Tout savoir sur DeepSeek V4.1 Flash 1017

Ce qu'il faut savoir

DeepSeek a publié DeepSeek V4.1 Flash 1017 le 17 octobre 2026. Il dispose d'un mode raisonnement : il peut « réfléchir » avant de répondre, ce qui aide sur les problèmes en plusieurs étapes mais consomme plus de tokens, donc plus d'argent. C'est un modèle à poids ouverts : il peut être installé chez vous, sur un serveur maîtrisé, en plus d'être proposé par 34 fournisseurs d'API recensés sur models.dev. Il s'agit d'une sortie très récente.

Nous le rangeons parmi les modèles à poids ouverts (68 modèles dans cette catégorie sur le site).

Résultats aux benchmarks

Selon les résultats publiés par Epoch AI (relevé du 22 octobre 2026), DeepSeek V4.1 Flash 1017 obtient un indice de capacité de 90,6 sur 100, calculé sur 3 tests de notre panier.

Avec 3 tests renseignés seulement, il n'entre pas dans le classement public, qui exige au moins 4 résultats : son indice est donc à lire comme partiel.

• GPQA Diamond (questions de sciences de niveau doctorat) : 93,2 % — le meilleur modèle suivi, Gemini 4 Argon, atteint 96,4 %
• OTIS Mock AIME (problèmes de mathématiques de compétition) : 99,4 % — le meilleur modèle suivi, GPT-5.5 Pro, atteint 100 %
• FrontierMath (mathématiques de recherche très difficiles) : 71,2 % — le meilleur modèle suivi, GPT-6 Astra, atteint 93,7 %

Prix et budget

DeepSeek V4.1 Flash 1017 est facturé 0,15 $US par million de tokens en entrée et 0,60 $US en sortie (tarif du fabricant, relevé du 22 octobre 2026).

Concrètement, une tâche d'agent qui lit 20 000 tokens et en écrit 2 000 revient à environ 0,004 $US, soit 4,2 $US pour 1 000 tâches de ce type.

C'est 1,7 fois moins cher que le prix de sortie médian des modèles à poids ouverts (1 $US).

Les tokens relus depuis le cache sont facturés 0,003 $US par million : utile pour un agent qui renvoie souvent le même contexte.

Pour estimer votre propre budget, utilisez le calculateur de coût d'un agent.

Ce qu'il sait faire

Sa fenêtre de contexte atteint 1 048 576 tokens, soit environ 1 573 pages de texte à 500 mots par page : de quoi charger un livre entier ou une base de code de taille moyenne. Une réponse peut compter jusqu'à 393 216 tokens.

Il accepte en entrée : texte et image. Ses connaissances s'arrêtent à mai 2025 : au-delà, il lui faut une recherche web ou vos documents.

Il sait appeler des outils (fonctions, API) et produire une sortie structurée en JSON, ce qui en fait une base possible pour un agent IA.

Les poids sont publiés sur Hugging Face (deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017). Voir aussi notre sélection de modèles open source.

Quand le choisir ?

Par sa catégorie, DeepSeek V4.1 Flash 1017 vise d'abord les projets où vous voulez garder la main sur vos données ou sur l'hébergement, ou adapter le modèle à votre domaine.

Sa très grande fenêtre de contexte le rend intéressant pour analyser de gros volumes de documents en une seule requête.

Son coût très bas (moins d'un demi-centime pour notre tâche type) permet de l'appeler des milliers de fois par jour.

Avant de l'adopter, testez-le sur vos propres exemples : les benchmarks mesurent des tâches standard, pas votre métier.

Modèles comparables

Dans la même catégorie, les modèles les plus proches de DeepSeek V4.1 Flash 1017 sont :

• Kimi K2.6 (Moonshot AI, indice 84,4) — voir le comparatif
• Kimi K3 (Moonshot AI, indice 80,7) — voir le comparatif
• GLM-5.3 (Zhipu AI (Z.ai), indice 78,8) — voir le comparatif
• GLM-5 (Zhipu AI (Z.ai), indice 77,2) — voir le comparatif