DeepSeek, V4.1-Flash-1017 modelini ve arama API'lerini kullanıma sundu

DeepSeek, V4.1-Flash modelinin yeni bir kontrol noktası olan DeepSeek-V4.1-Flash-1017'yi kullanıma sundu. Model, şirketin web sitesi, mobil uygulaması ve API'si üzerinden erişilebiliyor. DeepSeek aynı hamlede Search ve Fetch API'lerini de tüm geliştiricilere açtı.

Şirkete göre yeni sürüm, eylülde yayımlanan V4.1-Flash'a kıyasla daha yüksek test puanları, daha hızlı görev tamamlama ve daha kısa çıktılar sağlıyor. DeepSeek bu gelişmeyi performans ve maliyet açısından "Pareto iyileştirmesi" olarak nitelendiriyor; yani hiçbir ölçütte gerileme olmadan iyileşme iddiası.

DeepSeek V4.1-Flash-1017 neler sunuyor?

Modelin mimari ayrıntıları V4.1-Flash teknik raporuna dayanıyor. Sistem, 552 milyar parametrelik omurga ile 196 milyar parametrelik Engram bileşeninden oluşuyor. Her token için ön doldurma (prefill) aşamasında 8 milyar, kod çözme (decode) aşamasında 16 milyar parametre etkinleşiyor. Bağlam penceresi 1 milyon token, çıktı sınırı ise 384 bin token.

DeepSeek ekibi, 1017 sürümünün uçtan uca proje işleri için öz-geri bildirimli pekiştirmeli öğrenme kullandığını belirtiyor. Örnekler oyun geliştirmeden 3B modellemeye uzanıyor. Model, DeepSeek Harness, Tencent CodeBuddy ve WorkBuddy için ayarlanmış durumda. Şirket DeepSeek Harness'ın v0.2.1-rc.1 veya sonraki sürümünü öneriyor.

Test sonuçları ne gösteriyor?

Aşağıdaki puanların tamamı DeepSeek'in kendi açıklamalarına ait. Terminal-Bench 4.0 testi Claude Code içinde, DeepSWE ise Mini-SWE-V2 üzerinde çalıştırıldı.

1017 kontrol noktası DeepSWE, Automation-Bench, Agents' Last Exam ve Apex Bench testlerinde önde. DeepSWE v1.1'de 77,0 puan alan model, DeepSeek'in tablosunda Claude Opus 5'in 74,0 puanını geride bırakıyor. Automation-Bench'te 60,5, Agents' Last Exam'de 35,4 puan elde etti.

Buna karşılık Claude Opus 5, Terminal-Bench 4.0, ProgramBench, NL2Repo ve HLE testlerinde liderliğini koruyor. En belirgin fark HLE testinde: araç kullanmadan 42,6 puan alan 1017, Claude Opus 5'in 56,3 puanının altında kalıyor.

Search ve Fetch API'leri nasıl çalışıyor?

Search API, bir sorgu için sıralanmış web sonuçları döndürüyor. Fetch API ise tek bir sayfayı Markdown biçiminde getiriyor. DeepSeek, kendi arama motorunun günlük yüz milyonlarca isteği karşıladığını belirtiyor.

Uç noktalar api.deepseek.com üzerinde POST /v1/tools/search ve POST /v1/tools/fetch olarak sunuluyor. Arama 1 ile 50 arasında sonuç, isteğe bağlı sayfa içeriği ve site:, lang:, after:, before: gibi operatörleri destekliyor. Her sonuç 0-3 arası yeniden sıralama puanı ve 0-4 arası otorite kademesi taşıyor.

Fiyatlandırma her uç nokta için 1.000 başarılı istek başına 0,75 dolar. Boş sonuçlar ve başarısız çağrılar ücretlendirilmiyor. Hesap başına saniyede 5 istek (QPS) sınırı uygulanıyor.

Model nasıl kullanılıyor ve fiyatı ne?

Model, deepseek-flash adıyla OpenAI veya Anthropic biçimindeki uç noktalar üzerinden çağrılabiliyor. Yoğun saatlerde 1 milyon önbelleğe alınmamış girdi token'ı 0,30 dolar, 1 milyon çıktı token'ı 1,20 dolar. Yoğun olmayan saatlerde bu fiyatların yarısı geçerli.

DeepSeek Harness, Claude Code veya Codex üzerinden yapılan sunucu tarafı çağrılar 1 Kasım 2026'ya kadar ücretsiz kalacak.

Geliştiriciler için neden önemli?

Search ve Fetch API'lerinin açılması, ajan geliştirenler için kodlama modeli ile web erişim katmanının tek bir API anahtarı arkasında toplanması anlamına geliyor. DeepSeek bu yaklaşımı daha düşük maliyetli kodlama modeli ve birinci taraf web katmanı olarak konumlandırıyor.

Eylül sürümü V4.1-Flash'ın ağırlıkları 763 milyar parametreyle ve FP8 hassasiyetinde MIT lisansıyla Hugging Face'te yer alıyor. Şirket, 1017 sürümünün ağırlıklarını ve donanım gereksinimlerini ise açıklamadı.

Türkiye'deki geliştiriciler açısından modelin ve API'lerin kullanım koşulları ya da bölgesel erişim durumu henüz açıklanmadı.