DeepSeek V4.1 Flash 1017 (आधिकारिक नाम DeepSeek-V4.1-Flash-1017) सितंबर में जारी हुए V4.1 Flash का संशोधित संस्करण है। DeepSeek ने इसे 17 अक्टूबर 2026 को जारी किया। API का नाम deepseek-flash वही है, और बदला केवल उसके पीछे का मॉडल है। DeepSeek के अनुसार इसमें "पिछले संस्करण से बेहतर बेंचमार्क प्रदर्शन, तेज़ कार्य-पूर्ति और छोटे आउटपुट" हैं। यह लेख DeepSeek की घोषणा, मॉडल कार्ड और मूल्य-निर्धारण पेज के साथ तृतीय-पक्ष मूल्यांकनों और सरकारी प्रतिक्रियाओं को मूल स्रोतों से मिलाकर (19 अक्टूबर 2026 को सत्यापित) प्रदर्शन, मूल्य और सुरक्षा को अलग-अलग समझाता है। मॉडल को जारी हुए केवल दो दिन हुए हैं, इसलिए तृतीय-पक्ष आँकड़े अभी कम हैं, और यह लेख DeepSeek के अपने आँकड़ों और तृतीय-पक्ष आँकड़ों को साफ़ तौर पर अलग रखता है।
प्रदर्शन
Haiku 5.5 के समान स्तर
तृतीय-पक्ष का समग्र स्कोर (Artificial Analysis) 45 है। यह पिछले संस्करण के 39 से बढ़ा है, लेकिन Claude Sonnet 5.5 (56) और Opus 5.5 (58) तक नहीं पहुँचता।
मूल्य
इकाई मूल्य वही, प्रति कार्य लागत लगभग आधी
प्रति 10 लाख टोकन इनपुट $0.30 और आउटपुट $1.20 (पीक समय) का मूल्य वही है। आउटपुट छोटा हुआ, इसलिए प्रति कार्य लागत $0.49 से घटकर $0.26 हो गई (तृतीय-पक्ष माप)।
सुरक्षा
इस संस्करण का मूल्यांकन अभी नहीं
न DeepSeek ने और न किसी तृतीय पक्ष ने सुरक्षा मूल्यांकन जारी किया है। डेटा चीन में संग्रहित होता है। अमेरिका के बारे में 19 अक्टूबर को रिपोर्ट आई कि उसने संघीय नागरिक एजेंसियों में इसके उपयोग पर रोक लगा दी है।
विषय-सूची
- 1. क्या बदला: नाम वही, मॉडल बदल गया
- 2. विनिर्देश: संदर्भ, सोच, आकार
- 3. प्रदर्शन (1) DeepSeek के प्रकाशित आँकड़े
- 4. प्रदर्शन (2) तृतीय-पक्ष मूल्यांकन
- 5. मूल्य: जापान के दिन के समय पीक दर लागू
- 6. सुरक्षा: अभी मूल्यांकन नहीं, जो ज्ञात है
- 7. डेटा कहाँ जाता है और देश क्या प्रतिक्रिया दे रहे हैं
- 8. उपयोग का तरीका चुनना: API, Claude Code, स्थानीय रूप से चलाना
- सारांश
- FAQ
1. क्या बदला: नाम वही, मॉडल बदल गया
DeepSeek के चेंज लॉग के अनुसार V4.1 Flash को 17 अक्टूबर 2026 को DeepSeek-V4.1-Flash-1017 में अपडेट किया गया। आधिकारिक वेब और ऐप के मॉडल भी उसी संस्करण पर बदल दिए गए। API को बुलाने का तरीका और मूल्य नहीं बदले। deepseek-flash निर्दिष्ट करने पर नया संस्करण मिलता है। Hugging Face के मॉडल कार्ड में इस संस्करण को V4.1 Flash का "minor update (छोटा अपडेट)" कहा गया है।
deepseek-flash वही है, लेकिन उसके पीछे का मॉडल बदल गया है। पिछले संस्करण के व्यवहार पर निर्भर प्रोग्राम बिना किसी सेटिंग-बदलाव के भी अलग परिणाम दे सकते हैं। पुराना नाम deepseek-v4-flash अब भी स्वीकार होता है, पर वह इसी संस्करण को चलाता है और Flash की दर से बिल होता है।स्रोत: Change Log, DeepSeek-V4.1-Flash-1017 और Models & Pricing (DeepSeek API Docs); DeepSeek-V4.1-Flash-1017 (Hugging Face)। 19 अक्टूबर 2026 को सत्यापित।
