DeepSeek brengt V4.1-Flash-1017 uit, een update die volgens het bedrijf sneller is en kortere output levert

DeepSeek heeft DeepSeek-V4.1-Flash-1017 uitgebracht, een bijgewerkte versie van zijn V4.1-Flash-model. In de aankondiging zei het bedrijf dat de nieuwe versie hoger scoort op benchmarks, taken sneller afrondt en kortere antwoorden genereert dan zijn voorganger, en noemde het het resultaat „een Pareto-verbetering in prestaties en kosten”. Volgens DeepSeek is het model beschikbaar op zijn website, in zijn app en via zijn API, en zijn de gewichten gepubliceerd op Hugging Face en ModelScope.

The Economic Times, dat een persbureaubericht overnam, meldde dat DeepSeek de update zaterdagmiddag aankondigde in een reeks berichten op X en die omschreef als een kleine herziening van het eerdere V4.1-Flash. Het bericht citeerde het technische rapport van het bedrijf op Hugging Face, dat „substantiële verbeteringen op het gebied van redeneren, coderen, agentische taken en visuele benchmarks” claimt. Volgens het bericht publiceerde DeepSeek ook scores op Humanity's Last Exam, een test van duizenden vragen over wiskunde, de natuurwetenschappen en de geesteswetenschappen, met een bandbreedte van 36,8 tot 42,6 voor het nieuwe model tegenover 36,8 tot 39,1 voor V4.1-Flash. Geen van beide bronnen legt uit wat de bandbreedtes weergeven, en de cijfers zijn niet onafhankelijk geverifieerd.

DeepSeek zei dat het model is getraind met reinforcement learning op basis van zelffeedback om beter te worden in het end-to-end bouwen van volledige projecten, en toonde voorbeelden waaronder een 3D-model van de Verboden Stad, een racespel in de browser en een nagemaakte versie van Portal 2 gebouwd met de Godot-engine. Het bedrijf zei dat het model is geoptimaliseerd voor tools waaronder DeepSeek Harness, Tencent CodeBuddy en WorkBuddy, en het raadt DeepSeek Harness v0.2.1-rc.1 of nieuwer aan. Ook publiceerde het een grafiek waarin DeepSWE v1.1 Pass@1 wordt uitgezet tegen de kosten per taak, gemeten met de harness mini-swe-v2.

Naast het model heeft DeepSeek zijn Search- en Fetch-API's voor alle gebruikers opengesteld. Het bedrijf zei dat ze draaien op zijn eigen zoekmachine, die volgens DeepSeek honderden miljoenen verzoeken per dag verwerkt, en stelde de prijs per endpoint vast op $0,75 per 1.000 aanroepen. Volgens het bedrijf kunnen gebruikers van de DeepSeek API deze tools gratis aanroepen via server-side tools in DeepSeek Harness, Claude Code en Codex totdat de facturering begint op 31 oktober 2026 om 16:00 UTC.

Het bericht plaatst de release in een bredere strijd tussen Chinese open-weight modellen en duurdere propriëtaire Amerikaanse systemen van bedrijven als OpenAI en Anthropic, evenals binnenlandse rivalen zoals Moonshot Kimi en Z.ai. Het merkte op dat de forse korting waarmee V4.1-Flash na de lancering begin september werd aangeboden, werd gevolgd door scherpe dalingen van de in Hongkong genoteerde aandelen van concurrenten als MiniMax, Z.ai en Alibaba. Volgens het bericht had DeepSeek eerder in de week ook een serverstoring van ongeveer vijf uur, die sommige experts in verband brachten met onvoldoende rekencapaciteit, en komen vertragingen en storingen de afgelopen maanden vaker voor naarmate de vraag van ontwikkelaars is gegroeid.