DeepSeek V4.1 Flash 1017 im Test: Was neu ist und wie es gegen V4 Pro abschneidet

DeepSeek hat V4.1 Flash am 17. Oktober 2026 auf DeepSeek-V4.1-Flash-1017 aktualisiert, mit derselben Modell-ID (deepseek-flash) und denselben Preisen. Die von DeepSeek veröffentlichten Werte steigen in jedem aufgeführten Benchmark. In unseren Tests am Erscheinungstag lieferte es bei jeder Aufgabe, die beide Modelle lösen konnten, dieselben Antworten wie V4 Pro, war jedes Mal zuerst fertig und kostete 4- bis 11-mal weniger.

Beide Modelle gibt es bei OmniaKey: DeepSeek V4.1 Flash und DeepSeek V4 Pro.

Was sich mit 1017 geändert hat

DeepSeek brachte 1017 am 17. Oktober 2026 als Update des V4.1 Flash heraus, das am 10. September erschienen war (unser Test des V4.1 Flash vom September). Die neue Modellkarte nennt 1017 ein kleines Update, das dennoch deutliche Fortschritte bei Reasoning, Coding, Agentenaufgaben und visuellen Tests bringt. Die folgenden Werte stammen von DeepSeek.

Jede Zeile legt zu. Terminal-Bench 4.0 gewinnt 11,1 Punkte, ProgramBench 8,8 und Apex Bench v1.1 7,5. Das † kennzeichnet die reine Textteilmenge von HLE.

NL2Repo-Bench braucht eine eigene Fußnote: Die Modellkarte zu 1017 setzt das Septembermodell auf 65,4, die frühere Modellkarte des V4.1 Flash nennt 64,0. Der Zuwachs beträgt also 2,8 Punkte auf der einen und 4,2 Punkte auf der anderen Grundlage.

DeepSeek will außerdem Laufzeit und Ausgabelänge gesenkt haben und bezeichnet das Ergebnis als neuen optimalen Punkt zwischen Leistung und Kosten über verschiedene Harnesses hinweg. Als Plattformen, für die optimiert wurde, nennt das Unternehmen DeepSeek Harness, Tencent CodeBuddy und WorkBuddy. Die Gewichte liegen auf Hugging Face als deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017 unter der MIT-Lizenz. Für den eigenen Betrieb empfiehlt die Modellkarte temperature 1.0, top_p 1.0 und mindestens 256K max_tokens.

Muss der Code geändert werden?

Nein, wenn Sie bereits deepseek-flash aufrufen. Das Änderungsprotokoll sagt, dass Aufruf und Preise gleich bleiben und dass diese ID jetzt 1017 ausliefert.

• Die alten Namen deepseek-v4-flash und deepseek-v4-flash-vision-exp funktionieren weiter und werden von 1017 zum Flash-Preis bedient. DeepSeek nennt die Regelung vorübergehend und veröffentlicht kein Enddatum.
• Das Denken ist standardmäßig mit Stärke high aktiv. reasoning_effort akzeptiert low, high oder max, und der Standardwert ist für Coding ein guter Start.
• Lange Denkläufe brauchen Platz und eine gestreamte Verbindung. Unsere Parser-Aufgabe verbrauchte mit 1017 20.709 Ausgabe-Token, und V4 Pro gab 70.649 zurück, obwohl wir max_tokens auf 32.000 gesetzt hatten. Unsere nicht gestreamte Anfrage an V4 Pro brach nach 10 Minuten ab, der gestreamte zweite Versuch war nach 20,7 Minuten fertig.
• Stoßzeiten kosten das Doppelte. Zu DeepSeeks Listenpreisen, geprüft am 17. Oktober, kostet bei Flash der Eingabe-Token ohne Cache-Treffer 0,15 USD pro Million und der Ausgabe-Token 0,60 USD pro Million außerhalb der Stoßzeit, gegenüber 0,30 und 1,20 USD zur Stoßzeit. V4 Pro liegt außerhalb der Stoßzeit bei 0,66 und 1,98 USD.

Stoßzeiten sind werktags 01:00–04:00 und 06:00–10:00 UTC, ohne chinesische Feiertage. Wer DeepSeek Harness nutzt, sollte laut Änderungsprotokoll auf 0.2.1-rc.1 oder neuer wechseln.

