{ "aboutHtml": "

DeepSeek V4.1 Flash 1017 er en oppdatering av DeepSeek V4.1 Flash, utgitt 17. oktober 2026. Produsenten knytter oppdateringen til videreutvikling av resonnering, programmering og agentoppgaver. Treningen bruker reinforcement learning med egen tilbakemelding for å forbedre prosjektarbeid fra den første ideen til påfølgende forbedringer. Dette er en egen modellversjon som kan velges med det nøyaktige navnet på modellkortet.

Prosjektarbeid

Modellen kan brukes når du må holde rede på flere sammenhengende krav og gå gjennom en rekke beslutninger: analysere oppgaven, lage en plan, forberede kode og beskrive kontrollen. Den offisielle kunngjøringen viser spillprosjekter og tredimensjonale scener. For tekstarbeid i Ailoot er disse områdene relevante som oppgaver knyttet til kode, skript og tekniske instruksjoner.

Analyse og videre arbeid

Ved en lang oppgave er det nyttig å beholde målet, beslutningene som er tatt, og den aktuelle arbeidsdelen i forespørselen. Etter det første svaret kan du for eksempel presisere begrensninger for biblioteker eller dataformat og deretter be om at bare den relevante delen omarbeides. Ved dokumentanalyse bør du stille konkrete spørsmål og angi hvilke utdrag svaret skal bygge på. Resultatet kan være en oppsummering, en liste over avvik, et spesifikasjonsutkast eller en forklaring av et vanskelig emne.

Resultatformat

Dette modellkortet i Ailoot tar imot tekst og returnerer tekst. Det kan gi forklaringer, planer, programkode og scenebeskrivelser. For et tredimensjonalt prosjekt kan du be om teksten til et skript eller en handlingsrekkefølge for et redigeringsverktøy. Kjøringen utføres i det aktuelle arbeidsmiljøet.

For metodene Messages og Responses oppgir modellkortet en kontekst på opptil 1 048 576 tokener. Når du forbereder en stor forespørsel, må du regne med samtalehistorikk og vedlagt materiale. Skill kildedataene med tydelige overskrifter og angi ønsket resultat på forhånd, for eksempel en kort konklusjon, deretter kildebasert begrunnelse og en liste over foreslåtte endringer.

