DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017
deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017DeepSeek V4.1 Flash 1017 — dasturlash, tahlil va loyihalar ustida ko‘p bosqichli ishlash uchun matnli natija beradigan yangilanish.
DeepSeek V4.1 Flash 1017 — DeepSeek V4.1 Flashʼning 2026-yil 17-oktabrda chiqarilgan yangilanishi. Ishlab chiqaruvchi uni mulohaza, dasturlash va agentli vazifalarni rivojlantirish bilan bog‘laydi. O‘qitishda mustaqil qayta aloqali mustahkamlash orqali o‘qitish sxemasi ishlatilgan: maqsad — dastlabki g‘oyadan ketma-ket takomillashtirishgacha bo‘lgan loyiha ishini yaxshilash. Bu kartochkaning aniq nomi orqali tanlanadigan alohida model versiyasidir.
Loyiha ustida ishlash
Bir nechta bog‘liq talabni hisobga olib, qator qarorlar qabul qilish zarur bo‘lsa, modeldan foydalanish mumkin: vazifani tahlil qilish, reja tuzish, kod tayyorlash va tekshiruvni bayon etish. Rasmiy eʼlonda o‘yin va uch o‘lchamli sahna loyihalari ko‘rsatilgan. Ailootʼdagi matnli ishda bu yo‘nalishlar kod, skript va texnik ko‘rsatmalar tayyorlash vazifalari sifatida foydali.
- Loyiha tavsifini berib, uni ishlaydigan bosqichlarga ajratishni so‘rang.
- Tahlil va o‘zgartirish varianti uchun mavjud kod, kutilgan xatti-harakat va xato tavsifini qo‘shing.
- Bir nechta yechim va tanlash mezonlarini bering: model asoslangan taqqoslash tayyorlay oladi.
- O‘zgarishni sinov ssenariysi bilan bog‘lash va natijani qaysi sharoitlarda tekshirish kerakligini sanashni so‘rang.
Tahlil va ishni davom ettirish
Uzun vazifada so‘rovda maqsad, qabul qilingan qarorlar va joriy ish parchasini saqlash foydali. Masalan, birinchi javobdan keyin kutubxonalar yoki maʼlumot formati cheklovlarini aniqlashtirib, faqat kerakli qismni qayta ishlashni so‘rash mumkin. Hujjatlarni tahlil qilishda savollarni bering va qaysi parchalarga tayanishni ko‘rsating: natija xulosa, tafovutlar ro‘yxati, spetsifikatsiya loyihasi yoki murakkab mavzu izohi bo‘lishi mumkin.
Natija formati
Bu Ailoot kartochkasi matn qabul qiladi va matn qaytaradi. Undan izoh, reja, dastur kodi va sahna tavsiflarini olish mumkin. Uch o‘lchamli loyiha uchun skript matni yoki muharrirdagi harakatlar ketma-ketligini so‘rash mumkin; ishga tushirish tegishli ish muhitida bajariladi.
Kartochkada Messages va Responses usullari uchun 1 048 576 tokengacha kontekst ko‘rsatilgan. Katta so‘rov tayyorlashda suhbat tarixi va qo‘shilgan materiallarni hisobga oling. Asl maʼlumotlarni aniq sarlavhalar bilan ajrating va kutilgan natijani oldindan belgilang: masalan, qisqa xulosa, keyin manbalarga asoslangan izoh va taklif etilgan o‘zgarishlar ro‘yxati.
