DeepSeek V4.1 Flash 1017: o que mudou e o teste contra o V4 Pro

A DeepSeek atualizou o V4.1 Flash para o DeepSeek-V4.1-Flash-1017 em 17 de outubro de 2026, com o mesmo ID de modelo (deepseek-flash) e os mesmos preços. As notas da própria DeepSeek sobem em todos os benchmarks que ela publica. Nos nossos testes do dia do lançamento, o 1017 empatou com o V4 Pro em todas as tarefas que os dois conseguiram rodar, terminou primeiro em todas e custou de 4 a 11 vezes menos.

Os dois modelos estão na OmniaKey: DeepSeek V4.1 Flash e DeepSeek V4 Pro.

O que mudou no 1017

A DeepSeek lançou o 1017 em 17 de outubro de 2026 como atualização do V4.1 Flash lançado em 10 de setembro (nossa análise do V4.1 Flash em setembro). O novo model card chama o 1017 de atualização menor que ainda entrega ganhos substanciais em raciocínio, código, tarefas agênticas e testes visuais. As notas abaixo são da própria DeepSeek.

Todas as linhas sobem. O Terminal-Bench 4.0 ganha 11,1 pontos, o ProgramBench 8,8 e o Apex Bench v1.1 7,5. O † marca o subconjunto somente texto do HLE.

O NL2Repo-Bench merece uma nota própria: o model card do 1017 coloca o modelo de setembro em 65,4, enquanto o model card anterior do V4.1 Flash lista 64,0, então o ganho é de 2,8 pontos numa base e de 4,2 na outra.

A DeepSeek diz ainda que cortou o tempo de execução e o tamanho da saída, e chama o resultado de um novo ponto ótimo de desempenho e custo entre harnesses. Ela cita o DeepSeek Harness, o Tencent CodeBuddy e o WorkBuddy como plataformas para as quais ajustou o modelo. Os pesos estão no Hugging Face como deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017 sob licença MIT. O model card sugere temperature 1.0, top_p 1.0 e pelo menos 256K de max_tokens para quem for rodar por conta própria.

Você precisa mudar seu código?

Não, se você já chama deepseek-flash. O changelog diz que a forma de chamada e os preços continuam iguais, e que esse ID agora serve o 1017.

• Os nomes antigos deepseek-v4-flash e deepseek-v4-flash-vision-exp continuam funcionando e são atendidos pelo 1017 pelo preço do Flash. A DeepSeek diz que o arranjo é temporário e não publica data de encerramento.
• O pensamento vem ligado por padrão no esforço high. reasoning_effort aceita low, high ou max, e o padrão é um bom ponto de partida para código.
• Execuções longas de pensamento precisam de espaço e de conexão em streaming. Nossa tarefa de parser usou 20.709 tokens de saída no 1017, e o V4 Pro devolveu 70.649 mesmo com max_tokens em 32.000. Nossa requisição V4 Pro sem streaming foi cortada após 10 minutos, e a nova tentativa em streaming terminou em 20,7 minutos.
• Horário de pico custa o dobro. Nos preços de tabela da DeepSeek, conferidos em 17 de outubro, a entrada com cache miss do Flash é $0,15 por milhão de tokens e a saída é $0,60 por milhão fora do pico, contra $0,30 e $1,20 no pico. O V4 Pro fica em $0,66 e $1,98 fora do pico.

O horário de pico é 01:00–04:00 e 06:00–10:00 UTC de segunda a sexta, exceto nos feriados públicos chineses. Quem usa o DeepSeek Harness deve passar para a 0.2.1-rc.1 ou mais nova, segundo o changelog.

Nossos testes: 1017 contra V4 Pro

Começamos as cinco tarefas em 17 de outubro de 2026, entre 13:00 e 13:20 UTC, uma sexta-feira dentro da janela fora de pico da DeepSeek.

Como testamos

• IDs de modelo: deepseek-flash, que a página de preços da DeepSeek mapeia para o DeepSeek-V4.1-Flash-1017, e deepseek-v4-pro, cujas respostas reportaram deepseek-v4-pro-ga-260813 (DeepSeek-V4-Pro-0813 na página de preços).
• As chamadas foram para o endpoint /v1/chat/completions compatível com OpenAI da OmniaKey.
• Pensamento ligado no esforço padrão high, sem mudar a temperature. Uma execução por tarefa por modelo, tarefas em paralelo. Só a nova tentativa de código do V4 Pro usou streaming.
• Correção: tarefa 1 contra um arquivo de 30 casos, com 19 resultados que precisam bater exatamente com o Python e 11 entradas que precisam levantar o erro certo. Tarefa 2 por cada chamada de ferramenta e seus argumentos, tarefa 3 por 10 campos, tarefa 4 por três códigos de badge, tarefa 5 por quatro respostas.
• O tempo vai do envio da requisição até a resposta completa. O custo é a contagem de tokens da resposta vezes os preços de tabela fora de pico da DeepSeek para entrada com cache miss e saída. Não houve cache hit.
• A OmniaKey vende acesso de API aos dois modelos, então rodamos os testes por ela. Todo preço aqui é o preço de tabela da própria DeepSeek, não o nosso.
• Fontes, todas conferidas em 17 de outubro de 2026: changelog, preços, model card, guia de pensamento, guia de Search e Fetch.