", "aboutText": "DeepSeek V4.1 Flash 1017 er en oppdatering av DeepSeek V4.1 Flash, utgitt 17. oktober 2026. Produsenten knytter oppdateringen til videreutvikling av resonnering, programmering og agentoppgaver. Treningen bruker reinforcement learning med egen tilbakemelding for å forbedre prosjektarbeid fra den første ideen til påfølgende forbedringer. Dette er en egen modellversjon som kan velges med det nøyaktige navnet på modellkortet.\n\n### Prosjektarbeid\n\nModellen kan brukes når du må holde rede på flere sammenhengende krav og gå gjennom en rekke beslutninger: analysere oppgaven, lage en plan, forberede kode og beskrive kontrollen. Den offisielle kunngjøringen viser spillprosjekter og tredimensjonale scener. For tekstarbeid i Ailoot er disse områdene relevante som oppgaver knyttet til kode, skript og tekniske instruksjoner.\n\n- Send inn en prosjektbeskrivelse og be om en inndeling i fungerende etapper.\n- Legg til eksisterende kode, forventet oppførsel og en feilbeskrivelse for å få en analyse og et endringsforslag.\n- Oppgi flere løsningsalternativer og valgkriterier, slik at modellen kan utarbeide en begrunnet sammenligning.\n- Be om å knytte endringen til et testscenario og angi forholdene der resultatet må kontrolleres.\n\n### Analyse og videre arbeid\n\nVed en lang oppgave er det nyttig å beholde målet, beslutningene som er tatt, og den aktuelle arbeidsdelen i forespørselen. Etter det første svaret kan du for eksempel presisere begrensninger for biblioteker eller dataformat og deretter be om at bare den relevante delen omarbeides. Ved dokumentanalyse bør du stille konkrete spørsmål og angi hvilke utdrag svaret skal bygge på. Resultatet kan være en oppsummering, en liste over avvik, et spesifikasjonsutkast eller en forklaring av et vanskelig emne.\n\n### Resultatformat\n\nDette modellkortet i Ailoot tar imot tekst og returnerer tekst. Det kan gi forklaringer, planer, programkode og scenebeskrivelser. For et tredimensjonalt prosjekt kan du be om teksten til et skript eller en handlingsrekkefølge for et redigeringsverktøy. Kjøringen utføres i det aktuelle arbeidsmiljøet.\n\nFor metodene Messages og Responses oppgir modellkortet en kontekst på opptil 1 048 576 tokener. Når du forbereder en stor forespørsel, må du regne med samtalehistorikk og vedlagt materiale. Skill kildedataene med tydelige overskrifter og angi ønsket resultat på forhånd, for eksempel en kort konklusjon, deretter kildebasert begrunnelse og en liste over foreslåtte endringer.", "locale": "nb", "methods": [ { "html": "
Ultra Anthropic MessagesPOST /v1/messages
Inndatatyper
text
Utdatatyper
text
Kontekst
Ikke angitt i katalogen
Maks. svar
Ikke angitt i katalogen
Inndata
0,0006 USD / 1K
Utdata
0,0024 USD / 1K
Lesing fra hurtigbuffer
0,000012 USD / 1K
", "method_identity": { "effective_request_model_id": "deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017", "fmt": "messages", "http": "POST", "path": "/v1/messages", "request_model_id": "deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017", "route_label": "Ultra" }, "method_key": "Ultra|messages|/v1/messages|deepseek%2Fdeepseek-v4.1-flash-1017", "ordinal": 0, "rawMethod": { "cache_read": 0.012, "cache_write": null, "cache_write_1h": null, "cache_write_5m": null, "conditional_meter": null, "ctx": null, "family": "anthropic", "fast_multiplier": 1, "flex_multiplier": 1, "fmt": "messages", "http": "POST", "img_in": null, "img_out": null, "in": 0.6, "input": [ "text" ], "label": "Anthropic Messages", "max_out": null, "max_tool_calls": null, "out": 2.4, "output": [ "text" ], "path": "/v1/messages", "request_model_id": "deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017", "route_label": "Ultra", "status_reads": [], "tiers": [], "tool_prices": null, "unit": "token", "units": [] } }, { "html": "
Ultra OpenAI ResponsesPOST /v1/responses
Inndatatyper
text
Utdatatyper
text
Kontekst
Ikke angitt i katalogen
Maks. svar
Ikke angitt i katalogen
Inndata
0,0006 USD / 1K
Utdata
0,0024 USD / 1K
Lesing fra hurtigbuffer
0,000012 USD / 1K
", "method_identity": { "effective_request_model_id": "deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017", "fmt": "responses", "http": "POST", "path": "/v1/responses", "request_model_id": "deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017", "route_label": "Ultra" }, "method_key": "Ultra|responses|/v1/responses|deepseek%2Fdeepseek-v4.1-flash-1017", "ordinal": 1, "rawMethod": { "cache_read": 0.012, "cache_write": null, "cache_write_1h": null, "cache_write_5m": null, "conditional_meter": null, "ctx": null, "family": "openai", "fast_multiplier": 1, "flex_multiplier": 1, "fmt": "responses", "http": "POST", "img_in": null, "img_out": null, "in": 0.6, "input": [ "text" ], "label": "OpenAI Responses", "max_out": null, "max_tool_calls": null, "out": 2.4, "output": [ "text" ], "path": "/v1/responses", "request_model_id": "deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017", "route_label": "Ultra", "status_reads": [], "tiers": [], "tool_prices": null, "unit": "token", "units": [] } }, { "html": "
Ultra OpenAI ChatPOST /v1/chat/completions
Inndatatyper
text
Utdatatyper
text
Kontekst
Ikke angitt i katalogen
Maks. svar
Ikke angitt i katalogen
Inndata
0,0006 USD / 1K
