DeepSeek V4.1 Flash aggiornato: pesi aperti, benchmark più alti e API invariate
Una ricreazione di Portal 2 con il motore Godot, un gioco di corse nel browser, un modello 3D della Città Proibita: sono gli esempi con cui DeepSeek presenta DeepSeek-V4.1-Flash-1017, l’aggiornamento di V4.1 Flash annunciato il 17 ottobre 2026. Secondo la pagina di annuncio di DeepSeek, il modello è già attivo su sito, app e API, e i pesi sono scaricabili.
Per chi usa le API cambia poco nel codice: basta il nome deepseek-flash, con modalità di chiamata e prezzi invariati. Lo stesso giorno l’azienda ha aperto a tutti anche le API Search & Fetch, gratuite per ora in alcuni strumenti e a pagamento dal 31 ottobre 2026.
Progetti completi da zero: gli esempi dichiarati
DeepSeek dice di aver usato l’apprendimento per rinforzo con auto-feedback (il modello impara dal giudizio sui propri risultati) per migliorare lo sviluppo di progetti interi, dai giochi alla modellazione 3D. La pagina mostra quattro esempi:
- un modello 3D della Città Proibita;
- un gioco di corse che gira nel browser;
- una ricreazione di Portal 2 costruita con il motore Godot;
- «Valley of Ages», una scena 3D che attraversa l’evoluzione dalla preistoria all’era moderna.
Sono dimostrazioni scelte dall’azienda: la pagina non indica il numero di tentativi né i limiti.
Cosa cambia rispetto alla versione del 10 settembre
DeepSeek descrive il nuovo modello come un miglioramento «Pareto» tra prestazioni e costo, cioè migliore sui test senza costare di più: punteggi più alti, completamento dei compiti più rapido e risposte più brevi. Nel registro delle modifiche l’azienda elenca i valori della nuova versione e quelli di V4.1 Flash, uscito il 10 settembre 2026.
| Benchmark | V4.1 Flash (10 settembre) | V4.1-Flash-1017 |
|---|---|---|
| DeepSWE v1.1 | 74,2 | 77,0 |
| Terminal-Bench 4.0 | 31,2 | 42,3 |
| ProgramBench | 20,3 | 29,1 |
| NL2Repo-Bench | 65,4 | 68,2 |
| Automation-Bench | 54,8 | 60,5 (v1.0.6) |
| Agents’ Last Exam | 31,8 | 35,4 |
| HLE senza strumenti | 36,8 | 42,6 |
| Chartography (con strumenti) | 78,9 | 83,0 |
| BabyVision (con strumenti) | 89,6 | 92,5 |
| ZeroBench-main (con strumenti) | 49,0 | 51,0 |
Le condizioni dei test, come le dichiara DeepSeek: Terminal-Bench 4.0 è stato eseguito con il framework Claude Code, DeepSWE con Mini-SWE-V2, ZeroBench-main con Pass@5 (almeno una risposta corretta su cinque tentativi). Il punteggio HLE più alto, 44,0 per la nuova versione, vale solo per il sottoinsieme di soli testi. Apex Bench v1.1 compare solo per la nuova versione, con 72,1. Per Automation-Bench la nuova versione è indicata come v1.0.6, mentre per quella di settembre non c’è la versione del test: il confronto va letto con questa cautela.
Harness e piattaforme ottimizzate
DeepSeek dice di aver ottimizzato il modello per DeepSeek Harness, Tencent CodeBuddy, WorkBuddy e altre piattaforme. Consiglia DeepSeek Harness v0.2.1-rc.1 o successivo.
Search & Fetch: 0,75 dollari ogni 1.000 chiamate, gratis da alcuni strumenti fino al 31 ottobre
Le API di ricerca e di recupero delle pagine si appoggiano al motore interno di DeepSeek, che secondo l’azienda gestisce centinaia di milioni di richieste al giorno. Nel registro delle modifiche viene descritto come multilingue e dotato di filtri contro spam SEO, manipolazioni GEO e contenuti generati da AI di bassa qualità. La documentazione è nella guida API «Search & Fetch».
Ogni endpoint costa 0,75 dollari ogni 1.000 chiamate; la fonte non riporta prezzi in euro. Le chiamate fatte tramite gli strumenti lato server di DeepSeek Harness, Claude Code e Codex sono per ora gratuite per gli utenti dell’API DeepSeek. La fatturazione parte il 31 ottobre 2026 alle 16:00 UTC.
Come provarlo: API, app e pesi aperti
- Sito e app: il modello è già quello in uso.
- API: si chiama con
deepseek-flash. I vecchi nomideepseek-v4-flashedeepseek-v4-flash-vision-expsono, per ora, reindirizzati a V4.1 Flash. - Pesi: pubblicati su Hugging Face (deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017) e su ModelScope.
V4.1 Flash, nella versione di settembre, è il modello più piccolo della nuova famiglia DeepSeek e ha comprensione visiva nativa. Le fonti non indicano i requisiti hardware per far girare i pesi in locale.
