DeepSeek V4.1 Flash 1017 (offizieller Name DeepSeek-V4.1-Flash-1017) ist eine überarbeitete Fassung von V4.1 Flash, das im September erschienen ist. DeepSeek hat sie am 17. Oktober 2026 veröffentlicht. Der API-Name deepseek-flash bleibt unverändert; nur das Modell dahinter wurde ausgetauscht. DeepSeek beschreibt die Version als Verbesserung mit „höherer Benchmark-Leistung, schnellerer Aufgabenerledigung und kürzeren Ausgaben als die Vorgängerversion“. Dieser Artikel prüft die Ankündigung, die Modellkarte und die Preisseite von DeepSeek sowie unabhängige Bewertungen und staatliche Reaktionen anhand der Originalquellen (geprüft am 19. Oktober 2026). Er trennt Leistung, Preise und Sicherheit. Da das Modell erst zwei Tage alt ist, gibt es noch wenige unabhängige Zahlen. Deshalb hält dieser Artikel DeepSeeks eigene Zahlen und unabhängige Zahlen klar getrennt.

Leistung

Auf dem Niveau von Haiku 5.5

Die Gesamtpunktzahl eines Drittanbieters (Artificial Analysis) liegt bei 45. Das ist mehr als die 39 der Vorgängerversion, reicht aber nicht an Claude Sonnet 5.5 (56) oder Opus 5.5 (58) heran.

Preise

Gleicher Einheitspreis, etwa halbe Kosten pro Aufgabe

Der Einheitspreis bleibt bei 0,30 $ pro Million Eingabe-Token und 1,20 $ pro Million Ausgabe-Token (Spitzenzeit). Da die Ausgabe kürzer ist, sanken die Kosten pro Aufgabe von 0,49 $ auf 0,26 $ (Messung durch einen Drittanbieter).

Sicherheit

Für diese Version gibt es noch keine Bewertung

Weder DeepSeek noch ein Drittanbieter hat eine Sicherheitsbewertung veröffentlicht. Die Daten werden in China gespeichert. Am 19. Oktober wurde berichtet, dass die USA die Nutzung durch zivile Bundesbehörden untersagt haben.

Inhalt

1. Was sich geändert hat: gleicher Name, anderes Modell

Laut dem Änderungsprotokoll von DeepSeek wurde V4.1 Flash am 17. Oktober 2026 auf DeepSeek-V4.1-Flash-1017 aktualisiert. Auch die Modelle im offiziellen Web und in der App wurden auf dieselbe Version umgestellt. Die Aufrufweise und die Preise der API bleiben gleich; wenn Sie deepseek-flash angeben, wird die neue Version verwendet. Die Modellkarte auf Hugging Face bezeichnet diese Version als „minor update“ (kleines Update) von V4.1 Flash.

LeistungDeepSeek kündigt bei Schlussfolgerungen, Programmierung, Agentenaufgaben und Bildbewertungen deutliche Verbesserungen gegenüber der Vorgängerversion an (die Zahlen stehen in Abschnitt 3).
Geschwindigkeit und AusgabelängeDeepSeek gibt an, den Zeit- und Ausgabeaufwand verringert zu haben, sodass Aufgaben schneller und günstiger abgeschlossen werden. Wie stark das verringert wurde, nennt keine Ankündigung als Zahl.
API-Namedeepseek-flash bleibt, aber das Modell dahinter wurde ausgetauscht. Programme, die sich auf das Verhalten der Vorgängerversion verlassen, können auch ohne Änderung der Konfiguration andere Ergebnisse liefern. Der alte Name deepseek-v4-flash wird weiterhin akzeptiert, läuft aber jetzt auf dieser Version und wird zum Flash-Tarif abgerechnet.
Am selben Tag gestartetDeepSeek hat seine Search API, die die eigene Suchmaschine nutzt, und seine Fetch API, die Webseiten abruft, allgemein verfügbar gemacht (Preise in Abschnitt 5).

Quellen: Change Log, DeepSeek-V4.1-Flash-1017 und Models & Pricing (DeepSeek API Docs); DeepSeek-V4.1-Flash-1017 (Hugging Face). Geprüft am 19. Oktober 2026.

