DeepSeek V4.1 Flash 1017。

1DeepSeek V4.1 Flash 1017 とは

DeepSeek-V4.1-Flash は DeepSeek の V4.1 ファミリーで最も小さいモデルで、画像理解を内蔵しています。2026 年 9 月 10 日に DeepSeek の API で公開され、10 月 17 日に DeepSeek-V4.1-Flash-1017 に置き換えられました。DeepSeek はこれをマイナーアップデートと呼んでいます（DeepSeek API の更新履歴）。

このアップデートで推論、コーディング、エージェント、視覚のベンチマークが向上し、より短い出力と短い時間でタスクを終えるようになりました。DeepSeek は自社の DeepSeek Harness、Tencent の CodeBuddy と WorkBuddy に合わせて調整しており、DeepSeek Harness 0.2.1-rc.1 以降を推奨しています（Hugging Face）。

名前は、アップデートに日付を付ける DeepSeek の習慣に従っています。1017 は月と日、つまり 10 月 17 日です。

2ベンチマーク：1017 と V4.1 Flash、ほかのモデルの比較

この数値では、1017 は DeepSWE、Agents' Last Exam、Apex Bench で表のすべてのモデルを上回り、ツールなしの推論、ターミナル作業、プログラム全体の構築では Opus 5 に及びません。Chartography（78.9 から 83.0）や BabyVision（89.6 から 92.5）など、グラフや画像のテストでも向上しています。

タスクあたりのコストも下がっています。The Decoder が伝えた DeepSeek のグラフでは、最も高い設定で DeepSWE のタスク 1 件あたり 0.20 ドル弱と、前のバージョンの約 0.50 ドルから下がっています。

3パラメータ数、コンテキスト、サイズ

ダウンロードのうち約 189GiB は 2 つの Engram テーブルです。モデルが計算するのではなく参照する大きなメモリで、トークンごとに数行だけを読みます。DwarfStar などのランタイムはこれを SSD に置いたまま必要な行だけを読むため、ダウンロードサイズよりはるかに少ないメモリでモデルを動かせます（Hugging Face の antirez による解説）。

4API 名と料金

DeepSeek の API でのモデル名は deepseek-flash で、現在は 1017 を指しています。旧名の deepseek-v4-flash と deepseek-v4-flash-vision-exp も当面はこちらに振り向けられます。DeepSeek によると、1017 でも呼び出し方と料金は変わっていません（DeepSeek）。

DeepSeek は temperature 1.0、top_p 1.0 と、長い回答のための十分な余裕（max_tokens 256K 以上）を推奨しています。重みには Jinja のチャットテンプレートが付いていないため、プロンプトはモデルのリポジトリにあるエンコード用コードで組み立てます。

5自分の Mac で動かせる？

動かせますが、最大クラスの Mac に限られます。512GB のメモリを積んだ Mac Studio（M3 Ultra または M5 Ultra）なら 4 ビット版がすべてメモリに収まり、256GB なら Engram テーブルを SSD に置いた 2 ビット版が動きます。128GB の Mac は SSD からストリーミングできますが、遅くなります。最初に公開された実行例は 512GB の M3 Ultra で、毎秒約 6.5 トークンを生成しました。

どのビルドをダウンロードするか、コマンド、速度は、ステップごとのガイド DeepSeek V4.1 Flash を Mac で動かすで説明しています。

それ以外の Mac なら、API は 100 万トークンあたり数セントで、もっと小さなオープンモデルならローカルで快適に動きます。ローカル LLM に最適な Macをご覧ください。

6大きな Mac の空き時間を活かす

このようなモデルを動かすために買った Mac Studio は、1 日の大半を待機して過ごします。MLX Node はその空き時間を MLX Network に貸し出します。MLX Network は Apple の MLX フレームワークを使って Mac で AI のジョブを実行するネットワークで、検証された仕事に対して MLX トークンを獲得できます。無料シートで 1 日最大 1 MLX、Ultra の Mac で動く Ultra の専用シートなら最大 320 MLX です。マイニングした MLX は 30 日ロックされます（専用シートがあればもっと短くなります）。リスクもご覧ください。

7よくある質問

DeepSeek V4.1 Flash 1017 とは何ですか？

DeepSeek のオープンウェイトの Mixture of Experts モデル、DeepSeek-V4.1-Flash の 2026 年 10 月 17 日のアップデートです。アーキテクチャと API 名はそのままで、推論、コーディング、エージェント、画像のベンチマークでスコアが上がっています。

V4.1 Flash と 1017 の違いは？

モデルのサイズと API は同じで、学習が新しくなっています。DeepSeek のテストでは、1017 は Terminal-Bench 4.0 で 31.2 から 42.3 に、DeepSWE v1.1 で 74.2 から 77.0 に上がり、回答が短くなったためタスクのコストも下がりました。

DeepSeek V4.1 Flash のパラメータ数は？

合計 5,520 億です。トークンごとに、プロンプトの読み込み時は 80 億、生成時は 160 億が動作し、さらにディスクに置いたままにできる大きな Engram 参照テーブルが 2 つあります。

DeepSeek V4.1 Flash 1017 は無料ですか？

重みは MIT ライセンスのもとで無料でダウンロードして使えます。DeepSeek の API 経由で使う場合は有料で、OpenRouter の掲載価格では入力 100 万トークンあたり 0.15 ドル、出力 100 万トークンあたり 0.60 ドルです。

DeepSeek V4.1 Flash 1017 はローカルで動かせますか？

動かせますが、大量のメモリが必要です。Mac なら、512GB の Mac Studio で 4 ビット版、256GB で Engram テーブルを SSD に置いた 2 ビット版が動きます。それより小さい Mac では、API か小さめのモデルを使うほうが現実的です。