2. विनिर्देश: संदर्भ, सोच, आकार
| मद | विवरण |
|---|---|
| संदर्भ की लंबाई और अधिकतम आउटपुट | 1M टोकन और 384K टोकन। |
| इनपुट | टेक्स्ट और छवियाँ। |
| सोच मोड | डिफ़ॉल्ट रूप से चालू। ताकत के तीन स्तर हैं: low, high और max। डिफ़ॉल्ट high है। |
| समर्थित API प्रारूप | OpenAI प्रारूप, Anthropic प्रारूप और Responses API। JSON आउटपुट और टूल कॉल का समर्थन करता है। |
| पैरामीटर संख्या | सितंबर वाले V4.1 Flash के आधिकारिक आँकड़ों के अनुसार पूरा मॉडल 552B है। इनपुट प्रोसेस करते समय प्रति टोकन 8B सक्रिय रहते हैं और आउटपुट बनाते समय 16B। इसके अलावा 196B की एक अलग मेमोरी व्यवस्था (Engram) है। |
| वज़न (weights) | MIT लाइसेंस के तहत जारी। फ़ाइलों का कुल आकार लगभग 510GB है। |
स्रोत: Models & Pricing और Thinking Mode (DeepSeek API Docs); DeepSeek-V4.1-Flash और DeepSeek-V4.1-Flash-1017 (Hugging Face)। 19 अक्टूबर 2026 को सत्यापित। 1017 के मॉडल कार्ड में पैरामीटर संख्या नहीं दी गई है। Hugging Face ने वज़न फ़ाइलों से अपने आप गिनी गई संख्या लगभग 763B बताई है। अंतर का कारण सार्वजनिक नहीं किया गया है।
API के उपयोग में दो नियम अक्सर दिक्कत देते हैं। पहला, टूल इस्तेमाल करने वाली बातचीत में मॉडल की सोच की सामग्री (reasoning_content) अगले अनुरोध में पूरी लौटानी होगी। ऐसा न करने पर 400 त्रुटि आती है। दूसरा, सोच मोड में temperature जैसी सेटिंग काम नहीं करती। इससे त्रुटि नहीं आती, वे बस अनदेखी हो जाती हैं। सोच की ताकत के लिए medium या xhigh दिए जाएँ, तो दोनों को high माना जाता है।
स्रोत: Thinking Mode (DeepSeek API Docs, 19 अक्टूबर 2026 को सत्यापित)।
3. प्रदर्शन (1) DeepSeek के प्रकाशित आँकड़े
मॉडल कार्ड की तुलना तालिका यहाँ जस की तस दी गई है। ये सभी आँकड़े DeepSeek ने खुद मापे हैं।
| मूल्यांकन | 1017 | पिछला संस्करण (सितंबर) | Kimi K3 | GLM-5.3 | GPT-5.6 Sol | Claude Opus 5 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| HLE (बिना टूल) | 42.6 | 36.8 | 43.5 | 42.0* | 44.5 | 56.3 |
| Terminal-Bench 4.0 | 42.3 | 31.2 | 12.6 | 37.9 | 39.9 | 51.8 |
| DeepSWE v1.1 | 77.0 | 74.2 | 67.5 | 66.9 | 73.0 | 74.0 |
| ProgramBench | 29.1 | 20.3 | 17.5 | 19.0 | 23.0 | 37.0 |
| NL2Repo-Bench | 68.2 | 65.4 | 58.0 | 58.0 | 56.8 | 75.3 |
| Automation-Bench v1.0.6 | 60.5 | 54.8 | 46.7 | 48.8 | 45.8 | 50.3 |
| Agents' Last Exam | 35.4 | 31.8 | 27.6 | 28.5 | 26.7 | 28.6 |
| Apex Bench v1.1 | 72.1 | 64.6 | 47.8 | 56.6 | 54.3 | 65.8 |