2. Spezifikationen: Kontext, Denken, Größe

PunktInhalt
Kontextlänge und maximale Ausgabe1M Token bzw. 384K Token.
EingabeText und Bilder.
DenkmodusStandardmäßig eingeschaltet. Die Stärke hat drei Stufen: low, high und max. Standard ist high.
Unterstützte API-FormateOpenAI-Format, Anthropic-Format und Responses API. Unterstützt JSON-Ausgabe und Tool-Aufrufe.
ParameterzahlDie offiziellen Werte des V4.1 Flash vom September lauten: 552B für das Gesamtmodell. Bei der Verarbeitung der Eingabe sind pro Token 8B aktiv, bei der Erzeugung der Ausgabe 16B. Daneben gibt es ein separates Gedächtnissystem (Engram) mit 196B.
GewichteUnter der MIT-Lizenz veröffentlicht. Die Dateien umfassen zusammen etwa 510 GB.

Quellen: Models & Pricing und Thinking Mode (DeepSeek API Docs); DeepSeek-V4.1-Flash und DeepSeek-V4.1-Flash-1017 (Hugging Face). Geprüft am 19. Oktober 2026. Die Modellkarte der Version 1017 nennt keine Parameterzahl. Hugging Face zählt anhand der Gewichtsdateien automatisch etwa 763B. Die Gründe für die Differenz hat DeepSeek nicht veröffentlicht.

Bei der Nutzung der API stolpert man häufig über zwei Regeln. Erstens: In Unterhaltungen mit Tools müssen die Denkinhalte des Modells (reasoning_content) bei der nächsten Anfrage vollständig zurückgesendet werden. Andernfalls kommt es zu einem 400-Fehler. Zweitens wirken Einstellungen wie temperature im Denkmodus nicht. Sie werden ohne Fehlermeldung ignoriert. Wenn Sie als Denkstärke medium oder xhigh angeben, wird das jeweils als high behandelt.

Quelle: Thinking Mode (DeepSeek API Docs, geprüft am 19. Oktober 2026).

3. Leistung (1) Von DeepSeek veröffentlichte Zahlen

Die Vergleichstabelle aus der Modellkarte wird unverändert wiedergegeben. Alle diese Zahlen hat DeepSeek selbst gemessen.

Bewertung1017Vorgängerversion (September)Kimi K3GLM-5.3GPT-5.6 SolClaude Opus 5
HLE (ohne Tools)42,636,843,542,0*44,556,3
Terminal-Bench 4.042,331,212,637,939,951,8
DeepSWE v1.177,074,267,566,973,074,0
ProgramBench29,120,317,519,023,037,0
NL2Repo-Bench68,265,458,058,056,875,3
Automation-Bench v1.0.660,554,846,748,845,850,3
Agents' Last Exam35,431,827,628,526,728,6
Apex Bench v1.172,164,647,856,654,365,8
Chartography (mit Tools)83,078,968,1—79,984,0
BabyVision (mit Tools)92,589,685,7—88,994,1
ZeroBench-main (mit Tools)51,049,041,0—53,052,0

Quellen: DeepSeek-V4.1-Flash-1017 (Modellkarte auf Hugging Face) und Change Log (geprüft am 19. Oktober 2026). * markiert die Punktzahl für den reinen Textteil von HLE. Laut Modellkarte wurde Terminal-Bench 4.0 mit Claude Code gemessen und DeepSWE v1.1 mit der Ausführungsumgebung Mini-SWE-V2.

Beim Lesen dieser Tabelle sollten Sie vier Punkte beachten.

