DeepSeek V4.1 Flash 1017 : ce qui change et notre test face à V4 Pro

DeepSeek a fait passer V4.1 Flash à DeepSeek-V4.1-Flash-1017 le 17 octobre 2026, avec le même identifiant de modèle (deepseek-flash) et les mêmes tarifs. Les scores publiés par DeepSeek progressent sur tous les benchmarks de sa liste. Le jour de la sortie, notre test a montré qu'il égalait V4 Pro sur chaque tâche que les deux modèles pouvaient exécuter, terminait en tête à chaque fois et coûtait 4 à 11 fois moins cher.

Les deux modèles sont disponibles sur OmniaKey : DeepSeek V4.1 Flash et DeepSeek V4 Pro.

Ce qui change avec 1017

DeepSeek a publié 1017 le 17 octobre 2026 comme mise à jour du V4.1 Flash sorti le 10 septembre (notre test du V4.1 Flash de septembre). La nouvelle fiche du modèle présente 1017 comme une mise à jour mineure qui apporte tout de même des gains nets en raisonnement, en code, en tâches d'agent et en tests visuels. Les scores ci-dessous viennent de DeepSeek.

Chaque ligne progresse. Terminal-Bench 4.0 gagne 11,1 points, ProgramBench 8,8 et Apex Bench v1.1 7,5. La † signale le sous-ensemble texte de HLE.

NL2Repo-Bench mérite une note à part : la fiche de 1017 situe le modèle de septembre à 65,4, alors que la fiche précédente du V4.1 Flash indique 64,0 ; le gain est donc de 2,8 points sur une base et de 4,2 sur l'autre.

DeepSeek dit aussi avoir réduit la durée des tâches et la longueur des réponses, et présente le résultat comme un nouvel optimum entre performance et coût selon les harnais. Il cite DeepSeek Harness, Tencent CodeBuddy et WorkBuddy parmi les plateformes qu'il a ajustées. Les poids sont sur Hugging Face sous le nom deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017, en licence MIT. Pour un déploiement personnel, la fiche conseille temperature 1.0, top_p 1.0 et au moins 256K max_tokens.

Faut-il modifier son code ?

Non, si vous appelez déjà deepseek-flash. Le journal des modifications indique que la méthode d'appel et les tarifs restent identiques, et que cet identifiant sert désormais 1017.

• Les anciens noms deepseek-v4-flash et deepseek-v4-flash-vision-exp fonctionnent toujours et sont servis par 1017 au tarif Flash. DeepSeek qualifie l'arrangement de temporaire et ne publie aucune date de fin.
• La réflexion est active par défaut, au niveau high. reasoning_effort accepte low, high ou max, et la valeur par défaut est un bon point de départ pour le code.
• Les longues séquences de réflexion demandent de la marge et une connexion en streaming. Notre tâche de parseur a consommé 20 709 jetons de sortie avec 1017, et V4 Pro en a renvoyé 70 649 alors que nous avions fixé max_tokens à 32 000. Notre requête V4 Pro sans streaming a été coupée au bout de 10 minutes, et la reprise en streaming s'est terminée en 20,7 minutes.
• Les heures pleines coûtent le double. Aux tarifs catalogue de DeepSeek, vérifiés le 17 octobre, l'entrée Flash sans cache coûte 0,15 USD par million de jetons et la sortie 0,60 USD par million hors heures pleines, contre 0,30 et 1,20 USD en heures pleines. V4 Pro est à 0,66 et 1,98 USD hors heures pleines.

Les heures pleines vont de 01:00 à 04:00 et de 06:00 à 10:00 UTC du lundi au vendredi, hors jours fériés chinois. Les utilisateurs de DeepSeek Harness doivent passer à 0.2.1-rc.1 ou plus récent, selon le journal des modifications.

Nos tests : 1017 face à V4 Pro

Nous avons lancé les cinq tâches le 17 octobre 2026, entre 13:00 et 13:20 UTC, un vendredi dans la plage hors heures pleines de DeepSeek.

Notre méthode

• Identifiants : deepseek-flash, que la page tarifs de DeepSeek associe à DeepSeek-V4.1-Flash-1017, et deepseek-v4-pro, dont la réponse indiquait deepseek-v4-pro-ga-260813 (DeepSeek-V4-Pro-0813 sur la page tarifs).
• Les appels partaient vers le point d'accès /v1/chat/completions compatible OpenAI d'OmniaKey.
• Réflexion active au niveau high par défaut, sans changer la température. Une exécution par tâche et par modèle, les tâches en parallèle. Seule la reprise en code avec V4 Pro était en streaming.
• Notation : tâche 1 avec un fichier de 30 cas, dont 19 résultats qui doivent correspondre exactement à Python et 11 entrées qui doivent déclencher la bonne erreur. Tâche 2 sur chaque appel d'outil et ses arguments, tâche 3 sur 10 champs, tâche 4 sur trois codes de badge, tâche 5 sur quatre réponses.
• Le temps va de l'envoi de la requête à la réponse complète. Le coût correspond aux jetons de la réponse multipliés par les tarifs catalogue hors heures pleines de DeepSeek, entrée sans cache et sortie. Aucun cache n'a été touché.
• OmniaKey vend l'accès API aux deux modèles, donc les tests sont passés par là. Tous les prix cités sont ceux de DeepSeek, pas les nôtres.
• Sources, toutes vérifiées le 17 octobre 2026 : journal des modifications, tarifs, fiche du modèle, guide de la réflexion, guide Search et Fetch.