Unsere Tests: 1017 gegen V4 Pro

Wir starteten die fünf Aufgaben am 17. Oktober 2026 zwischen 13:00 und 13:20 UTC, an einem Freitag innerhalb des Zeitfensters außerhalb der Stoßzeit.

So haben wir getestet

• Modell-IDs: deepseek-flash, das die Preisseite von DeepSeek dem DeepSeek-V4.1-Flash-1017 zuordnet, und deepseek-v4-pro, dessen Antwort deepseek-v4-pro-ga-260813 meldete (DeepSeek-V4-Pro-0813 auf der Preisseite).
• Die Aufrufe gingen an den OpenAI-kompatiblen Endpunkt /v1/chat/completions von OmniaKey.
• Denken mit der Standardstärke high aktiv, Temperatur unverändert. Ein Lauf pro Aufgabe und Modell, die Aufgaben parallel. Nur der Coding-Zweiteersuch mit V4 Pro lief gestreamt.
• Bewertung: Aufgabe 1 mit einer Testdatei aus 30 Fällen, davon 19 Ergebnisse, die exakt mit Python übereinstimmen müssen, und 11 Eingaben, die den richtigen Fehler auslösen müssen. Aufgabe 2 über jeden Werkzeugaufruf und seine Argumente, Aufgabe 3 über 10 Felder, Aufgabe 4 über drei Badge-Codes, Aufgabe 5 über vier Antworten.
• Die Zeit läuft vom Absenden der Anfrage bis zur vollständigen Antwort. Die Kosten sind die Token-Zahlen der Antwort mal DeepSeeks Listenpreise außerhalb der Stoßzeit für Eingabe ohne Cache-Treffer und Ausgabe. Cache-Treffer gab es keine.
• OmniaKey verkauft den API-Zugang zu beiden Modellen, deshalb liefen die Tests darüber. Alle Preise hier sind DeepSeeks eigene Listenpreise, nicht unsere.
• Quellen, alle am 17. Oktober 2026 geprüft: Änderungsprotokoll, Preise, Modellkarte, Leitfaden zum Denkmodus, Leitfaden zu Search und Fetch.

Ein Lauf pro Aufgabe ist eine Stichprobe, kein Benchmark.

Aufgabe 1: ein Parser mit Pythons exakten Regeln

Geprüft wird: Vorrang, rechtsassoziatives **, -2**2 = -4, Ganzzahldivision, Modulo und die richtigen Ausnahmen, ohne eval.

Prompt:

Write a Python 3 function evaluate(expr: str) that evaluates an arithmetic expression without using eval, exec, ast or any parsing library.

• 1017: 30 von 30 Fällen in 87,7 s, für 0,0125 USD, mit 20.709 Ausgabe-Token, davon 19.734 Denk-Token.
• V4 Pro: 30 von 30 Fällen, im gestreamten zweiten Versuch: 1.239,5 s (20,7 Minuten), 0,1401 USD, 70.649 Ausgabe-Token, davon 69.456 Denk-Token. Der erste, nicht gestreamte Versuch brach nach mehr als 10 Minuten ohne Antwort ab.

Fazit: 1017. Beide schrieben einen korrekten Parser, aber 1017 brauchte 88 Sekunden und V4 Pro fast 21 Minuten bei 11-fachen Kosten.

Aufgabe 2: parallele Werkzeugaufrufe

Geprüft wird: vier Aufrufe in einer Antwort, zwei Städte und zwei Werkzeuge, mit der richtigen Stadt in jedem Argument.

Prompt:

I'm flying out tonight. What's the weather right now in Lisbon and in Osaka, and what's the local time in each city? Use the tools.

• 1017: alle vier Aufrufe mit den richtigen Argumenten, 2,6 s, 0,0002 USD, 195 Ausgabe-Token.
• V4 Pro: alle vier Aufrufe mit den richtigen Argumenten, 5,2 s, 0,0008 USD, 265 Ausgabe-Token.

Fazit: Gleichstand bei der Richtigkeit, 1017 gewinnt bei Zeit und Kosten.

Aufgabe 3: Rechnungsfelder aus einer unordentlichen E-Mail

Geprüft wird: 10 Felder aus einer deutsch-englischen Rechnung mit „2.500 pcs at 0,42 EUR“, einem Datum „3rd of November 2026“, 14 Tagen Zahlungsziel und 5 % Rabatt in einer Zeile.