| Chartography (टूल के साथ) | 83.0 | 78.9 | 68.1 | — | 79.9 | 84.0 |
| BabyVision (टूल के साथ) | 92.5 | 89.6 | 85.7 | — | 88.9 | 94.1 |
| ZeroBench-main (टूल के साथ) | 51.0 | 49.0 | 41.0 | — | 53.0 | 52.0 |
स्रोत: DeepSeek-V4.1-Flash-1017 (Hugging Face मॉडल कार्ड) और Change Log (19 अक्टूबर 2026 को सत्यापित)। * HLE के केवल टेक्स्ट वाले हिस्से का स्कोर है। Terminal-Bench 4.0 Claude Code से और DeepSWE v1.1 Mini-SWE-V2 execution framework से मापे गए, ऐसा मॉडल कार्ड में लिखा है।
इस तालिका को पढ़ते समय चार बातें ध्यान में रखें।
- तुलना वाले मॉडल एक पीढ़ी पुराने हैं। तालिका में Claude Opus 5 और GPT-5.6 Sol हैं, मौजूदा Claude Opus 5.5 या GPT-6 श्रेणी के मॉडल नहीं हैं। Opus 5 की तुलना में DeepSWE पर यह आगे है, पर HLE, Terminal-Bench 4.0, ProgramBench और NL2Repo-Bench में पीछे है।
- निष्पक्ष तुलना की शर्तें नहीं लिखी गईं। सोच की ताकत (low, high, max) की सेटिंग नहीं दी गई है। यह भी नहीं लिखा कि पिछला संस्करण उन्हीं शर्तों पर मापा गया था या नहीं।
- पिछले संस्करण के कुछ आँकड़े अब नहीं दिए जा रहे। सितंबर वाले संस्करण में GPQA Diamond, Codeforces, गणित और साइबर सुरक्षा के मूल्यांकन भी दिए गए थे, पर 1017 में वे नहीं हैं।
- DeepSeek के अपने आँकड़े अक्सर ऊँचे आते हैं। अमेरिका की NIST की मूल्यांकन इकाई CAISI ने अप्रैल 2026 में V4 Pro का मूल्यांकन किया और पाया कि DeepSeek के अपने मूल्यांकन में CAISI के मूल्यांकन से ऊँचे अंक आए (खंड 6)। 1017 के आँकड़े भी जब तक तृतीय-पक्ष माप नहीं आते, सावधानी से पढ़ना सुरक्षित है।
4. प्रदर्शन (2) तृतीय-पक्ष मूल्यांकन
अब तक का तृतीय-पक्ष समग्र अंक Artificial Analysis का Intelligence Index है। यह कई परीक्षणों के परिणामों को एक अंक में मिलाता है। सोच की हर ताकत की सेटिंग अलग पंक्ति के रूप में दिखती है (कोष्ठक में सेटिंग)। नीचे 19 अक्टूबर 2026 की सूची के आँकड़े आस-पास के मॉडलों के साथ रखे गए हैं।
स्रोत: Artificial Analysis मॉडल लीडरबोर्ड और DeepSeek V4.1 Flash 1017 पेज (19 अक्टूबर 2026 को सत्यापित)। मॉडल हाल ही में जारी हुआ है, और उसी साइट के कुछ पेजों पर अब भी पिछले संस्करण के मान दिख रहे हैं। मान समय के साथ बदल सकते हैं।
इससे तीन बातें कही जा सकती हैं।
- पिछले संस्करण से अंक 6 बढ़े, और प्रति कार्य लागत लगभग आधी हो गई।Artificial Analysis के पेज पर पूरा मूल्यांकन चलाने में 210M आउटपुट टोकन लगे। यह तुलना वाले मॉडलों के मध्यमान (140M) से ज़्यादा है, और साइट इसे "very verbose (बहुत वाचाल)" कहती है।
- अंक और लागत दोनों Claude Haiku 5.5 के लगभग बराबर हैं। उतने ही 45 अंक वाले GLM-5.3 और 44 अंक वाले Kimi K3 की तुलना में प्रति कार्य लागत लगभग आठवें हिस्से के बराबर है।
