17 октября 2026 года DeepSeek анонсировала модель DeepSeek-V4.1-Flash-1017. По данным компании, обновление показывает более высокие результаты в бенчмарках, быстрее завершает задачи и выдает более короткие ответы, чем предыдущая версия. Модель уже работает в веб-версии, мобильном приложении и API.
DeepSeek-V4.1-Flash-1017 is here!
— DeepSeek (@deepseek_ai) October 17, 2026
Stronger benchmark performance, faster task completion, and shorter outputs than the previous version—a Pareto improvement in performance and cost. Now live on our website, app, and API.
Optimized for @DeepSeekHarness, Tencent CodeBuddy,… pic.twitter.com/MiqGbnCiVz
Обновление вышло спустя пять недель после релиза базовой DeepSeek-V4.1-Flash 10 сентября. Главный акцент релиза ― сквозная разработка проектов «с нуля»: от создания игр до 3D-моделирования. Новинку DeepSeek оптимизировала под собственную DeepSeek Harness.
Редакция Incrypted разобралась, что изменилось в DeepSeek-V4.1-Flash, сколько стоит работа с моделью и как протестировала нейросеть в DeepSeek Harness.
- Модель доступна в веб-версии, приложении и API под прежним идентификатором deepseek-flash, цены не изменились.
- В бенчмарке DeepSWE v1.1 результат вырос с 74,2 до 77,0, в Terminal-Bench 4.0 ― с 31,2 до 42,3.
- По данным DeepSeek, в 7 из 11 тестов первенство остается за Claude Opus 5.
- Веса опубликованы на Hugging Face и ModelScope под лицензией MIT.
- В практической части ― сборка интерактивной 3D-модели города в DeepSeek Harness.
Что изменилось в бенчмарках
DeepSeek опубликовала таблицу из 11 тестов, где сравнила новинку с предыдущей версией и конкурентами: Kimi K3, GLM-5.3, GPT-5.6 Sol и Claude Opus 5. Все результаты получены в собственном тестировании компании. Для Terminal-Bench 4.0 разработчики использовали оболочку Claude Code, для DeepSWE v1.1 ― Mini-SWE-V2.
Наибольший прирост новинка показала в агентных задачах и программировании. В визуальных тестах с инструментами прирост скромнее. В Chartography результат вырос с 78,9 до 83,0, в BabyVision ― с 89,6 до 92,5, в ZeroBench ― с 49,0 до 51,0.
Обновление обходит Claude Opus 5 в четырех тестах: DeepSWE, Automation-Bench, Agents’ Last Exam и Apex Bench. В остальных семи лидирует модель Anthropic. Самый большой разрыв ― в Humanity’s Last Exam, почти 14 пунктов. Отдельно DeepSeek опубликовала график соотношения точности в DeepSWE и стоимости одной задачи ― по нему компания и обосновывает тезис об улучшении по Парето.
Таким образом, новинка не претендует на звание самой сильной модели в целом. Ее позиционирование ― результат уровня флагманов в агентных сценариях при цене Flash-модели.
При этом ключевое заявление релиза касается не отдельных бенчмарков, а работы над цельными проектами. Пользователь описывает результат, а модель сама проходит путь от структуры проекта до готового приложения.
Доступность и стоимость
Новая версия заменила предыдущую во всех продуктах компании одновременно. Отдельно переключаться на нее не нужно.
Веб-версия и приложение. В чате DeepSeek и мобильном приложении новая модель работает по умолчанию и бесплатно.
API. Разработчики обращаются к модели по прежнему идентификатору deepseek-flash. Устаревшие имена deepseek-v4-flash и deepseek-v4-flash-vision-exp продолжают работать, но запросы к ним обслуживает версия 1017 по тарифу Flash.
Цены. Тарифы не изменились. DeepSeek разделяет сутки на пиковые и непиковые часы, вне пика цены вдвое ниже.
Пиковые часы ― с 01:00 до 04:00 и с 06:00 до 10:00 по UTC в будние дни. Выходные и государственные праздники Китая целиком считаются непиковым временем.
Для большинства пользователей веб-версии ничего не меняется, кроме качества ответов. Разработчикам, которые работают через API, тоже не нужно править код или бюджет ― достаточно учесть новые возможности поиска.
Гайд: 3D-модель города в DeepSeek Harness
Для практической части редакция выбрала интерактивную 3D-модель города. Задача хорошо показывает сквозную разработку: модели нужно спланировать сцену, собрать десятки построек, настроить камеру, освещение и интерфейс, а затем проверить результат.
Работать будем в DeepSeek Harness ― открытой агентной оболочке DeepSeek с десктопным приложением для Windows и macOS.
Шаг 1. Обновите DeepSeek Harness
Если Harness уже установлена, в левом нижнем углу окна появится кнопка Update.
Нажмите ее. Приложение покажет окно с номером доступной версии ― на момент подготовки статьи это 0.2.1-rc.2. Нажмите Install and Restart: Harness закроется, установит обновление и откроется снова. Если оболочка еще не установлена, скачайте установщик последней версии со страницы релизов в GitHub.
После перезапуска можно переходить к выбору модели.
Шаг 2. Выберите модель
Войдите в аккаунт DeepSeek или подключите API-ключ с платформы DeepSeek. Затем нажмите на название модели в правой части поля ввода.