Utdata
0,0024 USD / 1K
Lesing fra hurtigbuffer
0,000012 USD / 1K
", "method_identity": { "effective_request_model_id": "deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017", "fmt": "chat", "http": "POST", "path": "/v1/chat/completions", "request_model_id": "deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017", "route_label": "Ultra" }, "method_key": "Ultra|chat|/v1/chat/completions|deepseek%2Fdeepseek-v4.1-flash-1017", "ordinal": 2, "rawMethod": { "cache_read": 0.012, "cache_write": null, "cache_write_1h": null, "cache_write_5m": null, "conditional_meter": null, "ctx": null, "family": "openai", "fast_multiplier": null, "flex_multiplier": null, "fmt": "chat", "http": "POST", "img_in": null, "img_out": null, "in": 0.6, "input": [ "text" ], "label": "OpenAI Chat", "max_out": null, "max_tool_calls": null, "out": 2.4, "output": [ "text" ], "path": "/v1/chat/completions", "request_model_id": "deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017", "route_label": "Ultra", "status_reads": [], "tiers": [], "tool_prices": null, "unit": "token", "units": [] } }, { "html": "
Ultra Gemini generateContentPOST /v1beta/models/deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017:generateContent
Inndatatyper
text
Utdatatyper
text
Kontekst
Ikke angitt i katalogen
Maks. svar
Ikke angitt i katalogen
Inndata
0,0006 USD / 1K
Utdata
0,0024 USD / 1K
Lesing fra hurtigbuffer
0,000012 USD / 1K
", "method_identity": { "effective_request_model_id": "deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017", "fmt": "gemini", "http": "POST", "path": "/v1beta/models/deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017:generateContent", "request_model_id": "deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017", "route_label": "Ultra" }, "method_key": "Ultra|gemini|/v1beta/models/deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017:generateContent|deepseek%2Fdeepseek-v4.1-flash-1017", "ordinal": 3, "rawMethod": { "cache_read": 0.012, "cache_write": null, "cache_write_1h": null, "cache_write_5m": null, "conditional_meter": null, "ctx": null, "family": "gemini", "fast_multiplier": null, "flex_multiplier": null, "fmt": "gemini", "http": "POST", "img_in": null, "img_out": null, "in": 0.6, "input": [ "text" ], "label": "Gemini generateContent", "max_out": null, "max_tool_calls": null, "out": 2.4, "output": [ "text" ], "path": "/v1beta/models/deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017:generateContent", "request_model_id": "deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017", "route_label": "Ultra", "status_reads": [], "tiers": [], "tool_prices": null, "unit": "token", "units": [] } } ], "model_id": "deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017", "page": { "canonical": "https://ailoot.ai/models/nb/deepseek-deepseek-v4-1-flash-1017/", "description": "DeepSeek V4.1 Flash 1017 er en oppdatering for programmering, analyse og prosjektarbeid i flere trinn, med tekst som resultat.", "locale": "nb", "md_url": "https://ailoot.ai/models/nb/deepseek-deepseek-v4-1-flash-1017/index.md", "title": "DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017", "url": "https://ailoot.ai/models/nb/deepseek-deepseek-v4-1-flash-1017/" }, "rawModel": { "about": "DeepSeek V4.1 Flash 1017 er en oppdatering av DeepSeek V4.1 Flash, utgitt 17. oktober 2026. Produsenten knytter oppdateringen til videreutvikling av resonnering, programmering og agentoppgaver. Treningen bruker reinforcement learning med egen tilbakemelding for å forbedre prosjektarbeid fra den første ideen til påfølgende forbedringer. Dette er en egen modellversjon som kan velges med det nøyaktige navnet på modellkortet.\n\n### Prosjektarbeid\n\nModellen kan brukes når du må holde rede på flere sammenhengende krav og gå gjennom en rekke beslutninger: analysere oppgaven, lage en plan, forberede kode og beskrive kontrollen. Den offisielle kunngjøringen viser spillprosjekter og tredimensjonale scener. For tekstarbeid i Ailoot er disse områdene relevante som oppgaver knyttet til kode, skript og tekniske instruksjoner.\n\n- Send inn en prosjektbeskrivelse og be om en inndeling i fungerende etapper.\n- Legg til eksisterende kode, forventet oppførsel og en feilbeskrivelse for å få en analyse og et endringsforslag.\n- Oppgi flere løsningsalternativer og valgkriterier, slik at modellen kan utarbeide en begrunnet sammenligning.\n- Be om å knytte endringen til et testscenario og angi forholdene der resultatet må kontrolleres.\n\n### Analyse og videre arbeid\n\nVed en lang oppgave er det nyttig å beholde målet, beslutningene som er tatt, og den aktuelle arbeidsdelen i forespørselen. Etter det første svaret kan du for eksempel presisere begrensninger for biblioteker eller dataformat og deretter be om at bare den relevante delen omarbeides. Ved dokumentanalyse bør du stille konkrete spørsmål og angi hvilke utdrag svaret skal bygge på. Resultatet kan være en oppsummering, en liste over avvik, et spesifikasjonsutkast eller en forklaring av et vanskelig emne.\n\n### Resultatformat\n\nDette modellkortet i Ailoot tar imot tekst og returnerer tekst. Det kan gi forklaringer, planer, programkode og scenebeskrivelser. For et tredimensjonalt prosjekt kan du be om teksten til et skript eller en handlingsrekkefølge for et redigeringsverktøy. Kjøringen utføres i det aktuelle arbeidsmiljøet.