DeepSeek ha rilasciato il 17 ottobre 2026 DeepSeek-V4.1-Flash-1017, una snapshot aggiornata del modello Flash. L’azienda la descrive come un miglioramento di Pareto: prestazioni superiori su coding e task agentici, con output più corti e tempi di completamento ridotti, a parità di architettura e prezzo API.
Il modello mantiene la stessa struttura della versione di settembre: Causal Encoder-Decoder (CED) Mixture-of-Experts con backbone da 552 miliardi di parametri più memoria Engram condizionale, per un totale intorno ai 763 miliardi. Attiva circa 8 miliardi di parametri in prefill e 16 miliardi in decode. Supporta un contesto di 1 milione di token e input multimodale nativo (testo e immagini). I pesi sono pubblicati sotto licenza MIT su Hugging Face e ModelScope.
Miglioramenti sui benchmark agentici
Secondo il changelog ufficiale e la model card, i guadagni più rilevanti riguardano i task multi-step e gli agenti. DeepSWE v1.1 sale da 74.2 a 77.0. Terminal-Bench 4.0 passa da 31.2 a 42.3. Automation-Bench v1.0.6 raggiunge 60.5 (da 54.8) e Agents’ Last Exam arriva a 35.4 (da 31.8). ProgramBench migliora da 20.3 a 29.1 e NL2Repo-Bench da 65.4 a 68.2. HLE senza tool sale a 42.6 (44.0 sul sottoinsieme testuale).
Nei confronti pubblicati da DeepSeek, la nuova versione supera o eguaglia modelli come Claude Opus 5 e GPT-5.6 Sol su diversi benchmark agentici (DeepSWE, Automation-Bench, Agents’ Last Exam, Apex Bench), pur rimanendo indietro su HLE puro e su alcuni terminal di lungo orizzonte dove Opus 5 resta avanti. I numeri sono vendor-reported e dipendono dagli harness usati (Mini-SWE-V2 per DeepSWE, Claude Code per Terminal-Bench 4.0).
Output più corti e progetti end-to-end
Oltre ai punteggi, DeepSeek evidenzia la riduzione della lunghezza degli output e del tempo di esecuzione dei task. Questo produce un nuovo fronte di Pareto prestazione-costo su più harness. Il modello è stato ottimizzato specificamente per DeepSeek Harness (consigliata la versione v0.2.1-rc.1 o successiva), Tencent CodeBuddy e WorkBuddy.
Un altro focus è il reinforcement learning con self-feedback, che migliora la capacità di costruire progetti completi da zero: modellazione 3D, giochi web, scene in Godot e ambienti evolutivi. L’annuncio mostra esempi di “wish-driven programming” in questa direzione.
Disponibilità e API
La versione è già attiva su sito, app e API. Il nome del modello API resta deepseek-flash e i prezzi non cambiano (off-peak circa 0,15 $/0,60 $ per milione di token, cache hit a 0,003 $). Anche le chiamate verso i vecchi nomi deepseek-v4-flash vengono instradate verso questa snapshot.
In contemporanea, DeepSeek ha aperto al pubblico le API Search & Fetch basate sul proprio motore di ricerca. Ogni endpoint costa 0,75 $ per 1.000 chiamate; la fatturazione parte dal 31 ottobre 2026 alle 16:00 UTC. Le chiamate via server-side tools in DeepSeek Harness, Claude Code e Codex restano gratuite per gli utenti API DeepSeek fino a quella data.
I pesi sono scaricabili da Hugging Face e ModelScope. La documentazione di encoding e inference è inclusa nel repository.
Per chi usa agenti di coding o pipeline lunghe, l’aggiornamento è trasparente lato chiamata ma concreto sui risultati: più capacità agentica a parità di costo e con maggiore velocità di completamento.
Fonti
Testo: assistito da AI · revisionato da Carlos H. P. Ross