Uma execução por tarefa é uma amostragem, não um benchmark.

Tarefa 1: um parser com as regras exatas do Python

O que verifica: precedência, ** associativo à direita, -2**2 = -4, divisão inteira, módulo e as exceções certas, sem 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 de 30 casos em 87,7 s, por $0,0125, com 20.709 tokens de saída, 19.734 deles de pensamento.
• V4 Pro: 30 de 30 casos, numa nova tentativa com streaming: 1.239,5 s (20,7 minutos), $0,1401, 70.649 tokens de saída, 69.456 deles de pensamento. A primeira tentativa, sem streaming, foi cortada após mais de 10 minutos sem resposta.

Veredito: 1017. Os dois escreveram um parser correto, mas o 1017 levou 88 segundos e o V4 Pro quase 21 minutos, por 11 vezes o custo.

Tarefa 2: chamadas de ferramenta em paralelo

O que verifica: quatro chamadas numa resposta, duas cidades e duas ferramentas, com a cidade certa em cada argumento.

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: as quatro chamadas com os argumentos certos, 2,6 s, $0,0002, 195 tokens de saída.
• V4 Pro: as quatro chamadas com os argumentos certos, 5,2 s, $0,0008, 265 tokens de saída.

Veredito: empate em correção, vitória do 1017 em tempo e custo.

Tarefa 3: campos de fatura a partir de um e-mail bagunçado

O que verifica: 10 campos de uma fatura em alemão e inglês com "2.500 pcs at 0,42 EUR", uma data "3rd of November 2026", prazo de 14 dias e 5% de desconto em uma linha.

Prompt:

Extract this invoice email into JSON with exactly these keys:

• 1017: 10 de 10 campos, 5,2 s, $0,0005, 779 tokens de saída.
• V4 Pro: 10 de 10 campos, 22,1 s, $0,0034, 1.607 tokens de saída.

Veredito: 1017. As mesmas respostas, quatro vezes mais rápido e 6,7 vezes mais barato.

Tarefa 4: um log de serviço de 263K tokens

O que verifica: o código de badge atual das Buildings A, B e C, ignorando um código substituído para a B e um código não pedido para a D.

Prompt: nenhum para citar. A entrada é um log de serviço de 262.816 tokens, contados pela API, com cinco linhas NOTE.

• 1017: A, B e C certos, o B antigo e o D ignorados, 24,1 s, $0,0417, 3.771 tokens de saída.
• V4 Pro: tudo certo, 31,7 s, $0,1759, 1.221 tokens de saída.

Veredito: 1017. Pensou mais aqui e ainda terminou primeiro, por cerca de um quarto do preço.

Tarefa 5: um gráfico

O que verifica: o mês mais alto, o mês mais baixo, a média de seis meses com uma casa decimal e junho menos janeiro. A DeepSeek lista visão só no Flash, então o 1017 rodou sozinho.

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 de 4 respostas, 3,8 s, $0,0002.

Veredito: 1017 por padrão. O V4 Pro não consegue receber a imagem.

Resultados

O V4 Pro levou 14,1 vezes mais tempo no parser, o dobro no teste de ferramentas, 4,2 vezes mais na fatura e 1,3 vez mais no log. Somando as tarefas 1 a 4, o 1017 custou $0,055 e o V4 Pro $0,320, 5,8 vezes mais pelos preços de tabela da DeepSeek.

As notas da DeepSeek, lidas com cuidado

A tabela do 1017 da DeepSeek coloca o novo modelo à frente do Claude Opus 5 em quatro dos onze testes e atrás em sete. São números da DeepSeek, rodados com os harnesses dela.

