DeepSeek V4.1 Flash 1017, publié par DeepSeek le 17 octobre 2026, accepte le texte et les images et produit des sorties structurées sur OpenRouter. Selon DeepSeek, à sa sortie, il s’appuie sur un apprentissage par renforcement avec auto-évaluation pour améliorer le développement de projets de bout en bout, de la création de jeux à la modélisation 3D.
DeepSeek V4.1 Flash 1017 est une « mise à jour mineure » de DeepSeek V4.1 Flash, selon la carte du modèle sur Hugging Face. Sur OpenRouter, DeepSeek V4.1 Flash est la version qui le précède dans la gamme à sa sortie.
Selon le journal de l’API de DeepSeek, DeepSeek V4.1 Flash a été « mis à niveau » en DeepSeek V4.1 Flash 1017 le 17 octobre 2026. Les modèles du site web et de l’application officiels ont également été mis à jour vers cette version, selon ce même journal. À sa sortie, le modèle obtenait de meilleurs résultats aux tests, terminait les tâches plus vite et produisait des sorties plus courtes que la version précédente, selon DeepSeek.
Selon la carte du modèle sur Hugging Face, la nouvelle version obtient 42,3 sur Terminal-Bench 4.0 avec le cadre d’agent Claude Code, contre 31,2 pour DeepSeek V4.1 Flash. Sur DeepSWE v1.1, elle atteint 77,0 avec le cadre d’agent Mini-SWE-V2, contre 74,2 pour la version précédente, selon la carte du modèle sur Hugging Face. Pour ProgramBench, elle obtient 29,1 contre 20,3 pour la version précédente, selon la carte du modèle sur Hugging Face.
Selon la carte du modèle sur Hugging Face, la nouvelle version obtient 68,2 sur NL2Repo-Bench, contre 65,4 pour DeepSeek V4.1 Flash. Sur HLE sans outils, elle atteint 42,6 contre 36,8 pour la version précédente, et 44,0 contre 39,1 sur la seule partie en texte, selon la carte du modèle sur Hugging Face. Le tableau d’écart compare les deux versions sur la fenêtre de contexte, les formats d’entrée et la réflexion relevés sur OpenRouter.
Par rapport à la version précédente
DeepSeek V4.1 Flash 1017 prend en charge la sortie JSON et l’appel d’outils sous l’identifiant deepseek-flash, en version DeepSeek-V4.1-Flash-1017, selon la documentation de l’API de DeepSeek. Sur OpenRouter, le modèle prend également en charge l’appel d’outils et les sorties structurées.
DeepSeek V4.1 Flash 1017 prend en charge la vision, selon la documentation de l’API de DeepSeek, qui décrit cette fonction pour deepseek-flash en version DeepSeek-V4.1-Flash-1017.
DeepSeek V4.1 Flash 1017 s’appuie, selon DeepSeek à sa sortie, sur un apprentissage par renforcement avec auto-évaluation pour améliorer le développement de projets de bout en bout, de la création de jeux à la modélisation 3D.
À sa sortie, DeepSeek cite notamment comme exemples de projets construits de zéro une modélisation 3D de la Cité interdite, un jeu de course sur le web et une reprise de Portal 2 réalisée avec le moteur Godot. Selon le journal de l’API de DeepSeek du 17 octobre 2026, l’entreprise a optimisé ce modèle en particulier pour DeepSeek Harness, Tencent CodeBuddy, WorkBuddy et d’autres plateformes.
DeepSeek V4.1 Flash 1017 obtient les scores suivants, selon la carte du modèle publiée par DeepSeek sur Hugging Face.
| Test | Conditions | Score de DeepSeek V4.1 Flash 1017 | Score de DeepSeek V4.1 Flash |
|---|---|---|---|
| Automation-Bench v1.0.6 | 60,5 | 54,8 | |
| Agents’ Last Exam | 35,4 | 31,8 | |
| Apex Bench v1.1 | 72,1 | 64,6 | |
| Chartography | Avec outils | 83,0 | 78,9 |
| BabyVision | Avec outils | 92,5 | 89,6 |
| ZeroBench-main | Avec outils | 51,0 | 49,0 |
Selon le journal de l’API de DeepSeek, le 17 octobre 2026, le score sur ZeroBench-main avec outils a été évalué en Pass@5.
