DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017
deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017DeepSeek V4.1 Flash 1017 est une mise à jour pour la programmation, l’analyse et le travail de projet en plusieurs étapes, avec un résultat textuel.
DeepSeek V4.1 Flash 1017 est une mise à jour de DeepSeek V4.1 Flash publiée le 17 octobre 2026. Le concepteur la présente comme une évolution du raisonnement, de la programmation et des tâches agentiques. Son entraînement utilise un apprentissage par renforcement avec rétroaction produite par le modèle lui-même, afin d’améliorer le travail sur un projet depuis l’idée initiale jusqu’aux ajustements successifs. Il s’agit d’une version distincte du modèle, que vous pouvez sélectionner à partir du nom exact de la fiche.
Travail de projet
Le modèle peut être utilisé lorsqu’il faut garder à l’esprit plusieurs exigences liées et enchaîner des décisions : analyser une tâche, établir un plan, préparer du code et décrire sa vérification. L’annonce officielle présente des projets de jeux et de scènes en trois dimensions. Pour le travail textuel dans Ailoot, ces domaines se prêtent à la préparation de code, de scripts et d’instructions techniques.
- Fournissez la description du projet et demandez un découpage en étapes fonctionnelles.
- Ajoutez le code existant, le comportement attendu et la description de l’erreur pour obtenir une analyse et une proposition de modification.
- Donnez plusieurs solutions et les critères de choix : le modèle pourra produire une comparaison argumentée.
- Demandez de relier la modification à un scénario de test et d’énumérer les conditions dans lesquelles le résultat doit être vérifié.
Analyse et poursuite du travail
Pour une tâche longue, il est utile de conserver dans la requête l’objectif, les décisions prises et la partie du travail en cours. Après une première réponse, vous pouvez, par exemple, préciser les contraintes de bibliothèques ou de format de données, puis demander de retravailler uniquement la partie concernée. Pour analyser des documents, posez vos questions et indiquez les passages à utiliser : le résultat peut être une synthèse, une liste de divergences, un projet de spécification ou l’explication d’un sujet complexe.
Format du résultat
Cette fiche Ailoot accepte du texte et renvoie du texte. Elle permet d’obtenir des explications, des plans, du code et des descriptions de scènes. Pour un projet en trois dimensions, vous pouvez demander le texte d’un script ou une séquence d’actions à effectuer dans un éditeur ; son exécution a lieu dans l’environnement de travail approprié.
Pour les méthodes Messages et Responses, la fiche annonce un contexte pouvant atteindre 1 048 576 tokens. Lors de la préparation d’une requête volumineuse, prenez en compte l’historique de la conversation et les contenus ajoutés. Séparez les données sources par des titres explicites et définissez le résultat attendu en amont : par exemple, une conclusion brève suivie d’une justification fondée sur les sources et d’une liste de modifications proposées.
Disponible via Ailoot API
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text- Types de sortie
text- Contexte
- Non précisé dans le catalogue
- Réponse maximale
- Non précisé dans le catalogue
- Entrée
- 0,0006 USD / 1K
- Sortie
- 0,0024 USD / 1K
- Lecture du cache
- 0,000012 USD / 1K
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text- Types de sortie
text- Contexte
- Non précisé dans le catalogue
- Réponse maximale
- Non précisé dans le catalogue
- Entrée
- 0,0006 USD / 1K
- Sortie
- 0,0024 USD / 1K
- Lecture du cache
- 0,000012 USD / 1K
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text- Types de sortie
text- Contexte
- Non précisé dans le catalogue
- Réponse maximale
- Non précisé dans le catalogue
- Entrée
- 0,0006 USD / 1K
- Sortie
- 0,0024 USD / 1K
- Lecture du cache
- 0,000012 USD / 1K
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text- Types de sortie
text- Contexte
- Non précisé dans le catalogue
- Réponse maximale
- Non précisé dans le catalogue
- Entrée
- 0,0006 USD / 1K
- Sortie
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deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017 · JSON
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Pour le travail textuel dans Ailoot, ces domaines se prêtent à la préparation de code, de scripts et d’instructions techniques.\n\n- Fournissez la description du projet et demandez un découpage en étapes fonctionnelles.\n- Ajoutez le code existant, le comportement attendu et la description de l’erreur pour obtenir une analyse et une proposition de modification.\n- Donnez plusieurs solutions et les critères de choix : le modèle pourra produire une comparaison argumentée.\n- Demandez de relier la modification à un scénario de test et d’énumérer les conditions dans lesquelles le résultat doit être vérifié.\n\n### Analyse et poursuite du travail\n\nPour une tâche longue, il est utile de conserver dans la requête l’objectif, les décisions prises et la partie du travail en cours. Après une première réponse, vous pouvez, par exemple, préciser les contraintes de bibliothèques ou de format de données, puis demander de retravailler uniquement la partie concernée. 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