Prompt:

Extract this invoice email into JSON with exactly these keys:

• 1017: 10 von 10 Feldern, 5,2 s, 0,0005 USD, 779 Ausgabe-Token.
• V4 Pro: 10 von 10 Feldern, 22,1 s, 0,0034 USD, 1.607 Ausgabe-Token.

Fazit: 1017. Gleiche Antworten, viermal schneller und 6,7-mal günstiger.

Aufgabe 4: ein Dienstprotokoll mit 263K Token

Geprüft wird: der aktuelle Badge-Code für die Gebäude A, B und C, während ein überholter Code für B und ein nicht gefragter Code für D ignoriert werden.

Prompt: keiner zum Zitieren. Die Eingabe ist ein Dienstprotokoll mit 262.816 Token, von der API gezählt, mit fünf NOTE-Zeilen.

• 1017: A, B und C richtig, das alte B und D übersprungen, 24,1 s, 0,0417 USD, 3.771 Ausgabe-Token.
• V4 Pro: alles richtig, 31,7 s, 0,1759 USD, 1.221 Ausgabe-Token.

Fazit: 1017. Hier dachte es länger nach und war trotzdem zuerst fertig, zu etwa einem Viertel des Preises.

Aufgabe 5: ein Diagramm

Geprüft wird: der stärkste Monat, der schwächste Monat, der Sechsmonatsschnitt mit einer Nachkommastelle und Juni minus Januar. DeepSeek bietet Bildverständnis nur bei Flash, also lief 1017 allein.

Prompt:

Look at the chart. Which month had the most API calls and which had the fewest? What is the average of the six months, rounded to one decimal? By how many thousand calls did June exceed January? Reply in four short lines.

• 1017: 4 von 4 Antworten, 3,8 s, 0,0002 USD.

Fazit: 1017 ohne Gegner. V4 Pro kann das Bild nicht verarbeiten.

Ergebnisse

V4 Pro brauchte beim Parser 14,1-mal so lange, bei der Werkzeugaufgabe doppelt so lange, bei der Rechnung 4,2-mal so lange und beim Protokoll 1,3-mal so lange. Über die Aufgaben 1 bis 4 hinweg kostete 1017 0,055 USD und V4 Pro 0,320 USD, nach DeepSeeks Listenpreisen 5,8-mal so viel.

DeepSeeks Benchmark-Zahlen, genau gelesen

In DeepSeeks Tabelle zu 1017 liegt das neue Modell bei vier der elf Tests vor Claude Opus 5 und bei sieben dahinter. Das sind DeepSeeks Zahlen, erhoben mit seinen eigenen Harnesses.

1017 führt bei DeepSWE v1.1 mit 77,0 gegen 74,0, bei Automation-Bench v1.0.6 mit 60,5 gegen 50,3, bei Agents' Last Exam mit 35,4 gegen 28,6 und bei Apex Bench v1.1 mit 72,1 gegen 65,8. Opus 5 führt weiter bei HLE mit 56,3 gegen 42,6, bei Terminal-Bench 4.0 mit 51,8 gegen 42,3, bei ProgramBench mit 37,0 gegen 29,1 und bei NL2Repo-Bench mit 75,3 gegen 68,2. Auch die drei visuellen Tests gewinnt es: Chartography 84,0 gegen 83,0, BabyVision 94,1 gegen 92,5 und ZeroBench-main 52,0 gegen 51,0.

DeepSeek hat keine offizielle Tabelle veröffentlicht, die 1017 und V4 Pro nebeneinanderstellt; die einzigen veröffentlichten V4-Pro-Werte stehen in der Modellkarte des V4.1 Flash vom September. Die Grafik, die DeepSWE-Punkte gegen Kosten pro Aufgabe aufträgt, ist nur ein Bild, ohne Werte im Seitentext.

Für den eigenen Code sind die fünf Aufgaben oben der bessere Maßstab.

Die neue Search- und Fetch-API

Dasselbe Änderungsprotokoll vom 17. Oktober öffnete DeepSeeks eigene Suchmaschine als API. Search ist POST https://api.deepseek.com/v1/tools/search, Fetch ist POST https://api.deepseek.com/v1/tools/fetch. Beide nutzen denselben Bearer-Schlüssel wie der Rest der DeepSeek-API und geben rohes JSON zurück.