  1. Die Vergleichsmodelle sind eine Generation alt. In der Tabelle stehen Claude Opus 5 und GPT-5.6 Sol, nicht aber das heutige Claude Opus 5.5 oder die GPT-6-Modelle. Gegenüber Opus 5 liegt das Modell bei DeepSWE vorn, bei HLE, Terminal-Bench 4.0, ProgramBench und NL2Repo-Bench dagegen zurück.
  2. Die Bedingungen für einen fairen Vergleich fehlen. Die Denkstärken (low, high, max) sind nicht angegeben. Auch steht nicht darin, ob die Vorgängerversion unter denselben Bedingungen gemessen wurde.
  3. Einige Werte der Vorgängerversion werden nicht mehr genannt. Die Version vom September enthielt außerdem Bewertungen zu GPQA Diamond, Codeforces, Mathematik und Cybersicherheit. 1017 nennt diese nicht.
  4. DeepSeeks eigene Werte fallen tendenziell hoch aus. Das US-Normungsinstitut NIST hat V4 Pro im April 2026 über seine Stelle CAISI bewertet. Dabei stellte es fest, dass DeepSeeks eigene Bewertung höhere Punktzahlen ergab als die von CAISI (siehe Abschnitt 6). Solange es keine unabhängigen Messungen für 1017 gibt, ist es am sichersten, diese Werte mit Vorsicht zu lesen.

4. Leistung (2) Unabhängige Bewertungen

Die bisher vorliegende Gesamtbewertung eines Drittanbieters ist der Intelligence Index von Artificial Analysis. Er fasst die Ergebnisse mehrerer Tests in einer Punktzahl zusammen. Jede Denkstärke erscheint als eigene Zeile (in Klammern steht die Einstellung). Die folgenden Werte stammen aus der Liste vom 19. Oktober 2026 und stehen neben benachbarten Modellen.

Quellen: Modellübersicht von Artificial Analysis und Seite zu DeepSeek V4.1 Flash 1017 (geprüft am 19. Oktober 2026). Das Modell ist erst kürzlich erschienen, und einige Seiten derselben Website zeigen noch Werte der Vorgängerversion. Die Werte können sich künftig ändern.

Daraus lassen sich drei Dinge ableiten.

  • Gegenüber der Vorgängerversion ist die Punktzahl um 6 Punkte gestiegen, und die Kosten pro Aufgabe sind auf knapp die Hälfte gesunken. Auf der Seite von Artificial Analysis verbrauchte der vollständige Durchlauf 210 Mio. Ausgabe-Token. Das liegt über dem Median der verglichenen Modelle (140 Mio.). Die Seite bezeichnet es als „very verbose“ (sehr ausführlich).
  • Punktzahl und Kosten liegen nahe bei Claude Haiku 5.5. Verglichen mit GLM-5.3 (45 Punkte) und Kimi K3 (44 Punkte) betragen die Kosten pro Aufgabe etwa ein Achtel.
  • Der Abstand zu Sonnet 5.5 und Opus 5.5 beträgt mehr als 10 Punkte. Die Kosten liegen bei etwa einem Zwanzigstel. Welches Modell sich lohnt, hängt davon ab, ob Sie schwierige Aufgaben vergeben oder viele Aufgaben günstig abarbeiten wollen.

Bei der API von DeepSeek lag die Geschwindigkeit bei etwa 225 Token pro Sekunde, und das erste Token erschien nach etwa 1,1 Sekunden (gleiche Seite). Das ist nahezu so schnell wie die Vorgängerversion. Die Aussage „schnellere Aufgabenerledigung“ dürfte also auf die kürzere Ausgabe zurückgehen. Ergebnisse von 1017 in den offiziellen Ranglisten für SWE-bench und Terminal-Bench waren am 19. Oktober noch nicht zu finden.

5. Preise: Spitzenzeit gilt tagsüber in Japan

deepseek-flash (pro Million Token, US-Dollar)Außerhalb der SpitzenzeitSpitzenzeit
Eingabe (Cache-Treffer)0,003 $0,006 $
Eingabe (kein Cache-Treffer)0,15 $0,30 $
Ausgabe0,60 $1,20 $

Quelle: Models & Pricing (DeepSeek API Docs, geprüft am 19. Oktober 2026). Die Aktualisierung auf 1017 hat die Preise nicht verändert (Change Log).

