DeepSeek V4.1 Flash 1017 ist auf EmpirioLabs verfügbar. Es ist das Update von DeepSeek vom 17. Oktober DeepSeek V4.1 Flash. DeepSeek berichtet über stärkere Codierungs- und Agentenergebnisse, schnellere Aufgabenabschluss und kürzere Antworten als bei der September-Veröffentlichung. Das Modell behält das Bildeingabefenster von V4.1 Flash, hybrides Denken, Funktionsaufrufe und 1M Token-Kontextfenster mit bis zu 384.000 Ausgabetokens.
Sehen Sie sich den Startfilm an
Jedes Programm im Film wurde von DeepSeek V4.1 Flash 1017 in einer Einstellung geschrieben und läuft wie geschrieben. Die Filmmusik wurde von ACE-Step am EmpirioLabs erstellt. Sieh es dir auf YouTube an..
Was das Modell bewirkt
Text- und Bildeingabe. Senden Sie Screenshots, Diagramme und Fotos in derselben Anfrage wie im Prompt und verwenden Sie den Standard image_url Inhaltsblock.
Hybrides Denken. Das Denken ist standardmäßig aktiviert, also resoniert das Modell, bevor es antwortet. Set enable thinking zu falsch für Antworten mit geringerer Latenz oder die Begründung mit begrenzten Antworten thinking_budget.
Werkzeuge und strukturierte Ausgaben. Funktionsaufruf und JSON-Modus funktionieren am Endpunkt der Chat-Abschlüsse. Die optionale Linkup-Websuche fügt dem Kontext aktuelle Webergebnisse hinzu, wenn Sie festlegen web_search_linkup zu Stimmt.
Wie man DeepSeek V4.1 Flash 1017 anruft
Verwenden Sie den OpenAI-kompatiblen Chat-Completions-Endpunkt und setzen Sie es ein modell zu deepseek-v4-1-flash-1017. Diese Anfrage gibt dem Modell ein Werkzeug und lässt es entscheiden, wann es es aufrufen soll:
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "deepseek-v4-1-flash-1017", "enable_thinking": true, "thinking_budget": 8192, "messages": [ {"role": "user", "content": "Der Test test_parse_dates nach dem letzten Commit fehlschlägt. Lies src/dates.py und sag mir, was ich zuerst überprüfen soll."} ], "tools": [ { "type": "function", "function": { "name": "read_file", "description": "Lies eine Datei aus dem Repository", "parameters": { "type": "object", "properties": {"path": {"type": "string"}}, "required": ["path"] } } } }Die Antwort enthält eine read_file Tool-Aufruf mit dem Pfad als Argument. Führe das Tool aus und füge sein Ergebnis als ein hinzu Werkzeug Nachricht und senden Sie die Konversation für den nächsten Schritt zurück. Die gleiche Modell-ID funktioniert auf den auf der Modellseite aufgeführten Endpunkten Antworten, Nachrichten und Gemini-kompatiblen Endpunkten.
1017 oder V4.1 Flash?
Datierte Modell-ID. deepseek-v4-1-flash-1017 Es wird immer die Veröffentlichung vom 17. Oktober bedient, daher behalten Bewertungen und Produktionshinweise das gleiche Modell, bis du die ID änderst.
Frühere Modell-ID. deepseek-v4-1-flash Am 27. Oktober 2026 in den Ruhestand geht. Ab diesem Datum arbeitet es weiter und wird bedient von deepseek-v4-1-flash-1017, also muss der Code, der ihn weiterhin sendet, nicht geändert werden.
Betriebshinweise
- Der JSON-Modus benötigt das Wort JSON in den Nachrichten. A
response_formatvon Typjson_objectwird abgelehnt, es sei denn, das Wort JSON erscheint im Prompt. Strikte JSON-Schema-Ausgabe (json_schema) ist bei diesem Modell nicht verfügbar. - Linkup-Antworten enden mit einer Quellenliste. Setz
disable_formattingzuStimmtwenn ein anderes Programm die Ausgabe liest und nur die Antwort erwartet.
Preisgestaltung
Die Tokennutzung wird mit einer veröffentlichten Eingaberate und einer veröffentlichten Ausgaberate abgerechnet, ohne separate zwischengespeicherte Eingaberate. Reasoning-Token werden als Ausgabetoken abgerechnet. Die Linkup-Websuche erhebt nur dann eine kleine Gebühr pro Anruf. Siehe die Live-Meldung modellblatt und preisseite Für aktuelle Zinssätze.
Beginnen Sie mit dem Bau
Probier DeepSeek v4.1 Flash 1017 in der Spielplatzlesen sie die API-Dokumentation, oder sie mit anderen Modellen in der Modellkatalog.
Offenlegung: Dieser Artikel wurde mit KI-Unterstützung geschrieben und von EmpirioLabs AI überprüft.
