DeepSeek V4.1 Flash 1017：DeepSWE 77%とAPI接続
DeepSeek-V4.1-Flash-1017は、2026年10月17日に公開されたV4.1 Flashの更新版です。 公式Webサイト、アプリ、APIが同時に更新され、モデルの重みも公開されました。公式比較表ではDeepSWE v1.1が前版の74.2から77.0へ上昇し、掲載された11項目すべてで改善しています。タスク完了までの時間短縮と、出力の短縮も今回の特徴です。公式発表
まず名前を区別しましょう。DeepSeek-V4.1-Flash-1017はモデルのバージョン名、deepseek-flashはDeepSeek公式APIで指定するモデルIDです。 当サイトのゲートウェイでは、公式サービスへの直接接続とは別にIDと接続先を設定します。当サイトの料金は最新のモデル料金ページをご確認ください。本記事ではベンダーの料金を掲載しません。
主な数値と出典
- 公開日：2026年10月17日。 Webサイト、アプリ、APIが同時に更新されました。発表
- DeepSWE v1.1：推論強度maxで77.0。前版の74.2から2.8ポイント改善。 公式表の評価環境はMini-SWE-V2です。公式ベンチマーク図
- Terminal-Bench 4.0：42.3。前版の31.2から11.1点改善。 Claude Codeフレームワークを使用しています。公式ベンチマーク図
- ProgramBench：29.1。前版の20.3から8.8点改善。 公式ベンチマーク図
- Automation-Bench V1.0.6：60.5。前版は54.8。 公式ベンチマーク図
- Harnessの要件：v0.2.1-rc.1以降。 新モデルに合わせてDeepSeekが推奨する更新です。発表
これらはDeepSeekの発表資料に基づく結果であり、当サイトによる独立した再検証ではありません。比較の際はモデルのバージョン、テストセット、エージェントの実行環境、推論強度を揃える必要があります。
1017で何が変わったか：11項目を前版と比較
| テスト | 前版のV4.1 Flash | V4.1 Flash 1017 |
|---|---|---|
| HLE（ツールなし） | 36.8 / 39.1* | 42.6 / 44.0* |
| Terminal-Bench 4.0 | 31.2 | 42.3 |
| DeepSWE v1.1 | 74.2 | 77.0 |
| ProgramBench | 20.3 | 29.1 |
| NL2Repo-Bench | 65.4 | 68.2 |
| Automation-Bench V1.0.6 | 54.8 | 60.5 |
| Agents’ Last Exam | 31.8 | 35.4 |
| Apex Bench v1.1 | 64.6 | 72.1 |
| Chartography（ツールあり） | 78.9 | 83.0 |
| BabyVision（ツールあり） | 89.6 | 92.5 |
| ZeroBench-main（ツールあり） | 49.0 | 51.0 |
*はHLEのテキストのみのサブセットを示します。Terminal-Bench 4.0はClaude Code、DeepSWEはMini-SWE-V2を使用し、ZeroBench-mainはPass@5で評価されています。数値は元の図に従っており、異なるテストの指標をすべて同じ種類の成功率として扱うことはできません。
この表に載る6つのモデルバージョンのうち、1017が最高点を記録したのはDeepSWE、Automation-Bench、Agents’ Last Exam、Apex Benchの4項目です。HLE、Terminal-Bench、ProgramBenchなどではClaude Opus 5の方が高く、ZeroBench-mainではGPT-5.6-Solが上回ります。4項目の首位をあらゆる能力での優位と捉えるのではなく、自分のタスクに合うモデルを選ぶことが重要です。
既存プロジェクトのバグ修正にはDeepSWE、コマンドライン操作にはTerminal-Benchの改善が参考になります。同じリポジトリ、テスト、ツール権限で新旧バージョンを比較し、テスト結果、再試行回数、総実行時間、出力量を記録するとよいでしょう。
ゼロからのプロジェクト開発：自己フィードバックRLとHarness
DeepSeekによると、1017は自己フィードバックに基づく強化学習で、プロジェクトを最初から最後まで開発する能力を強化しています。最初の成果物を生成した後も、モデルが結果を確認し、問題を見つけて修正します。公式デモには紫禁城の3Dモデル、ブラウザのレースゲーム、GodotでのPortal 2再現、さまざまな時代を描く3Dシーンがあります。これらはベンダーのデモであり、本番プロジェクトの受け入れテスト結果ではありません。事例と解説
今回の学習ではDeepSeek Harness、Tencent CodeBuddy、WorkBuddyなどの環境に向けた最適化が行われました。Harnessはv0.2.1-rc.1以降へ更新してください。9月の記事で紹介したv0.1.5を現在の推奨版として使い続けないようにしましょう。
Node.jsがインストール済みなら、公式パッケージでWebインターフェースを起動できます。
npx @deepseek-ai/dsh@latest web
起動後は実際のバージョンが要件を満たすことを確認し、利用するサービスのAPI Keyを設定してワークスペースを選びます。まず独立したワークスペースでテスト可能な小さなタスクを実行し、その後で必要に応じてツール権限を広げてください。DeepSeek Harnessリポジトリ
9月公開のV4.1 Flashアーキテクチャとの関係
9月に公開されたV4.1 Flashのベースモデルは、テキストと画像をネイティブに扱うマルチモーダルMoEと、Causal Encoder-Decoder（CED）構造を採用しています。公式モデルカードにはバックボーンのパラメータ数552B、入力のプリフィルではトークンあたり約8B、デコードでは約16Bがアクティブになると記載されています。一部の紹介にある550Bは概数です。バックボーン全体のパラメータ数と、計算時にアクティブになる数は別の指標です。V4.1 Flashモデルカード