- Sonnet 5.5 और Opus 5.5 से 10 अंकों से ज़्यादा का फ़र्क है। लागत लगभग बीसवें हिस्से के बराबर है, इसलिए चुनाव इस पर निर्भर है कि कठिन काम सौंपना है या ज़्यादा मात्रा का काम सस्ते में चलाना है।
गति के बारे में, DeepSeek के API पर यह लगभग 225 टोकन प्रति सेकंड रही और पहला टोकन लगभग 1.1 सेकंड में आया (उसी पेज पर)। यह पिछले संस्करण के लगभग बराबर है, इसलिए "कार्य तेज़ी से पूरे होते हैं" वाली बात संभवतः छोटे आउटपुट के कारण है। SWE-bench या Terminal-Bench की आधिकारिक सूचियों में 1017 के परिणाम 19 अक्टूबर तक हमें नहीं मिले।
5. मूल्य: जापान के दिन के समय पीक दर लागू
| deepseek-flash (प्रति 10 लाख टोकन, अमेरिकी डॉलर) | पीक के बाहर | पीक |
|---|---|---|
| इनपुट (कैश हिट) | $0.003 | $0.006 |
| इनपुट (कैश मिस) | $0.15 | $0.30 |
| आउटपुट | $0.60 | $1.20 |
स्रोत: Models & Pricing (DeepSeek API Docs, 19 अक्टूबर 2026 को सत्यापित)। 1017 के अपडेट से मूल्य नहीं बदले (Change Log)।
स्रोत: Models & Pricing, Search & Fetch, Context Caching और DeepSeek-V4.1-Flash-1017 (DeepSeek API Docs, 19 अक्टूबर 2026 को सत्यापित)।
DeepSeek के आधिकारिक API के अलावा भी यह मॉडल इस्तेमाल किया जा सकता है। OpenRouter जैसी रिले सेवाओं पर 1017 उपलब्ध है। कुछ आधिकारिक जैसी इकाई कीमत लेते हैं, और कुछ सस्ते पर देते हैं। पर सस्ते रास्तों में से ज़्यादातर वज़न को हल्का (quantized) करके चलाते हैं, इसलिए उत्तर की गुणवत्ता और गति आधिकारिक जैसी हो, यह ज़रूरी नहीं। डेटा का उपयोग उस कंपनी की शर्तों पर निर्भर है।
6. सुरक्षा: अभी मूल्यांकन नहीं, जो ज्ञात है
19 अक्टूबर 2026 तक, न DeepSeek ने और न किसी तृतीय पक्ष ने 1017 का ऐसा मूल्यांकन जारी किया है जो बताए कि यह हानिकारक अनुरोधों पर कैसे प्रतिक्रिया देता है, जेलब्रेक के सामने कितना टिकता है, या एजेंट के रूप में इसे अपने नियंत्रण में लेना कितना कठिन है। घोषणा, मॉडल कार्ड और सितंबर की तकनीकी रिपोर्ट में सुरक्षा मूल्यांकन का कोई खंड नहीं है। जो ज्ञात है, वह पिछली पीढ़ी और कंपनी की समग्र स्थिति से है। ये तथ्य 1017 पर ज़रूरी नहीं कि लागू हों।
स्रोत: CAISI Evaluation of DeepSeek V4 Pro (NIST, मई 2026); CAISI Evaluation of DeepSeek AI Models Finds Shortcomings and Risks (NIST, 30 सितंबर 2025); AlphaSignal (सुरक्षा हटाए गए संस्करण की रिपोर्ट; आँकड़े प्रकाशक के अपने दावे हैं)। 19 अक्टूबर 2026 को सत्यापित।
Claude Code जैसे एजेंट से उपयोग करते समय सबसे असरदार कदम मॉडल के सुरक्षा मूल्यांकन का इंतज़ार करना नहीं, बल्कि एजेंट को क्या करने दिया जाए, इसकी सीमा उपयोगकर्ता खुद तय करे। इसके तीन मूल आधार हैं: कार्रवाई अपने आप मंज़ूर करने वाली सेटिंग इस्तेमाल न करें, गुप्त मानों वाली फ़ाइलें एजेंट को पढ़ने न दें, और वेब से लाई गई सामग्री में लिखे निर्देशों पर भरोसा न करें।