Ailoot API orqali mavjud
POST /v1/messages- Kirish
text- Chiqish
text- Kontekst
- Katalogda ko‘rsatilmagan
- Maks. javob
- Katalogda ko‘rsatilmagan
- Kirish
- 0,0006 US$ / 1K
- Chiqish
- 0,0024 US$ / 1K
- Keshdan o‘qish
- 0,000012 US$ / 1K
POST /v1/responses- Kirish
text- Chiqish
text- Kontekst
- Katalogda ko‘rsatilmagan
- Maks. javob
- Katalogda ko‘rsatilmagan
- Kirish
- 0,0006 US$ / 1K
- Chiqish
- 0,0024 US$ / 1K
- Keshdan o‘qish
- 0,000012 US$ / 1K
POST /v1/chat/completions- Kirish
text- Chiqish
text- Kontekst
- Katalogda ko‘rsatilmagan
- Maks. javob
- Katalogda ko‘rsatilmagan
- Kirish
- 0,0006 US$ / 1K
- Chiqish
- 0,0024 US$ / 1K
- Keshdan o‘qish
- 0,000012 US$ / 1K
POST /v1beta/models/deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017:generateContent- Kirish
text- Chiqish
text- Kontekst
- Katalogda ko‘rsatilmagan
- Maks. javob
- Katalogda ko‘rsatilmagan
- Kirish
- 0,0006 US$ / 1K
- Chiqish
- 0,0024 US$ / 1K
- Keshdan o‘qish
- 0,000012 US$ / 1K
deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017 · JSON
{"about":"DeepSeek V4.1 Flash 1017 — DeepSeek V4.1 Flashʼning 2026-yil 17-oktabrda chiqarilgan yangilanishi. Ishlab chiqaruvchi uni mulohaza, dasturlash va agentli vazifalarni rivojlantirish bilan bog‘laydi. O‘qitishda mustaqil qayta aloqali mustahkamlash orqali o‘qitish sxemasi ishlatilgan: maqsad — dastlabki g‘oyadan ketma-ket takomillashtirishgacha bo‘lgan loyiha ishini yaxshilash. Bu kartochkaning aniq nomi orqali tanlanadigan alohida model versiyasidir.\n\n### Loyiha ustida ishlash\n\nBir nechta bog‘liq talabni hisobga olib, qator qarorlar qabul qilish zarur bo‘lsa, modeldan foydalanish mumkin: vazifani tahlil qilish, reja tuzish, kod tayyorlash va tekshiruvni bayon etish. Rasmiy eʼlonda o‘yin va uch o‘lchamli sahna loyihalari ko‘rsatilgan. Ailootʼdagi matnli ishda bu yo‘nalishlar kod, skript va texnik ko‘rsatmalar tayyorlash vazifalari sifatida foydali.\n\n- Loyiha tavsifini berib, uni ishlaydigan bosqichlarga ajratishni so‘rang.\n- Tahlil va o‘zgartirish varianti uchun mavjud kod, kutilgan xatti-harakat va xato tavsifini qo‘shing.\n- Bir nechta yechim va tanlash mezonlarini bering: model asoslangan taqqoslash tayyorlay oladi.\n- O‘zgarishni sinov ssenariysi bilan bog‘lash va natijani qaysi sharoitlarda tekshirish kerakligini sanashni so‘rang.\n\n### Tahlil va ishni davom ettirish\n\nUzun vazifada so‘rovda maqsad, qabul qilingan qarorlar va joriy ish parchasini saqlash foydali. Masalan, birinchi javobdan keyin kutubxonalar yoki maʼlumot formati cheklovlarini aniqlashtirib, faqat kerakli qismni qayta ishlashni so‘rash mumkin. Hujjatlarni tahlil qilishda savollarni bering va qaysi parchalarga tayanishni ko‘rsating: natija xulosa, tafovutlar ro‘yxati, spetsifikatsiya loyihasi yoki murakkab mavzu izohi bo‘lishi mumkin.\n\n### Natija formati\n\nBu Ailoot kartochkasi matn qabul qiladi va matn qaytaradi. Undan izoh, reja, dastur kodi va sahna tavsiflarini olish mumkin. Uch o‘lchamli loyiha uchun skript matni yoki muharrirdagi harakatlar ketma-ketligini so‘rash mumkin; ishga tushirish tegishli ish muhitida bajariladi.\n\nKartochkada Messages va Responses usullari uchun 1 048 576 tokengacha kontekst ko‘rsatilgan. Katta so‘rov tayyorlashda suhbat tarixi va qo‘shilgan materiallarni hisobga oling. Asl maʼlumotlarni aniq sarlavhalar bilan ajrating va kutilgan natijani oldindan belgilang: masalan, qisqa xulosa, keyin manbalarga asoslangan izoh va taklif etilgan o‘zgarishlar ro‘yxati.","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 — dasturlash, tahlil va loyihalar ustida ko‘p bosqichli ishlash uchun matnli natija beradigan yangilanish."}