Une exécution par tâche est un contrôle ponctuel, pas un benchmark.

Tâche 1 : un parseur aux règles exactes de Python

Ce qui est vérifié : la priorité des opérateurs, ** associatif à droite, -2**2 = -4, la division entière, le modulo et les bonnes exceptions, sans eval.

Invite :

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

• 1017 : 30 cas sur 30 en 87,7 s, pour 0,0125 USD, avec 20 709 jetons de sortie, dont 19 734 de réflexion.
• V4 Pro : 30 cas sur 30, lors d'une reprise en streaming : 1 239,5 s (20,7 minutes), 0,1401 USD, 70 649 jetons de sortie, dont 69 456 de réflexion. Le premier essai, sans streaming, a été coupé après plus de 10 minutes sans réponse.

Verdict : 1017. Les deux ont écrit un parseur correct, mais 1017 a pris 88 secondes et V4 Pro presque 21 minutes, pour 11 fois le coût.

Tâche 2 : appels d'outils en parallèle

Ce qui est vérifié : quatre appels dans une réponse, deux villes et deux outils, avec la bonne ville dans chaque argument.

Invite :

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 : les quatre appels avec les bons arguments, 2,6 s, 0,0002 USD, 195 jetons de sortie.
• V4 Pro : les quatre appels avec les bons arguments, 5,2 s, 0,0008 USD, 265 jetons de sortie.

Verdict : égalité sur l'exactitude, victoire de 1017 sur le temps et le coût.

Tâche 3 : des champs de facture dans un e-mail en désordre

Ce qui est vérifié : 10 champs d'une facture germano-anglaise avec « 2.500 pcs at 0,42 EUR », une date « 3rd of November 2026 », un délai de 14 jours et 5 % de remise sur une seule ligne.

Invite :

Extract this invoice email into JSON with exactly these keys:

• 1017 : 10 champs sur 10, 5,2 s, 0,0005 USD, 779 jetons de sortie.
• V4 Pro : 10 champs sur 10, 22,1 s, 0,0034 USD, 1 607 jetons de sortie.

Verdict : 1017. Mêmes réponses, quatre fois plus rapide et 6,7 fois moins cher.

Tâche 4 : un journal de service de 263K jetons

Ce qui est vérifié : le code de badge actuel des bâtiments A, B et C, en ignorant un code périmé pour B et un code pour D que personne n'a demandé.

Invite : aucune à citer. L'entrée est un journal de service de 262 816 jetons, comptés par l'API, avec cinq lignes NOTE.

• 1017 : A, B et C corrects, l'ancien B et D ignorés, 24,1 s, 0,0417 USD, 3 771 jetons de sortie.
• V4 Pro : tout correct, 31,7 s, 0,1759 USD, 1 221 jetons de sortie.

Verdict : 1017. Il a réfléchi plus longtemps ici et a quand même fini le premier, au quart du prix environ.

Tâche 5 : un graphique

Ce qui est vérifié : le mois le plus élevé, le mois le plus bas, la moyenne sur six mois à une décimale et juin moins janvier. DeepSeek ne propose la vision que sur Flash, donc 1017 a couru seul.

Invite :

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 réponses sur 4, 3,8 s, 0,0002 USD.

Verdict : 1017 par défaut. V4 Pro ne peut pas lire l'image.

Résultats

V4 Pro a pris 14,1 fois plus de temps sur le parseur, deux fois plus sur la tâche d'outils, 4,2 fois plus sur la facture et 1,3 fois plus sur le journal. Sur les tâches 1 à 4, 1017 a coûté 0,055 USD et V4 Pro 0,320 USD, soit 5,8 fois plus aux tarifs catalogue de DeepSeek.

Les chiffres de DeepSeek, à lire de près

Dans le tableau de 1017 publié par DeepSeek, le nouveau modèle devance Claude Opus 5 sur quatre des onze tests et reste derrière sur sept. Ce sont les chiffres de DeepSeek, obtenus avec ses propres harnais.

1017 mène sur DeepSWE v1.1 avec 77,0 contre 74,0, sur Automation-Bench v1.0.6 avec 60,5 contre 50,3, sur Agents' Last Exam avec 35,4 contre 28,6 et sur Apex Bench v1.1 avec 72,1 contre 65,8. Opus 5 garde l'avantage sur HLE avec 56,3 contre 42,6, sur Terminal-Bench 4.0 avec 51,8 contre 42,3, sur ProgramBench avec 37,0 contre 29,1 et sur NL2Repo-Bench avec 75,3 contre 68,2. Il mène aussi les trois tests visuels : Chartography 84,0 contre 83,0, BabyVision 94,1 contre 92,5 et ZeroBench-main 52,0 contre 51,0.