Jeder Endpunkt kostet zu DeepSeeks Listenpreisen 0,75 USD pro 1.000 erfolgreicher Anfrage. Abgerechnet wird nur, wenn HTTP 200 mit einem Ergebnis zurückkommt, fehlgeschlagene oder leere Aufrufe kosten nichts. Beide erlauben 5 Abfragen pro Sekunde und Konto, und Fetch hat zusätzlich ein Limit pro Domain.

Search nimmt eine Abfrage von 1 bis 128 Zeichen und liefert standardmäßig 10 Ergebnisse, einstellbar von 1 bis 50. Fetch nimmt eine URL von bis zu 8.192 Zeichen und gibt die Seite als Markdown zurück.

Werkzeugaufrufe auf der Serverseite über DeepSeek Harness, Claude Code und Codex sind kostenlos, bis die Abrechnung am 31. Oktober 2026 um 16:00 UTC beginnt.

Es ist DeepSeeks eigene API, verkauft über api.deepseek.com.

Vorteile und Nachteile

Vorteile

• Gleiche Antworten wie V4 Pro in jeder Aufgabe, die beide lösen konnten.
• Schneller in allen vier gemeinsamen Aufgaben, um das 1,3- bis 14-Fache.
• 4- bis 11-mal günstiger pro Aufgabe zu DeepSeeks Listenpreisen.
• Liest Bilder, was V4 Pro nicht kann.
• Direkter Ersatz für bestehenden deepseek-flash-Code.
• Offene Gewichte unter MIT.

Nachteile

• Denkt bei schweren Aufgaben lange, mit 19.734 Denk-Token in unserer Parser-Aufgabe.
• In DeepSeeks eigener Tabelle liegt Claude Opus 5 bei HLE, Terminal-Bench 4.0, ProgramBench und NL2Repo-Bench vorn.
• Alle Verbesserungszahlen stammen von DeepSeek.

Welches Modell für welche Aufgabe

V4 Pro ist Stand 17. Oktober 2026 weiterhin erhältlich, mit eigenen Preisen und einem Limit von 500 gleichzeitigen Läufen gegenüber 2.500 bei Flash. Behalten Sie es dort, wo Ihre eigenen Tests einen Vorteil zeigen.

Aufruf über die API

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="YOUR_OMNIAKEY_KEY", base_url="https://api.omniakey.com/v1")

stream = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-flash",           # liefert DeepSeek-V4.1-Flash-1017
    messages=[{"role": "user", "content": "Write a Python function that parses ISO 8601 durations."}],
    max_tokens=32000,                 # Platz für lange Antworten
    stream=True,                      # lange Denkläufe können das Proxy-Zeitlimit überschreiten
)
for chunk in stream:
    delta = chunk.choices[0].delta if chunk.choices else None
    if delta and delta.content:
        print(delta.content, end="")

1. Legen Sie im OmniaKey-Dashboard einen Schlüssel an und setzen Sie ihn anstelle von YOUR_OMNIAKEY_KEY ein.
2. Senden Sie die Anfrage oben mit deepseek-flash. Halten Sie max_tokens bei Coding-Aufgaben nahe 32.000 und streamen Sie lange Läufe.
3. Notieren Sie bei der ersten echten Aufgabe die zurückgegebenen Token-Zahlen und den Modellnamen und vergleichen Sie die Kosten mit DeepSeeks Tarifen außerhalb der Stoßzeit.

Häufige Fragen

Hat DeepSeek mit 1017 den Preis erhöht?

DeepSeeks Änderungsprotokoll vom 17. Oktober sagt, dass die Preise unverändert bleiben. Die Preisseite jenes Tages nennt Flash außerhalb der Stoßzeit mit 0,15 USD pro Million Eingabe-Token ohne Cache-Treffer und 0,60 USD pro Million Ausgabe-Token. Sie zeigt nur die aktuellen Tarife.

Kann ich 1017 auf eigener Hardware betreiben?

Die Gewichte liegen auf Hugging Face unter MIT. Die Veröffentlichung enthält Python-Referenzcode zur Kodierung statt einer Jinja-Chat-Vorlage, deshalb braucht ein lokaler Server seine eigene Prompt-Kodierung.

Liest 1017 Bilder über die API?

Ja. Die Preisseite von DeepSeek markiert Bildverständnis als verfügbar bei Flash und nicht bei V4 Pro, und unsere Diagramm-Aufgabe lief nur mit Flash.

Änderungsprotokoll

• 17. Oktober 2026: erstmals veröffentlicht, mit Tests am selben Tag.