7. डेटा कहाँ जाता है और देश क्या प्रतिक्रिया दे रहे हैं
DeepSeek का आधिकारिक API या ऐप इस्तेमाल करने पर आपकी भेजी सामग्री DeepSeek के सर्वरों तक पहुँचती है। DeepSeek की गोपनीयता नीति (जापानी संस्करण, अंतिम अपडेट 10 फ़रवरी 2026) कहती है कि वह एकत्र की गई जानकारी "पीपुल्स रिपब्लिक ऑफ़ चाइना में स्थित सुरक्षित सर्वरों" पर रखती है। उसके उपयोग के उद्देश्यों में "मशीन लर्निंग मॉडल और एल्गोरिदम सहित हमारी तकनीक का प्रशिक्षण और सुधार" शामिल है। डेवलपर शर्तें (29 अप्रैल 2026 से लागू) व्यक्तिगत जानकारी के संचालन को इसी नीति पर छोड़ती हैं और शासी कानून के रूप में मुख्य भूमि चीन का कानून बताती हैं। दोनों में API से भेजी सामग्री को प्रशिक्षण में इस्तेमाल न करने का कोई वादा नहीं मिला।
स्रोत: DeepSeek गोपनीयता नीति और DeepSeek Open Platform Terms of Service (19 अक्टूबर 2026 को सत्यापित। जापान से गोपनीयता नीति खोलने पर जापानी संस्करण दिखता है)।
| देश / एजेंसी | प्रतिक्रिया |
|---|---|
| जापान (व्यक्तिगत सूचना संरक्षण आयोग) | 3 फ़रवरी 2025 को आयोग ने "DeepSeek के बारे में जानकारी" जारी की। इसमें चेतावनी दी गई कि डेटा पीपुल्स रिपब्लिक ऑफ़ चाइना के सर्वरों पर संग्रहित होता है और चीन के कानून (व्यक्तिगत सूचना संरक्षण कानून, साइबर सुरक्षा कानून, डेटा सुरक्षा कानून और राष्ट्रीय खुफ़िया कानून आदि) लागू होते हैं। यह निजी उपयोग पर रोक नहीं लगाता। |
| अमेरिका (गृह सुरक्षा विभाग) | 19 अक्टूबर 2026 को विभाग द्वारा ऐसा आदेश जारी करने की रिपोर्ट आई कि DeepSeek के उत्पादों और DeepSeek का उपयोग करने वाली तृतीय-पक्ष सेवाओं को संघीय नागरिक एजेंसियों के IT सिस्टम से हटाया जाए और उनकी खरीद पर रोक लगे। आदेश संघीय रजिस्टर में 20 अक्टूबर को प्रकाशित होने वाला है। इस लेख के लिखे जाने के समय तक हमने आदेश का पूरा पाठ और उसका दायरा सत्यापित नहीं किया था। |
स्रोत: DeepSeek के बारे में जानकारी (व्यक्तिगत सूचना संरक्षण आयोग, 3 फ़रवरी 2025, 5 मार्च 2025 को अपडेट); US Moves to Bar DeepSeek From Federal Agencies and Contracts (Bloomberg, 19 अक्टूबर 2026); DeepSeek Blocked In US Federal Agencies (BankInfoSecurity); Federal Register की प्रकाशन-सूची।
8. उपयोग का तरीका चुनना: API, Claude Code, स्थानीय रूप से चलाना
सारांश
- DeepSeek V4.1 Flash 1017, 17 अक्टूबर 2026 को जारी V4.1 Flash का संशोधित संस्करण है। API का नाम deepseek-flash वही है और उसके पीछे का मॉडल बदला है; मूल्य वही है।
- DeepSeek की घोषणा में कहा गया है कि यह सभी 11 मूल्यांकनों में पिछले संस्करण से आगे है। पर तुलना वाले मॉडल एक पीढ़ी पुराने हैं, और परीक्षण की शर्तें विस्तार से नहीं बताई गईं।