\n\nFor metodene Messages og Responses oppgir modellkortet en kontekst på opptil 1 048 576 tokener. Når du forbereder en stor forespørsel, må du regne med samtalehistorikk og vedlagt materiale. Skill kildedataene med tydelige overskrifter og angi ønsket resultat på forhånd, for eksempel en kort konklusjon, deretter kildebasert begrunnelse og en liste over foreslåtte endringer.", "alias_of": null, "aliases": [], "author": "DeepSeek", "canonical_model": "deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017", "ctx": null, "formats": [ "chat", "gemini", "messages", "responses" ], "id": "deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017", "input": [ "text" ], "kind": "text", "max_out": null, "methods": [ { "cache_read": 0.012, "cache_write": null, "cache_write_1h": null, "cache_write_5m": null, "conditional_meter": null, "ctx": null, "family": "anthropic", "fast_multiplier": 1, "flex_multiplier": 1, "fmt": "messages", "http": "POST", "img_in": null, "img_out": null, "in": 0.6, "input": [ "text" ], "label": "Anthropic Messages", "max_out": null, "max_tool_calls": null, "out": 2.4, "output": [ "text" ], "path": "/v1/messages", "request_model_id": "deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017", "route_label": "Ultra", "status_reads": [], "tiers": [], "tool_prices": null, "unit": "token", "units": [] }, { "cache_read": 0.012, "cache_write": null, "cache_write_1h": null, "cache_write_5m": null, "conditional_meter": null, "ctx": null, "family": "openai", "fast_multiplier": 1, "flex_multiplier": 1, "fmt": "responses", "http": "POST", "img_in": null, "img_out": null, "in": 0.6, "input": [ "text" ], "label": "OpenAI Responses", "max_out": null, "max_tool_calls": null, "out": 2.4, "output": [ "text" ], "path": "/v1/responses", "request_model_id": "deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017", "route_label": "Ultra", "status_reads": [], "tiers": [], "tool_prices": null, "unit": "token", "units": [] }, { "cache_read": 0.012, "cache_write": null, "cache_write_1h": null, "cache_write_5m": null, "conditional_meter": null, "ctx": null, "family": "openai", "fast_multiplier": null, "flex_multiplier": null, "fmt": "chat", "http": "POST", "img_in": null, "img_out": null, "in": 0.6, "input": [ "text" ], "label": "OpenAI Chat", "max_out": null, "max_tool_calls": null, "out": 2.4, "output": [ "text" ], "path": "/v1/chat/completions", "request_model_id": "deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017", "route_label": "Ultra", "status_reads": [], "tiers": [], "tool_prices": null, "unit": "token", "units": [] }, { "cache_read": 0.012, "cache_write": null, "cache_write_1h": null, "cache_write_5m": null, "conditional_meter": null, "ctx": null, "family": "gemini", "fast_multiplier": null, "flex_multiplier": null, "fmt": "gemini", "http": "POST", "img_in": null, "img_out": null, "in": 0.6, "input": [ "text" ], "label": "Gemini generateContent", "max_out": null, "max_tool_calls": null, "out": 2.4, "output": [ "text" ], "path": "/v1beta/models/deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017:generateContent", "request_model_id": "deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017", "route_label": "Ultra", "status_reads": [], "tiers": [], "tool_prices": null, "unit": "token", "units": [] } ], "model_aliases": [ { "canonical_model_id": "deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017", "request_model_id": "deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017", "route_label": "Ultra" } ], "name": "DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017", "price": { "in": 0.6, "in_label": null, "out": 2.4, "out_label": null, "sort_in": 0.6, "sort_out": 2.4, "varies": true }, "public_id": "deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017", "short": "DeepSeek V4.1 Flash 1017 er en oppdatering for programmering, analyse og prosjektarbeid i flere trinn, med tekst som resultat." }, "renderer_schema": { "method_order": "rawModel.methods-ordinal", "prices": "exact-native-DTO-units-and-selected-renderer-html" }, "representation": "exact-public-dto-and-native-renderer-html", "schema": "ailoot-static-model-facts-v1", "schema_version": 1, "shortText": "DeepSeek V4.1 Flash 1017 er en oppdatering for programmering, analyse og prosjektarbeid i flere trinn, med tekst som resultat.", "source": { "audit_sha256": "42abcc5e5d558cb26284c8cdc13be628e42a489ec9b623d271fdd4b79d76fa61", "bridge_map_sha256": "42abcc5e5d558cb26284c8cdc13be628e42a489ec9b623d271fdd4b79d76fa61", "projection_audit": { "parent_manifest_sha256": "dfd3a7a4bc6f960e128026cae1f98f769d1503ffa1c6cf0ccf80066382dbbb9e", "raw_model_json_sha256": "79cac485bc2f3ff71bcd77b228f06b6af5a0e479dd3dc11debf2555b64100494", "renderer_sha256": "0739208b6e1aec5b084a8e59808ee40491ceffe1bc116c904e660d83028800dc" }, "projection_kind": "catalogue-refresh-native-dto-v1", "raw_model_json_sha256": "79cac485bc2f3ff71bcd77b228f06b6af5a0e479dd3dc11debf2555b64100494", "renderer_sha256": "0739208b6e1aec5b084a8e59808ee40491ceffe1bc116c904e660d83028800dc" }, "sourceRevision": "7dbcae5e88cdc1e66f9e349ec5d0afdd1b965ada6574b5931c8408afcb147652" }