ベースモデルでは、トークンあたりのグローバルKV CacheもV4 Flashの3514バイトから890バイトに縮小されました。これはキャッシュの規模であり、モデル全体のデプロイに必要なGPUメモリ量ではありません。1017の中心は学習、タスク性能、実行効率の改善です。9月の構造変更を10月の新機能として重ねて数えるべきではありません。 詳細はV4.1 Flashの構造とAPI接続ガイドをご覧ください。
API接続：バージョン名、モデルID、URLを区別する
2026年10月17日時点のDeepSeek公式仕様では、deepseek-flashがDeepSeek-V4.1-Flash-1017に対応すると明記されています。リリース名をそのままAPIのモデルIDとして指定しないでください。公式モデルバージョン情報
| 接続先 | チャットリクエストの完全なURL | モデルID | Keyの発行元 |
|---|---|---|---|
| DeepSeek公式APIへの直接接続 | https://api.deepseek.com/v1/chat/completions |
deepseek-flash |
DeepSeek |
| 当サイトのゲートウェイ | https://api.llm-token.cn/v1/chat/completions |
当サイトの一覧に従いdeepseek-v4.1-flashを指定 |
贵数智能 |
公式エイリアスの更新と、すべてのサードパーティ経路の切り替えは同時とは限りません。 当サイトの1017という表記は、この記事で紹介するリリースを指します。接続前にモデル一覧で利用可能なIDを確認し、固定バージョンが必要ならサポートへお問い合わせください。両サービスのKeyを混用したり、すでに/v1を含むBase URLにもう一度/v1を追加したりしないでください。
以下は当サイトのゲートウェイ向けのリクエスト形式です。実行前に有効なKeyを用意し、一覧にあるモデルIDを確認してください。
curl https://api.llm-token.cn/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $LLM_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "deepseek-v4.1-flash",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Review this repository and propose a testable bug-fix plan."}
],
"stream": false
}'
公式APIへ直接接続する場合は、完全なURLをhttps://api.deepseek.com/v1/chat/completionsに変更し、DeepSeek Keyを使用して、modelをdeepseek-flashにします。通常のテキスト結果はchoices[0].message.contentから読み取れます。ツール呼び出しはクライアントのツール実行フローに従って処理してください。APIリクエスト形式の解説
SearchとFetch：検索ツールには専用URLがある
DeepSeekは独自のSearchとFetchも公開しました。SearchはキーワードでWebページを探し、Fetchは指定したページを読み込んでMarkdown本文を返します。先に検索し、次に出典を読むエージェントの処理に利用できます。
| 機能 | DeepSeek公式のPOST URL |
|---|---|
| Web検索 | https://api.deepseek.com/v1/tools/search |
| ページ本文の取得 | https://api.deepseek.com/v1/tools/fetch |
どちらもDeepSeek Keyを使用し、チャットAPIとは独立しています。DeepSeekが提供していることと、当サイトのゲートウェイが同じパスを中継することは別です。当サイトのアドレスに/v1/tools/searchや/v1/tools/fetchをそのまま追加しないでください。リクエストのフィールドと制限はSearch & Fetch公式ドキュメントで確認できます。
よくある質問
DeepSeek V4.1 FlashとV4.1 Flash 1017は別々のAPI IDですか？
いいえ。V4.1 Flashはモデルファミリー、1017は10月17日の更新版を示します。公式APIでは引き続きdeepseek-flashを使用します。当サイトには独自のモデルIDがあるため、表示名だけで上流のスナップショットを判断することはできません。
以前のDeepSeek APIモデル名はまだ使えますか？
現在の公式説明では、deepseek-v4-flashとdeepseek-v4-flash-vision-expは1017で処理される互換エイリアスです。一方、現在の仕様ページではdeepseek-v4-proがV4-Pro-0813として別に記載されています。9月の移行予定を、そのまま今日の対応関係として扱わないでください。当サイトのエイリアスは当サイトの一覧に従ってください。現在の公式モデル情報
モデルの重みはどこから入手できますか？
Hugging Faceの1017リポジトリ、またはModelScopeの1017リポジトリから入手できます。デプロイ前に対象リポジトリのバージョン、ライセンス、推論フレームワーク、ハードウェア要件を確認してください。アクティブパラメータ8Bという数値だけで、完全なデプロイに必要なリソースを見積もることはできません。
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更新日：2026年10月17日。本記事は公開資料とAPIドキュメントの解説です。その後のバージョン対応については、利用するサービスの最新ドキュメントを確認してください。