位を維持しています。Claude Opus 5は依然としてTerminal-Bench 4.0、ProgramBench、NL2Repo、HLEで首位です。
オープンウェイトの競合モデルとどう比較されるのか?
| 特徴 | DeepSeek-V4.1-Flash-1017 | Kimi K3 | GLM-5.3 |
|---|---|---|---|
| 総パラメータ数 | 552Bバックボーン + 196B Engram | 2.8T | 753B |
| アクティブパラメータ数 | 8Bプリフィル / 16Bデコード | 104B | 非公開 |
| コンテキスト | 1M | 1,048,576 | 非公開 |
| ライセンス | MIT(V4.1-Flash);1017のウェイトは非公開 | Kimi K3ライセンス | GLM-5.3ライセンス |
| モダリティ | テキスト・画像入力、テキスト出力 | テキスト・画像 | テキスト |
| DeepSWE v1.1 | 77.0 | 67.5 | 66.9 |
| 「エージェントの最終試験」 | 35.4 | 28.3 | 28.5 |
| API価格(1M入力ミス / 出力、ピーク) | $0.30 / $1.20 | 非公開 | 非公開 |
DeepSeekのSearch APIとFetch APIとは何ですか?
その 検索API クエリに対してランク付けされたウェブ検索結果を返します。Fetch APIは単一のページをMarkdownとして返します。DeepSeekによると、同社の自社開発エンジンは1日に数億件のリクエストを処理しています。
- エンドポイント:
POST /v1/tools/searchおよびPOST /v1/tools/fetchonapi.deepseek.com. - 検索オプション: 1件から50件までの検索結果、オプションのページコンテンツ、および演算子のようなもの
site:,lang:,after:およびbefore:. - 結果フィールド: 各結果には、0から3のリランクスコアと、0から4のオーソリティ階層が付きます。
- 価格: 成功したリクエスト1,000件あたり0.75ドル 各エンドポイントに対して。結果が空の場合や失敗した場合は課金されません。
- レート制限: APIごとにアカウントあたり5 QPS。
- 無料枠: DeepSeek Harness、Claude Code または Codex 経由のサーバーサイド呼び出しは、2026年11月1日まで無料のままです。
デプロイと料金
モデルを以下のように呼び出します。 deepseek-flash OpenAIまたはAnthropic形式のエンドポイントを通じて利用できます。 ピーク時料金設定 キャッシュミス入力トークン1Mあたり$0.30、出力トークン1Mあたり$1.20です。オフピーク時間帯の料金はその半額です。
主なポイント
- 1017 は DeepSWE v1.1 で 77.0 を記録し、74.2 から上昇しました。
- Automation-Bench(60.5)とAgents’ Last Exam(35.4)で首位を導いています。
- Claude Opus 5は依然としてHLEおよびTerminal-Bench 4.0で優位を保っています。
- SearchとFetchはそれぞれ1,000回の呼び出しあたり$0.75です。
- エージェントハーネスの呼び出しは2026年11月1日まで無料のままです。
以下をチェックしてみてください: DeepSeekの発表、 Search and Fetch ドキュメント、その 技術報告 そしてその モデルカード。本プロジェクトの研究者に全ての功績があります。また、ぜひ私たちをフォローしてください: Twitter そして、私たちの MLサブレディット150k+ および、次のチャンネル登録も 当社のニュースレター。待って!Telegram(テレグラム)を使っていますか? telegramでもぜひご参加ください。
投稿 DeepSeekがV4.1-Flash-1017をリリース、DeepSWEで77.0を記録し、Search APIを公開 初出: MarkTechPost.