Die Spitzenzeit fällt auf die Arbeitszeit in JapanDie Spitzenzeit gilt montags bis freitags von 1 bis 4 Uhr und von 6 bis 10 Uhr UTC (chinesische Feiertage ausgenommen). Das entspricht in Japan den Werktagen von 10 bis 13 Uhr und von 15 bis 19 Uhr. Abends und am Wochenende gilt der halbe Preis.
Der Cache macht einen großen UnterschiedEingabe mit Cache-Treffer kostet ein Fünfzigstel der Eingabe ohne Treffer. Bei Agenten, die jedes Mal dieselbe Einleitung senden, bestimmt der Cache-Treffer die Kosten stark. Das Caching läuft automatisch, ein Treffer ist aber nicht garantiert.
Suche und Abruf werden separat berechnetSearch API und Fetch API kosten 0,75 $ pro 1.000 erfolgreiche Aufrufe. Aufrufe, die Claude Code, Codex und DeepSeek Harness serverseitig tätigen, sind derzeit kostenlos. Die Abrechnung beginnt am 31. Oktober 2026 um 16:00 Uhr UTC, das ist der 1. November um 1:00 Uhr japanischer Zeit.
Gewährtes Guthaben wird zuerst verbrauchtWenn sowohl kostenlos gewährtes als auch eingezahltes Guthaben vorhanden ist, wird zuerst das gewährte Guthaben verbraucht.

Quellen: Models & Pricing, Search & Fetch, Context Caching und DeepSeek-V4.1-Flash-1017 (DeepSeek API Docs, geprüft am 19. Oktober 2026).

Das Modell können Sie auch außerhalb der offiziellen API von DeepSeek nutzen. Vermittlungsdienste wie OpenRouter bieten 1017 an. Manche verlangen denselben Einheitspreis wie die offizielle API, andere weniger. Viele der günstigeren Wege betreiben jedoch eine komprimierte (quantisierte) Fassung der Gewichte. Qualität und Geschwindigkeit der Antworten müssen deshalb nicht denen der offiziellen Version entsprechen. Wie die Daten behandelt werden, richtet sich nach den Bedingungen des jeweiligen Anbieters.

6. Sicherheit: noch keine Bewertung, was bekannt ist

Zu 1017 gibt es weder von DeepSeek noch von einem Drittanbieter eine Bewertung, die misst, wie das Modell auf schädliche Anfragen reagiert, wie widerstandsfähig es gegen Jailbreaks ist oder wie leicht es als Agent übernommen werden kann (Stand 19. Oktober 2026). Die Ankündigung, die Modellkarte und der technische Bericht vom September enthalten keinen Abschnitt zur Sicherheitsbewertung. Was bekannt ist, stammt von der Vorgängergeneration oder vom Unternehmen insgesamt. Diese Befunde gelten nicht unbedingt für 1017.

Bewertung von V4 Pro (Mai 2026)Die CAISI-Stelle des NIST berichtete, dass die Fähigkeiten von V4 Pro etwa acht Monate hinter der US-Spitze liegen und dass DeepSeeks eigene Bewertung höhere Punktzahlen ergab als die von CAISI. Sicherheit (Jailbreaks und Übernahme) war nicht Gegenstand dieser Bewertung.
Bewertung der Vorgängergeneration (September 2025)Dieselbe CAISI-Stelle berichtete zu R1-0528: Mit bekannten Jailbreak-Methoden ging das Modell auf 94 % eindeutig böswilliger Anfragen ein (das US-Vergleichsmodell auf 8 %). Beim Einsatz als Agent folgte es Übernahme-Anweisungen (Hijacking) im Schnitt 12-mal so häufig wie führende US-Modelle. Außerdem lieferte es im Einklang mit Behauptungen der Kommunistischen Partei Chinas unzutreffende Inhalte viermal so häufig wie US-Modelle.
Versionen ohne Sicherheitsfunktionen gibt es bereitsDa die Gewichte öffentlich sind, sollen Dritte Fassungen von V4.1 Flash veröffentlicht haben, bei denen die Ablehnung entfernt wurde. Wenn Sie das Modell lokal betreiben, können Sie sich in Sachen Sicherheit nicht darauf verlassen, dass das Modell Anfragen ablehnt.

Quellen: CAISI Evaluation of DeepSeek V4 Pro (NIST, Mai 2026); CAISI Evaluation of DeepSeek AI Models Finds Shortcomings and Risks (NIST, 30. September 2025); AlphaSignal (Bericht über die Version ohne Sicherheitsfunktionen; die Zahlen sind Selbstangaben des Veröffentlichenden). Geprüft am 19. Oktober 2026.