В списке Harness новая версия отображается как DeepSeek-V41-Flash. Выберите DeepSeek-V41-Flash и оставьте уровень рассуждений High, который стоит по умолчанию.
Модель выбрана, осталось подготовить рабочую папку.
Шаг 3. Создайте рабочую папку и сессию
Создайте пустую папку для проекта, например forbidden-city, и добавьте ее как рабочее пространство кнопкой с плюсом справа от раздела Workspaces. Новая папка появится в боковой панели, а над полем ввода отобразится ее название.
Режим оставьте стандартным (Standard mode): он подходит для разработки приложений, а Creator mode предназначен для создания плагинов самой Harness. Уровень доступа Workspace Write в поле ввода позволяет агенту создавать и редактировать файлы внутри рабочей папки.
Шаг 4. Отправьте промпт
Промпт описывает ключевые объекты комплекса, требования к интерактивности и формат результата. Отдельно мы просим модель проверить свою работу перед завершением ― это задействует механизм самообратной связи, о котором говорит DeepSeek.
После отправки модель начинает с анализа задачи и окружения: осматривает рабочую папку и проверяет доступные инструменты. Ход работы отображается в ленте сессии ― каждый вызов инструмента и каждое рассуждение модели идут отдельной строкой.
В строке под полем ввода Harness показывает статистику сессии: число ходов и шагов, скорость генерации, расход токенов и долю попаданий в кеш. Например, после первых шести шагов скорость составляла 246 токенов в секунду, а доля попаданий в кеш ― 83%.
Шаг 5. Откройте результат
Когда модель завершит работу, в папке проекта появится файл index.html. Откройте его в браузере двойным кликом или через боковую панель файлов Harness.
В нашем случае модель собрала комплекс целиком: ров с мостом, Полуденные ворота с тремя арками, внутренний двор, три главных зала на мраморных террасах и четыре угловые башни. В правом верхнем углу ― кнопки Guided Tour и Day, в левом нижнем ― подсказки по управлению: вращение мышью, масштаб колесиком и подписи при наведении.
Подписи модель сделала подробнее, чем требовал промпт. При наведении на здание появляется карточка с названием и коротким описанием.
Кнопка Guided Tour запускает облет камеры вдоль центральной оси с юга на север, а кнопка Day переключает сцену в ночной режим с освещением фонарями.
Чтобы оценить, как модель выполняла задачу, откройте вкладку Trajectory. В ней отображается каждый шаг: вызовы инструментов, рассуждения модели и служебные сообщения. Для проверки кода модель сама запустила четыре субагента, например для анализа синтаксиса и работы JavaScript. Один раз Harness предупредила модель, что та повторяет одинаковые вызовы, и модель сменила подход.
Итоговая статистика проекта ― 3 хода, 96 шагов, 26,3 млн токенов при доле попаданий в кеш 99%. Попадания в кеш ― самая дешевая статья расходов в тарифах DeepSeek, поэтому большая часть токенов оплачивается по минимальной ставке.
Ограничения и нюансы
У обновления есть ограничения, которые стоит учитывать перед переходом на него в рабочих проектах.
Бенчмарки от самого разработчика. Все результаты получены во внутреннем тестировании DeepSeek. Насколько сократилось время выполнения задач и длина ответов, компания в цифрах не уточнила. Независимые замеры на момент публикации ограничены.
Не лидер по всем тестам. В 7 из 11 бенчмарков DeepSeek-V4.1-Flash-1017 уступает Claude Opus 5. Особенно заметно отставание в задачах на рассуждения без инструментов и в Terminal-Bench 4.0.
Предварительная версия Harness. Рекомендованные DeepSeek сборки v0.2.1-rc.1 и rc.2 ― релиз-кандидаты, а не стабильные версии. В них возможны ошибки, а часть функций помечена как экспериментальная. В нашем тесте на Windows не запускался PowerShell, и агенту пришлось работать без терминала. Если рабочая папка лежит по пути с кириллицей, ее стоит перенести в папку с латинским названием.
Локальный запуск. Открытые веса не означают доступность для домашнего компьютера. Модель с сотнями миллиардов параметров рассчитана на серверное оборудование.
Регуляторные ограничения. 19 октября Министерство внутренней безопасности США обязало федеральные гражданские ведомства удалить продукты DeepSeek из своих систем и запретило компании участвовать в госконтрактах. Запрет не распространяется на частных пользователей и бизнес, однако компаниям ― подрядчикам правительства США стоит учитывать его при выборе модели.
Большинство этих ограничений касаются корпоративного использования. Для личных проектов и экспериментов они некритичны.
Кому подойдет обновление
DeepSeek-V4.1-Flash-1017 развивает стратегию, которую компания обозначила в сентябре: результаты уровня флагманских моделей в агентных задачах при цене Flash-версии. Обновление не меняет тарифы и не требует правок в коде, поэтому пользователи API получают прирост качества автоматически.
Больше всего новинка интересна разработчикам, которые используют агентные оболочки ― DeepSeek Harness, Claude Code или Codex ― для длинных задач. Для них важны и меньшее время выполнения, и бесплатный до конца октября поиск. Пользователям веб-чата обновление доступно без каких-либо действий. Следующим шагом DeepSeek ранее называла запуск V4.1-Pro.
Сообщение DeepSeek-V4.1-Flash: обзор обновления и гайд в DeepSeek Harness появились сначала на INCRYPTED.