Kısaca
- DeepSeek-V4.1-Flash-1017, 10 Eylül 2026'da çıkan DeepSeek-V4.1-Flash'ın güncellemesidir. Mimari ve API adı aynı; puanlar daha yüksek, yanıtlar daha kısa.
- DeepSeek'in kendi testlerinde en büyük ilerlemeyi ajan tabanlı kodlamada gösteriyor: Terminal-Bench 4.0'da 31,2'den 42,3'e çıkıyor ve DeepSWE v1.1'de 77,0 alıyor.
- 552 milyar parametreli bir mixture of experts (MoE) modeli; üretilen her token için bunların 16 milyarı çalışıyor ve bağlam 1 milyon token'a kadar çıkıyor. Ağırlıklar MIT lisansıyla ücretsiz.
- Tam ağırlıklar yaklaşık 510 GB tutuyor. Mac'te 256 ila 512 GB belleğe sahip bir Mac Studio ya da 128 GB'ta SSD'den akış gerekiyor.
1DeepSeek V4.1 Flash 1017 nedir
DeepSeek-V4.1-Flash, DeepSeek'in V4.1 ailesindeki en küçük model ve görüntüleri yerleşik olarak anlayabiliyor. DeepSeek'in API'sine 10 Eylül 2026'da geldi; 17 Ekim'de DeepSeek onu küçük bir güncelleme olarak tanımladığı DeepSeek-V4.1-Flash-1017 ile değiştirdi (DeepSeek API değişiklik günlüğü).
Güncelleme akıl yürütme, kodlama, ajan ve görsel benchmark'larını iyileştiriyor; model görevleri daha kısa çıktıyla ve daha az sürede bitiriyor. DeepSeek modeli kendi DeepSeek Harness'ı, Tencent CodeBuddy ve WorkBuddy için ayarladı ve DeepSeek Harness 0.2.1-rc.1 veya sonrasını öneriyor (Hugging Face).
Ad, DeepSeek'in güncellemelere tarih verme alışkanlığını izliyor: 1017 ay ve gün, yani 17 Ekim demek.
2Benchmark'lar: V4.1 Flash ve diğerlerine karşı 1017
| Benchmark | V4.1 Flash 1017 | V4.1 Flash | Opus 5 | GPT-5.6 Sol | Kimi K3 | GLM-5.3 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| HLE, araçsız | 42,6 | 36,8 | 56,3 | 44,5 | 43,5 | 42,0 |
| Terminal-Bench 4.0 | 42,3 | 31,2 | 51,8 | 39,9 | 12,6 | 37,9 |
| DeepSWE v1.1 | 77,0 | 74,2 | 74,0 | 73,0 | 67,5 | 66,9 |
| ProgramBench | 29,1 | 20,3 | 37,0 | 23,0 | 17,5 | 19,0 |
| NL2Repo-Bench | 68,2 | 65,4 | 75,3 | 56,8 | 58,0 | 58,0 |
| Agents' Last Exam | 35,4 | 31,8 | 28,6 | 26,7 | 27,6 | 28,5 |
| Apex Bench v1.1 | 72,1 | 64,6 | 65,8 | 54,3 | 47,8 | 56,6 |
Bu rakamlara göre 1017, DeepSWE, Agents' Last Exam ve Apex Bench'te tablodaki tüm modellerin önünde; araçsız akıl yürütme, terminal işleri ve eksiksiz programlar yazmada ise Opus 5'in gerisinde kalıyor. Chartography (78,9'dan 83,0'a) ve BabyVision (89,6'dan 92,5'e) gibi grafik ve görüntü testlerinde de ilerliyor.
Görev başına maliyet de düşüyor. The Decoder'ın aktardığı DeepSeek grafiklerine göre en yüksek ayarda bir DeepSWE görevi, önceki sürümdeki yaklaşık $0,50'ye karşı $0,20'nin biraz altında tutuyor.
3Parametreler, bağlam ve boyut
| DeepSeek-V4.1-Flash-1017 | |
|---|---|
| Toplam parametre | 552 milyar (mixture of experts) |
| Token başına etkin | İstemi okurken 8 milyar, yazarken 16 milyar |
| Uzmanlar | 384 yönlendirilen ve 1 paylaşılan, token başına 6 |
| Bağlam | 1.048.576 token'a kadar |
| Bağlam token'ı başına bellek | Yaklaşık 890 bayt, V4 Flash'ın dörtte biri |
| Ağırlıklar | FP8, uzmanlar FP4; yaklaşık 510 GB |
| Girdi | Metin ve görüntü |
| Lisans | MIT |
İndirmenin yaklaşık 189 GiB'ı iki Engram tablosundan oluşuyor: modelin hesaplamak yerine baktığı, token başına birkaç satırı okunan büyük bir bellek. DwarfStar gibi çalışma ortamları bunları SSD'de tutup yalnızca gereken satırları okur; bu yüzden model, indirme boyutundan çok daha az bellekle çalışabiliyor (Hugging Face'te antirez).