- तृतीय-पक्ष Artificial Analysis में इसे 45 अंक मिले (पिछले संस्करण के 39)। यह Claude Haiku 5.5 (43 अंक) के लगभग बराबर स्तर पर है, और Sonnet 5.5 तथा Opus 5.5 से 10 से ज़्यादा अंक पीछे।
- प्रति कार्य लागत $0.49 से घटकर $0.26 हो गई। इकाई मूल्य प्रति 10 लाख इनपुट टोकन $0.30 और आउटपुट $1.20 (पीक समय) है, और जापान में हफ़्ते के दिनों का दिन का समय पीक है।
- Claude Code जैसे उपकरणों से की गई खोज और फ़ेच कॉल पर, जापान मानक समय में 1 नवंबर को 1:00 बजे से, हर 1,000 सफल कॉल पर $0.75 लगेंगे।
- 1017 का कोई सुरक्षा मूल्यांकन अभी नहीं है। पिछली पीढ़ी को जेलब्रेक और नियंत्रण के प्रति कमज़ोर आँका गया था। डेटा चीन के सर्वरों पर रहता है, और रिपोर्टों के अनुसार अमेरिका ने संघीय नागरिक एजेंसियों में इसके उपयोग पर रोक लगाई है।
FAQ
प्र. क्या मैं पिछला V4.1 Flash इस्तेमाल करना जारी रख सकता हूँ?
उ. DeepSeek के आधिकारिक API पर नहीं। deepseek-flash और पुराना नाम deepseek-v4-flash, दोनों अब 1017 चलाते हैं। पिछला संस्करण चाहिए तो उसके सार्वजनिक रूप से उपलब्ध वज़न खुद चलाने होंगे, या ऐसी रिले सेवा ढूँढनी होगी जो अब भी उसे रखती हो।
प्र. क्या कीमत बढ़ी है?
उ. इकाई मूल्य नहीं बदला है। आउटपुट छोटा हुआ है, इसलिए वही कार्य सस्ता पड़ता है। Artificial Analysis के माप में प्रति कार्य औसत लागत $0.49 से घटकर $0.26 हुई। पर 1 नवंबर (जापान मानक समय) से Claude Code जैसे उपकरणों से की गई खोज और फ़ेच कॉल पर अलग शुल्क लगेगा।
प्र. क्या अपने काम का कोड भेजना सुरक्षित है?
उ. आधिकारिक API पर भेजी सामग्री चीन के सर्वरों पर संग्रहित होती है, और शर्तों में प्रशिक्षण में इस्तेमाल न करने का कोई वादा नहीं मिलता। काम का कोड, ग्राहकों का डेटा और गुप्त मान तब तक न भेजें जब तक नियोक्ता की अनुमति न मिले।
प्र. क्या जापान में इसका उपयोग प्रतिबंधित है?
उ. 19 अक्टूबर 2026 तक हमें जापान का ऐसा कोई उपाय नहीं मिला जो निजी उपयोग पर रोक लगाता हो। व्यक्तिगत सूचना संरक्षण आयोग ने चेतावनी दी है कि डेटा चीन के सर्वरों पर संग्रहित होता है और चीन के कानून लागू होते हैं।
स्रोत
- DeepSeek API Docs: DeepSeek-V4.1-Flash-1017, Change Log, Models & Pricing, Thinking Mode, Search & Fetch, Context Caching
- Hugging Face: DeepSeek-V4.1-Flash-1017, DeepSeek-V4.1-Flash
- DeepSeek की शर्तें: गोपनीयता नीति, Open Platform Terms of Service
- Artificial Analysis: DeepSeek V4.1 Flash 1017, मॉडल लीडरबोर्ड
- NIST: CAISI Evaluation of DeepSeek V4 Pro, CAISI Evaluation of DeepSeek AI Models Finds Shortcomings and Risks
- व्यक्तिगत सूचना संरक्षण आयोग: DeepSeek के बारे में जानकारी
- समाचार रिपोर्टें: Bloomberg, BankInfoSecurity, AlphaSignal
