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DeepSeek V4.1 Flash 1017

Nosso maior modelo: um MoE esparso de 763 bilhões de parâmetros com memória Engram, sem censura no nível dos tensores, para programação complexa, execuções longas de agentes e raciocínio profundo, com visão, chamadas de ferramentas, raciocínio ajustável e o contexto completo de 262K em todos os planos.

Nosso maior e mais capaz modelo, para programação em escala de repositório, execuções longas de agentes com chamadas de ferramentas e raciocínio profundo sobre texto e imagens, com o contexto completo de 262K em todos os planos. Esta é a versão 1017, a atualização do DeepSeek para o V4.1 Flash: na ficha publicada pelo DeepSeek, ela alcança 42,3 no Terminal-Bench 4.0, contra 31,2 da primeira versão, e 77,0 no DeepSWE, contra 74,2. Funciona com qualquer cliente que aceite uma URL base personalizada compatível com OpenAI e um ID de modelo.

Visão geral

  • Família de modelos: DeepSeek V4.1 Flash 1017
  • ID do modelo: deepseek-v4.1-flash-1017
  • Planos a partir de $99 / mês
  • Uso: tokens e mensagens ilimitados
  • Contexto: 262.144 tokens em todos os planos
  • Sem censura no nível dos tensores, com visão e chamadas de ferramentas
  • Acesso: beta privado · por convite

Assinaturas do DeepSeek V4.1 Flash 1017

  • DeepSeek Standard: $99/mês · tokens e mensagens ilimitados · contexto de 262K · 1 stream simultâneo
  • DeepSeek Pro: $189/mês · tokens e mensagens ilimitados · contexto de 262K · 2 streams simultâneos
  • DeepSeek Ultra: $359/mês · tokens e mensagens ilimitados · contexto de 262K · 4 streams simultâneos
  • DeepSeek Dedicated: $3.999/mês · tokens e mensagens ilimitados · contexto de 262K · 8 streams simultâneos

Compare os planos · Solicite acesso ao beta · Leia a documentação

Para que o DeepSeek V4.1 Flash 1017 foi desenvolvido

  • Programação complexa: Alterações em escala de repositório, refatorações e depuração com toda a base de código no contexto.
  • Execuções longas de agentes: Chamadas de ferramentas em várias etapas no Claude Code, Codex ou OpenCode, com raciocínio que você pode intensificar ou desativar.
  • Visão: Capturas de tela, gráficos, diagramas e documentos digitalizados junto com texto.
  • Raciocínio profundo: Pesquisa, análise e demonstrações que exigem longas cadeias de raciocínio.

Especificações

  • Parâmetros: 763 bilhões (6 de 384 especialistas por token)
  • Contexto: 262K (tokens, em todos os planos)
  • Entrada: texto + imagens (visão integrada)
  • Raciocínio: ajustável (ativado ou desativado, com níveis de esforço)
  • ID do modelo: deepseek-v4.1-flash-1017
  • Modelo base: DeepSeek-V4.1-Flash-1017 da DeepSeek, com pesos abertos (MIT)
  • Memória: memória de n-gramas Engram e atenção esparsa
  • API: compatível com OpenAI e Anthropic
  • Chamadas de ferramentas, visão, transmissão em tempo real, saída em JSON, APIs da OpenAI e da Anthropic, sem censura nos pesos, tokens ilimitados

Conecte em um minuto

Qualquer cliente compatível com OpenAI funciona. Em Python:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.unquant.io/v1", api_key="YOUR_UNQUANT_KEY")
reply = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4.1-flash-1017",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
)
print(reply.choices[0].message.content)

Guias de configuração: SillyTavern · Janitor AI · Open WebUI · Claude Code · Documentação da API

Perguntas frequentes sobre o DeepSeek V4.1 Flash 1017

O DeepSeek V4.1 Flash 1017 é sem censura?

Sim. As recusas são removidas dos pesos do modelo (remoção de censura no nível dos tensores), em vez de serem contornadas com um prompt. A visão, as chamadas de ferramentas e o raciocínio permanecem intactos.

É realmente ilimitado?

Sim. Todos os planos do DeepSeek V4.1 Flash 1017 incluem tokens e mensagens ilimitados, sem limites de uso nem cobrança por consumo. Os planos diferem apenas na quantidade de requisições que podem ser executadas ao mesmo tempo.

Quanto contexto eu tenho?

A janela completa de 262.144 tokens em todos os planos, sem um limite menor por requisição.

Posso controlar o raciocínio?

Sim. O raciocínio fica ativado por padrão em "high"; envie reasoning_effort "none" para respostas diretas, ou "low", "high" ou "max".

Qual é a diferença em relação ao GLM-5.3-Flash?

É um modelo maior (763 bilhões contra 328 bilhões de parâmetros), com memória Engram e atenção esparsa, desenvolvido para as tarefas mais complexas de programação, agentes e raciocínio. O GLM-5.3-Flash responde mais rápido por stream.