Wenn Sie das Modell aus einem Agenten wie Claude Code nutzen, bringt es mehr, nicht auf eine Sicherheitsbewertung des Modells zu warten, sondern den Handlungsspielraum des Agenten selbst einzuschränken. Drei Grundregeln: keine Einstellungen verwenden, die Aktionen automatisch freigeben; dem Agenten keine Dateien mit Geheimnissen lesen lassen; und keinen Anweisungen vertrauen, die in aus dem Web abgerufenen Inhalten stehen.

7. Wohin die Daten gehen und wie Länder reagieren

Wenn Sie die offizielle API oder die App von DeepSeek nutzen, gelangen die gesendeten Inhalte auf die Server von DeepSeek. Die Datenschutzerklärung von DeepSeek (japanische Fassung, zuletzt aktualisiert am 10. Februar 2026) besagt, dass erhobene Informationen auf „sicheren Servern in der Volksrepublik China“ gespeichert werden. Als einen Zweck nennt sie das „Training und die Verbesserung unserer Technologien wie maschineller Lernmodelle und Algorithmen“. Die Entwicklerbedingungen (in Kraft seit 29. April 2026) überlassen den Umgang mit personenbezogenen Daten dieser Datenschutzerklärung und legen das Recht des chinesischen Festlands als maßgebliches Recht fest. Keines der beiden Dokumente enthält ein Versprechen, dass über die API gesendete Inhalte nicht für das Training verwendet werden.

Quellen: DeepSeek-Datenschutzerklärung und DeepSeek Open Platform Terms of Service (geprüft am 19. Oktober 2026; wenn Sie die Datenschutzerklärung aus Japan öffnen, erscheint die japanische Fassung).

Land / BehördeReaktion
Japan (Kommission für den Schutz personenbezogener Daten)Am 3. Februar 2025 veröffentlichte die Kommission „Informationen zu DeepSeek“. Sie wies darauf hin, dass Daten auf Servern in der Volksrepublik China gespeichert werden und dass chinesische Gesetze gelten, darunter das Gesetz zum Schutz personenbezogener Informationen, das Cybersicherheitsgesetz, das Datensicherheitsgesetz und das Nationale Geheimdienstgesetz. Die private Nutzung wird dadurch nicht verboten.
USA (Ministerium für Heimatschutz)Am 19. Oktober 2026 wurde berichtet, dass das Ministerium eine Anordnung erlassen hat, DeepSeeks Produkte und Drittanbieterdienste, die DeepSeek nutzen, aus den IT-Systemen ziviler Bundesbehörden zu entfernen und ihre Beschaffung zu untersagen. Die Anordnung soll am 20. Oktober im Federal Register veröffentlicht werden. Zum Zeitpunkt der Abfassung dieses Artikels hatten wir den Wortlaut der Anordnung und ihren Geltungsbereich nicht überprüft.

Quellen: Informationen zu DeepSeek (Kommission für den Schutz personenbezogener Daten, 3. Februar 2025, aktualisiert am 5. März 2025); US Moves to Bar DeepSeek From Federal Agencies and Contracts (Bloomberg, 19. Oktober 2026); DeepSeek Blocked In US Federal Agencies (BankInfoSecurity); Vorabveröffentlichung im Federal Register.