DeepSeek V4.1 Flash 1017 prend en charge un mode sans réflexion et un mode avec réflexion, activé par défaut, selon la documentation de l’API de DeepSeek. Sur OpenRouter, les niveaux d’effort de réflexion proposés sont max, high, low et none, avec high comme valeur par défaut.
Selon sa carte du modèle sur Hugging Face, DeepSeek recommande une température de 1,0, un top_p de 1,0, un context_window de 1M tokens et un max_tokens d’au moins 256K. Selon le journal de son API, le 17 octobre 2026, DeepSeek invitait à passer à DeepSeek Harness 0.2.1-rc.1 ou à une version ultérieure pour accompagner le nouveau modèle.
DeepSeek V4.1 Flash 1017 est sorti le 17 octobre 2026. Le tableau des caractéristiques rassemble ses données techniques.
Sur OpenRouter, le modèle accepte du texte et des images en entrée, avec une fenêtre de contexte de 1 048 576 tokens. Selon la documentation de l’API de DeepSeek, sa longueur de contexte est de 1M et sa sortie maximale de 384K tokens. Son dépôt sur Hugging Face et ses poids sont publiés sous licence MIT, selon DeepSeek.
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Codetoolsstructured_outputstemperaturetop_preasoningseedstoplogprobsresponse_formatmax_tokensDeepSeek V4.1 Flash 1017 était accessible à sa sortie sur le site web, dans l’application et via l’API de DeepSeek, selon l’annonce de l’éditeur. À sa sortie, ses poids étaient également publiés en open source sur Hugging Face et ModelScope, selon DeepSeek.
Selon le journal de l’API de DeepSeek, le 17 octobre 2026, le modèle s’appelait via l’identifiant deepseek-flash, sans changement de la méthode d’appel. Selon la documentation de l’API de DeepSeek, cet identifiant correspond à la version DeepSeek-V4.1-Flash-1017, qui accepte les formats OpenAI et Anthropic et prend en charge l’API Responses.
Au relevé d’octobre 2026, selon la documentation de l’API de DeepSeek, les anciens noms deepseek-v4-flash et deepseek-v4-flash-vision-exp restent acceptés par cette API, mais les modèles correspondants en ont été retirés : leurs requêtes y sont servies par DeepSeek-V4.1-Flash-1017. La carte d’accès donne les derniers prix relevés.
Pour relier le modèle à votre application
Chez OpenRouter (relevé du 20/10/2026) : 0,30 $ / M tokens en entrée, 1,20 $ / M tokens en sortie.
Un accès gratuit dépend toujours de l'outil, de l'offre et de ses limites : nous ne l'attribuons pas au modèle seul.
DeepSeek V4.1 Flash 1017 s’inscrit dans la gamme DeepSeek Flash, dont la frise des versions retrace les dates.
DeepSeek V4 Flash 0423 est sorti le 24 avril 2026. Puis DeepSeek V4 Flash 0731 est sorti le 31 juillet 2026. Selon le journal de l’API de DeepSeek publié ce jour-là, cette version conserve l’architecture et la taille de DeepSeek V4 Flash Preview et n’a fait l’objet que d’un nouveau post-entraînement.