DeepSeek n'a publié aucun tableau officiel qui associe 1017 et V4 Pro ; les seuls scores V4 Pro publiés figurent dans la fiche du V4.1 Flash de septembre. Le graphique qui croise le score DeepSWE et le coût par tâche n'existe qu'en image, sans valeurs dans le texte de la page.

Pour votre propre code, les cinq tâches ci-dessus sont un meilleur repère.

La nouvelle API Search et Fetch

Le même journal des modifications du 17 octobre a ouvert l'API du moteur de recherche maison de DeepSeek. Search s'appelle avec POST https://api.deepseek.com/v1/tools/search et Fetch avec POST https://api.deepseek.com/v1/tools/fetch. Les deux utilisent la même clé bearer que le reste de l'API DeepSeek et renvoient du JSON brut.

Chaque point d'accès coûte 0,75 USD pour 1 000 requêtes réussies aux tarifs catalogue de DeepSeek. La facturation ne s'applique qu'à une réponse HTTP 200 avec un résultat, donc les appels en échec ou vides sont gratuits. Les deux acceptent 5 requêtes par seconde et par compte, et Fetch a en plus une limite par domaine.

Search prend une requête de 1 à 128 caractères et renvoie 10 résultats par défaut, réglables de 1 à 50. Fetch prend une URL de 8 192 caractères au maximum et renvoie la page en Markdown.

Les appels d'outils côté serveur via DeepSeek Harness, Claude Code et Codex sont gratuits jusqu'au début de la facturation, le 31 octobre 2026 à 16:00 UTC.

C'est l'API de DeepSeek, vendue depuis api.deepseek.com.

Points forts et points faibles

Points forts

• Les mêmes réponses que V4 Pro sur chaque tâche que les deux pouvaient exécuter.
• Plus rapide sur les quatre tâches communes, de 1,3 à 14 fois.
• 4 à 11 fois moins cher par tâche aux tarifs catalogue de DeepSeek.
• Lit les images, ce que V4 Pro ne fait pas.
• Remplacement direct pour le code qui appelle déjà deepseek-flash.
• Poids ouverts sous licence MIT.

Points faibles

• Réfléchit longtemps sur les tâches difficiles : 19 734 jetons de réflexion sur notre parseur.
• Dans le tableau de DeepSeek lui-même, Claude Opus 5 garde l'avantage sur HLE, Terminal-Bench 4.0, ProgramBench et NL2Repo-Bench.
• Tous les chiffres de progression viennent de DeepSeek.

Quel modèle pour quel travail

V4 Pro reste en vente au 17 octobre 2026, avec ses propres tarifs et une limite de 500 exécutions simultanées contre 2 500 pour Flash. Gardez-le là où vos propres tests montrent un avantage.

L'appeler depuis l'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",           # sert DeepSeek-V4.1-Flash-1017
    messages=[{"role": "user", "content": "Write a Python function that parses ISO 8601 durations."}],
    max_tokens=32000,                 # de la place pour les longues réponses
    stream=True,                      # les longues réflexions peuvent dépasser le délai du proxy
)
for chunk in stream:
    delta = chunk.choices[0].delta if chunk.choices else None
    if delta and delta.content:
        print(delta.content, end="")

1. Créez une clé dans le tableau de bord OmniaKey et collez-la à la place de YOUR_OMNIAKEY_KEY.
2. Envoyez la requête ci-dessus avec deepseek-flash. Gardez max_tokens autour de 32 000 pour le code et passez en streaming pour les longues exécutions.
3. Notez les jetons renvoyés et le nom du modèle lors de la première vraie tâche, puis comparez le coût aux tarifs hors heures pleines de DeepSeek.

Questions fréquentes

DeepSeek a-t-il augmenté ses prix avec 1017 ?

Le journal des modifications du 17 octobre indique que les tarifs n'ont pas changé. Ce jour-là, la page tarifs affiche Flash hors heures pleines à 0,15 USD par million de jetons d'entrée sans cache et 0,60 USD par million de sortie. Elle ne montre que les tarifs en vigueur.

Puis-je faire tourner 1017 sur mon propre matériel ?

Les poids sont sur Hugging Face en licence MIT. La sortie fournit du code Python de référence pour l'encodage plutôt qu'un modèle de conversation Jinja ; un serveur local doit donc gérer lui-même l'encodage des invites.

1017 lit-il les images via l'API ?

Oui. La page tarifs de DeepSeek indique la vision comme disponible sur Flash et non sur V4 Pro, et notre tâche de graphique n'a tourné que sur Flash.

Journal des mises à jour

• 17 octobre 2026 : première publication, avec les tests réalisés le jour même.