8. Die Nutzung wählen: API, Claude Code, lokal betreiben

Offizielle API von DeepSeekDie günstigste Option; die neue Version wird automatisch genutzt. Gesendete Inhalte werden auf Servern in China gespeichert. Geeignet ist sie für Arbeiten, die nach außen gegeben werden dürfen, etwa veröffentlichte Open-Source-Projekte oder persönliches Lernen.
Nutzung aus Claude CodeDeepSeek bietet offiziell eine Anleitung zur Einrichtung für Claude Code an. Die Einrichtungsschritte und die Kostenüberlegungen haben wir in DeepSeek, GLM und Kimi mit Claude Code nutzen zusammengefasst. Beachten Sie, dass die Abrechnung der Suche am 1. November beginnt.
Vermittlungsdienst nutzenDienste wie OpenRouter ermöglichen den Zugang. Der Umgang mit Daten richtet sich nach den Bedingungen des Anbieters. Günstige Wege verwenden häufig quantisierte Versionen.
Gewichte lokal betreibenDer Code verlässt Ihren Rechner nicht. Allein die Gewichtsdateien umfassen jedoch etwa 510 GB, und man braucht eine Umgebung mit mehreren GPUs für Rechenzentren. Auf einem gewöhnlichen PC lässt sich das nicht betreiben. Welche Modelle sich lokal betreiben lassen, vergleicht der Artikel Empfohlene lokale LLM-Modelle.

Zusammenfassung

  • DeepSeek V4.1 Flash 1017 ist eine überarbeitete Fassung von V4.1 Flash, veröffentlicht am 17. Oktober 2026. Der API-Name deepseek-flash bleibt, das Modell dahinter wurde ausgetauscht; die Preise sind unverändert.
  • DeepSeek gibt an, die Vorgängerversion in allen 11 Bewertungen übertroffen zu haben. Die verglichenen Modelle sind jedoch eine Generation alt, und die Testbedingungen sind nicht im Detail beschrieben.
  • Laut dem unabhängigen Artificial Analysis erreicht das Modell 45 Punkte (die Vorgängerversion 39). Das liegt etwa auf dem Niveau von Claude Haiku 5.5 (43 Punkte) und deutlich unter Sonnet 5.5 und Opus 5.5, die mehr als 10 Punkte höher liegen.
  • Die Kosten pro Aufgabe sanken von 0,49 $ auf 0,26 $. Der Einheitspreis beträgt 0,30 $ pro Million Eingabe-Token und 1,20 $ pro Million Ausgabe-Token (Spitzenzeit). Werktags tagsüber in Japan gilt die Spitzenzeit.
  • Suche und Abruf aus Claude Code und ähnlichen Werkzeugen kosten ab dem 1. November um 1:00 Uhr japanischer Zeit 0,75 $ pro 1.000 erfolgreiche Aufrufe.
  • Für 1017 gibt es noch keine Sicherheitsbewertung. Die Vorgängergeneration wurde als anfällig für Jailbreaks und Übernahmen eingestuft. Die Daten werden auf Servern in China gespeichert; die USA haben laut Berichten die Nutzung durch zivile Bundesbehörden untersagt.

FAQ

Q. Kann ich die Vorgängerversion V4.1 Flash weiter nutzen?

A. Über die offizielle API von DeepSeek nicht. Sowohl deepseek-flash als auch der alte Name deepseek-v4-flash laufen inzwischen mit 1017. Wenn Sie die Vorgängerversion möchten, müssten Sie deren öffentlich verfügbare Gewichte selbst betreiben oder einen Vermittlungsdienst finden, der sie noch anbietet.

Q. Sind die Preise gestiegen?

A. Der Einheitspreis hat sich nicht geändert. Die Ausgabe ist kürzer geworden, deshalb sinken die Kosten derselben Aufgabe. Laut den Messungen von Artificial Analysis sanken die durchschnittlichen Kosten pro Aufgabe von 0,49 $ auf 0,26 $. Ab dem 1. November (japanische Zeit) fallen allerdings gesonderte Gebühren für Suche und Abruf aus Claude Code und ähnlichen Werkzeugen an.

Q. Ist es sicher, meinen Arbeitscode zu senden?

A. Inhalte, die an die offizielle API gesendet werden, werden auf Servern in China gespeichert. Die Bedingungen enthalten kein Versprechen, dass sie nicht für das Training verwendet werden. Arbeitscode, Kundendaten und Geheimnisse sollten Sie erst senden, wenn Ihr Arbeitgeber dies genehmigt hat.

Q. Ist die Nutzung in Japan verboten?

A. Am 19. Oktober 2026 haben wir keine japanische Maßnahme gefunden, die die private Nutzung untersagt. Die Kommission für den Schutz personenbezogener Daten hat darauf hingewiesen, dass Daten auf Servern in China gespeichert werden und chinesische Gesetze gelten.

Quellen