DeepSeek V4.1 Flash est sorti le 10 septembre 2026. Selon le journal de l’API de DeepSeek publié ce jour-là, ce modèle appartient à une nouvelle famille d’architecture et possède une compréhension visuelle multimodale native. Sur OpenRouter, DeepSeek V4.1 Flash 1017 est décrit comme l’instantané du 17 octobre 2026 de DeepSeek V4.1 Flash.
| Repères | DeepSeek V4.1 Flash 1017Vous êtes ici | DeepSeek V4 Flash 0423 | DeepSeek V4 Flash 0731 | DeepSeek V4.1 Flash |
|---|---|---|---|---|
| Score | 1582 | 1547 | ||
| Sortie | ||||
| Contexte | 1,05 M tokens | 1,05 M tokens | 1,05 M tokens | 1,05 M tokens |
| Prix d'entrée | 0,30 $ / M tokens | 0,091 $ / M tokens | 0,44 $ / M tokens | 0,056 $ / M tokens |
| Prix de sortie | 1,20 $ / M tokens | 0,18 $ / M tokens | 1,32 $ / M tokens | 0,12 $ / M tokens |
| Entrées | Texte, Image | Texte | Texte | Texte, Image |
| Réflexion | Activée par défaut | Facultative | Activée par défaut | Activée par défaut |
| Tâches | Aide au code, Affaires et finance, Design d'après référence, Données et analyse, Front-end, Fullstack, HTML, Jeux, Juridique, Mathématiques, Conversation à plusieurs tours, Prompts difficiles, React, Rédaction créative, Santé et bien-être, Suivi de consignes | Aide au code, Affaires et finance, Design d'après référence, Données et analyse, Front-end, Fullstack, HTML, Jeux, Juridique, Mathématiques, Conversation à plusieurs tours, Prompts difficiles, React, Rédaction créative, Santé et bien-être, Suivi de consignes, Vision et compréhension | ||
| Ce qui le distingue | DeepSeek V4.1 Flash 1017, publié par DeepSeek le 17 octobre 2026, accepte le texte et les images et produit des sorties structurées sur OpenRouter. Selon DeepSeek, à sa sortie, il s’appuie sur un apprentissage par renforcement avec auto-évaluation pour améliorer le développement de projets de bout en bout, de la création de jeux à la modélisation 3D. | DeepSeek V4 Flash 0423, publié par DeepSeek, est sorti le 24 avril 2026. Sur OpenRouter, il accepte du texte, peut appeler des outils et produire des sorties structurées. | DeepSeek V4 Flash 0731, publié par DeepSeek le 31 juillet 2026, convient selon OpenRouter au code, au raisonnement et aux flux de travail d’agents. Sur OpenRouter, il lit du texte, appelle des outils et produit des sorties structurées. | DeepSeek V4.1 Flash est publié par DeepSeek et est sorti le 10 septembre 2026. Selon DeepSeek et la documentation de son API, il lit nativement le texte et les images, génère du texte, décrit des images et analyse des graphiques. |
Les repères sont ceux renseignés dans l'annuaire ; un repère absent de toutes les versions sélectionnées n'est pas affiché. Comparaison complète dans le comparateur
DeepSeek V4.1 Flash 1017 avait, à sa sortie, ses poids publiés en open source sur Hugging Face et ModelScope, selon DeepSeek. Selon DeepSeek, le dépôt sur Hugging Face et les poids du modèle sont sous licence MIT.
DeepSeek V4.1 Flash 1017 a, dans son dépôt sur Hugging Face, un dossier inference qui fournit les instructions de conversion des poids et d’exécution de l’inférence locale, selon sa carte de modèle sur Hugging Face.
DeepSeek V4.1 Flash 1017 s’appelait avec le nom de modèle deepseek-flash sur l’API de DeepSeek le 17 octobre 2026, selon le journal de l’API de DeepSeek. Aucun changement de la méthode d’appel n’était nécessaire, selon ce même journal de DeepSeek.
DeepSeek V4.1 Flash 1017 est décrit sur OpenRouter comme l’instantané du 17 octobre 2026 de DeepSeek V4.1 Flash. Sur OpenRouter, cet instantané est décrit comme servi par DeepSeek sous le nom de modèle deepseek-flash de son API.
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