4API adı ve fiyatı
DeepSeek'in API'sinde modelin adı deepseek-flash ve bu ad artık 1017'yi gösteriyor; eski deepseek-v4-flash ve deepseek-v4-flash-vision-exp adları şimdilik ona yönlendiriliyor. DeepSeek, 1017 ile çağırma yönteminin ve fiyatların değişmediğini söylüyor (DeepSeek).
| Sağlayıcı | Girdi, milyon token başına | Çıktı, milyon token başına |
|---|---|---|
| DeepSeek | $0,15 | $0,60 |
| Cloudflare | $0,10 | $0,60 |
| DeepInfra | $0,098 | $0,294 |
| Together, Fireworks, Baseten | $0,30 | $1,20 |
DeepSeek 1.0 temperature, 1.0 top_p ve uzun yanıtlar için pay (en az 256K max_tokens) öneriyor. Ağırlıklar Jinja sohbet şablonu olmadan geliyor: istemler, modelin deposundaki kodlama koduyla oluşturuluyor.
5Kendi Mac'inizde çalıştırabilir misiniz?
Evet, ama yalnızca en büyük Mac'lerde. 512 GB belleğe sahip bir Mac Studio (M3 Ultra veya M5 Ultra) 4 bit sürümlerin tamamını tutar; Engram tabloları SSD'de bırakılırsa 2 bit bir sürüm için 256 GB yeter; 128 GB'lık bir Mac SSD'den akışla, yavaşça çalıştırabilir. 512 GB'lık bir M3 Ultra'da yayımlanan ilk çalıştırma saniyede yaklaşık 6,5 token üretti.
Hangi sürümün indirileceği, komutlar ve hızlar adım adım rehberimizde: DeepSeek V4.1 Flash'ı Mac'te çalıştırma.
Diğer tüm Mac'ler için API milyon token başına birkaç sente mal oluyor ve daha küçük açık modeller yerelde iyi çalışıyor: Yerel LLM için en iyi Mac rehberine bakın.
6Büyük bir Mac'in boş saatlerini işe koşun
Bu tür modelleri çalıştırmak için alınan bir Mac Studio günün çoğunu bekleyerek geçirir. MLX Node, bu boş zamanı Apple'ın MLX framework'üyle Mac'lerde yapay zekâ işleri çalıştıran MLX Network'e ödünç verir ve doğrulanmış iş için MLX token kazanır: ücretsiz koltukta günde 1 MLX'e, Ultra çipli bir Mac'te çalışan Ultra özel koltuk ile 320 MLX'e kadar. Kazılan MLX 30 gün kilitli kalır, özel koltukla daha kısa; riskleri okuyun.
7Sorular
- DeepSeek V4.1 Flash 1017 nedir?
- DeepSeek'in açık ağırlıklı mixture of experts modeli DeepSeek-V4.1-Flash'ın 17 Ekim 2026 güncellemesidir. Mimarisini ve API adını korur; akıl yürütme, kodlama, ajan ve görüntü benchmark'larında daha yüksek puan alır.
- V4.1 Flash ile 1017 arasındaki fark nedir?
- Model boyutu ve API aynı, eğitim daha yeni. DeepSeek'in testlerinde 1017, Terminal-Bench 4.0'da 31,2 yerine 42,3, DeepSWE v1.1'de 74,2 yerine 77,0 alıyor ve daha kısa yanıtlar yazıyor; bu yüzden görevler daha ucuza geliyor.
- DeepSeek V4.1 Flash'ın kaç parametresi var?
- Toplam 552 milyar. İstemi okurken token başına 8 milyar, yazarken 16 milyar parametre etkinleşiyor; buna diskte kalabilen iki büyük Engram arama tablosu ekleniyor.
- DeepSeek V4.1 Flash 1017 ücretsiz mi?
- Ağırlıklar MIT lisansıyla ücretsiz indirilip kullanılabilir. DeepSeek'in API'si üzerinden kullanım ücretlidir: OpenRouter'daki listeye göre milyon girdi token'ı başına $0,15, milyon çıktı token'ı başına $0,60.
- DeepSeek V4.1 Flash 1017'yi yerelde çalıştırabilir miyim?
- Evet, bol bellekle. Mac'te 512 GB'lık bir Mac Studio 4 bit sürümleri, 256 GB'lık biri ise Engram tabloları SSD'de kalan 2 bit bir sürümü çalıştırır. Daha küçük Mac'ler için API ya da daha küçük bir model daha iyi bir seçim.
Kaynaklar
- DeepSeek API değişiklik günlüğüapi-docs.deepseek.com
- Hugging Facehuggingface.co
- The Decoderthe-decoder.com
- V4.1 Flashhuggingface.co
- Hugging Face'te antirezhuggingface.co
- OpenRouteropenrouter.ai