O 1017 lidera no DeepSWE v1.1, com 77,0 contra 74,0, no Automation-Bench v1.0.6, com 60,5 contra 50,3, no Agents' Last Exam, com 35,4 contra 28,6, e no Apex Bench v1.1, com 72,1 contra 65,8. O Opus 5 ainda lidera no HLE, com 56,3 contra 42,6, no Terminal-Bench 4.0, com 51,8 contra 42,3, no ProgramBench, com 37,0 contra 29,1, e no NL2Repo-Bench, com 75,3 contra 68,2. Também lidera nos três testes visuais: Chartography 84,0 contra 83,0, BabyVision 94,1 contra 92,5 e ZeroBench-main 52,0 contra 51,0.

A DeepSeek não publicou tabela oficial que coloque o 1017 ao lado do V4 Pro; as únicas notas de V4 Pro que ela publicou estão no model card do V4.1 Flash de setembro. O gráfico que cruza a nota do DeepSWE com o custo por tarefa é só uma imagem, sem valores no texto da página.

Para o seu código, os cinco testes acima orientam melhor.

A nova API de Search e Fetch

O mesmo changelog de 17 de outubro abriu o motor de busca próprio da DeepSeek como API. O Search é POST https://api.deepseek.com/v1/tools/search e o Fetch é POST https://api.deepseek.com/v1/tools/fetch. Os dois usam a mesma bearer key do resto da API da DeepSeek e devolvem JSON bruto.

Cada endpoint custa $0,75 por 1.000 requisições bem-sucedidas nos preços de tabela da DeepSeek. Uma requisição só é cobrada quando volta HTTP 200 com resultado, então chamadas com falha ou vazias não custam nada. Os dois endpoints permitem 5 consultas por segundo por conta, e o Fetch tem ainda um limite por domínio.

O Search recebe uma query de 1 a 128 caracteres e devolve 10 resultados por padrão, ajustável de 1 a 50. O Fetch recebe uma URL de até 8.192 caracteres e devolve a página em Markdown.

Chamadas de ferramenta no lado do servidor pelo DeepSeek Harness, Claude Code e Codex são grátis até a cobrança começar em 31 de outubro de 2026 às 16:00 UTC. Isso é 1º de novembro, 00:00 no horário de Pequim.

É a API da própria DeepSeek, vendida em api.deepseek.com.

Prós e contras

Prós

• Empatou com as respostas do V4 Pro em todas as tarefas que os dois modelos conseguiram rodar.
• Mais rápido nas quatro tarefas comuns, de 1,3 a 14 vezes.
• De 4 a 11 vezes mais barato por tarefa pelos preços de tabela da DeepSeek.
• Lê imagens, o que o V4 Pro não faz.
• Entra direto no código que já usa deepseek-flash.
• Pesos abertos sob MIT.

Contras

• Pensa muito em tarefas difíceis: 19.734 tokens de pensamento no nosso parser.
• A própria tabela da DeepSeek ainda mostra o Claude Opus 5 à frente em HLE, Terminal-Bench 4.0, ProgramBench e NL2Repo-Bench.
• Todo número de melhoria vem da DeepSeek.

Qual usar em cada trabalho

O V4 Pro continua à venda em 17 de outubro de 2026, com preços próprios e limite de 500 requisições simultâneas contra 2.500 do Flash. Mantenha onde seus testes mostrarem vantagem.

Chamar pela 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",           # serve o DeepSeek-V4.1-Flash-1017
    messages=[{"role": "user", "content": "Write a Python function that parses ISO 8601 durations."}],
    max_tokens=32000,                 # espaço para respostas longas
    stream=True,                      # execuções longas podem estourar timeouts de 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. Crie uma key no painel da OmniaKey e cole no lugar de YOUR_OMNIAKEY_KEY.
2. Envie a requisição acima com deepseek-flash. Mantenha max_tokens perto de 32.000 para trabalho de código e use streaming em execuções longas.
3. Registre os tokens devolvidos e o nome do modelo na primeira tarefa real, depois compare o custo com as tarifas fora de pico da DeepSeek.

Perguntas comuns

A DeepSeek subiu o preço com o 1017?

O changelog da DeepSeek de 17 de outubro diz que os preços não mudaram. A página de preços daquele dia lista o Flash a $0,15 por milhão de tokens de entrada com cache miss e $0,60 por milhão de tokens de saída fora do pico. Ela mostra só as tarifas atuais.

Posso rodar o 1017 no meu próprio hardware?

Os pesos estão no Hugging Face sob MIT. O lançamento traz código de referência em Python para encoding em vez de um template de chat Jinja, então uma pilha de serving local precisa do próprio encoding de prompt.

O 1017 lê imagens pela API?

Sim. A página de preços da DeepSeek marca visão como disponível no Flash e indisponível no V4 Pro, e nossa tarefa de gráfico rodou só no Flash.

Registro de atualizações

• 17 de outubro de 2026: primeira publicação, com testes feitos no mesmo dia.