DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017
deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017DeepSeek V4.1 Flash 1017 — обновление для программирования, анализа и многошаговой работы над проектами с текстовым результатом.
DeepSeek V4.1 Flash 1017 — обновление DeepSeek V4.1 Flash, выпущенное 17 октября 2026 года. Производитель связывает его с развитием рассуждения, программирования и агентных задач. В обучении использована схема reinforcement learning с самостоятельной обратной связью: её задача — улучшить работу над проектом от исходного замысла до последовательных доработок. Это отдельная версия модели, которую можно выбирать по точному названию карточки.
Работа над проектом
Модель можно использовать, когда требуется удержать несколько связанных требований и пройти через ряд решений: разобрать задачу, составить план, подготовить код и описать проверку. В официальном анонсе показаны проекты игр и трёхмерных сцен. Для текстовой работы в Ailoot эти направления полезны как задачи по подготовке кода, скриптов и технических инструкций.
- Передайте описание проекта и попросите разделить его на работающие этапы.
- Добавьте имеющийся код, ожидаемое поведение и описание ошибки, чтобы получить разбор и вариант изменения.
- Дайте несколько вариантов решения и критерии выбора: модель сможет подготовить аргументированное сравнение.
- Попросите связать изменение с тестовым сценарием и перечислить условия, при которых результат нужно проверить.
Анализ и продолжение работы
Для длинной задачи полезно сохранять в запросе цель, принятые решения и текущий фрагмент работы. Например, после первого ответа можно уточнить ограничения по библиотекам или формату данных, затем попросить переработать только нужный участок. При разборе документов задайте вопросы и укажите, на какие фрагменты опираться: итогом может быть сводка, список расхождений, проект спецификации или объяснение сложной темы.
Формат результата
Эта карточка Ailoot принимает текст и возвращает текст. Она позволяет получить объяснения, планы, программный код и описания сцен. Для работы с трёхмерным проектом можно запросить текст скрипта или последовательность действий для редактора; его запуск выполняется в соответствующей рабочей среде.
Для методов Messages и Responses в карточке указан контекст до 1 048 576 токенов. При подготовке большого запроса учитывайте историю диалога и добавленные материалы. Разделяйте исходные данные понятными заголовками и заранее задавайте ожидаемый результат: например, краткий вывод, затем обоснование по источникам и список предлагаемых изменений.
Доступно в Ailoot API
POST /v1/messages- Входные данные
text- Результат
text- Контекст
- В каталоге не указано
- Макс. ответ
- В каталоге не указано
- Вход
- 0,0006 $ / 1K
- Выход
- 0,0024 $ / 1K
- Чтение кэша
- 0,000012 $ / 1K
POST /v1/responses- Входные данные
text- Результат
text- Контекст
- В каталоге не указано
- Макс. ответ
- В каталоге не указано
- Вход
- 0,0006 $ / 1K
- Выход
- 0,0024 $ / 1K
- Чтение кэша
- 0,000012 $ / 1K
POST /v1/chat/completions- Входные данные
text- Результат
text- Контекст
- В каталоге не указано
- Макс. ответ
- В каталоге не указано
- Вход
- 0,0006 $ / 1K
- Выход
- 0,0024 $ / 1K
- Чтение кэша
- 0,000012 $ / 1K
POST /v1beta/models/deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017:generateContent- Входные данные
text- Результат
text- Контекст
- В каталоге не указано
- Макс. ответ
- В каталоге не указано
- Вход
- 0,0006 $ / 1K
- Выход
- 0,0024 $ / 1K
- Чтение кэша
- 0,000012 $ / 1K
deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017 · JSON
{"about":"DeepSeek V4.1 Flash 1017 — обновление DeepSeek V4.1 Flash, выпущенное 17 октября 2026 года. Производитель связывает его с развитием рассуждения, программирования и агентных задач. В обучении использована схема reinforcement learning с самостоятельной обратной связью: её задача — улучшить работу над проектом от исходного замысла до последовательных доработок. Это отдельная версия модели, которую можно выбирать по точному названию карточки.\n\n### Работа над проектом\n\nМодель можно использовать, когда требуется удержать несколько связанных требований и пройти через ряд решений: разобрать задачу, составить план, подготовить код и описать проверку. В официальном анонсе показаны проекты игр и трёхмерных сцен. Для текстовой работы в Ailoot эти направления полезны как задачи по подготовке кода, скриптов и технических инструкций.\n\n- Передайте описание проекта и попросите разделить его на работающие этапы.\n- Добавьте имеющийся код, ожидаемое поведение и описание ошибки, чтобы получить разбор и вариант изменения.\n- Дайте несколько вариантов решения и критерии выбора: модель сможет подготовить аргументированное сравнение.\n- Попросите связать изменение с тестовым сценарием и перечислить условия, при которых результат нужно проверить.\n\n### Анализ и продолжение работы\n\nДля длинной задачи полезно сохранять в запросе цель, принятые решения и текущий фрагмент работы. Например, после первого ответа можно уточнить ограничения по библиотекам или формату данных, затем попросить переработать только нужный участок. При разборе документов задайте вопросы и укажите, на какие фрагменты опираться: итогом может быть сводка, список расхождений, проект спецификации или объяснение сложной темы.\n\n### Формат результата\n\nЭта карточка Ailoot принимает текст и возвращает текст. Она позволяет получить объяснения, планы, программный код и описания сцен. Для работы с трёхмерным проектом можно запросить текст скрипта или последовательность действий для редактора; его запуск выполняется в соответствующей рабочей среде.\n\nДля методов Messages и Responses в карточке указан контекст до 1 048 576 токенов. При подготовке большого запроса учитывайте историю диалога и добавленные материалы. Разделяйте исходные данные понятными заголовками и заранее задавайте ожидаемый результат: например, краткий вывод, затем обоснование по источникам и список предлагаемых изменений.","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 — обновление для программирования, анализа и многошаговой работы над проектами с текстовым результатом."}