DeepSeek V4.1 Flash 1017 está disponible en EmpirioLabs. Es la actualización de DeepSeek del 17 de octubre a DeepSeek V4.1 Flash. DeepSeek informa de una codificación y resultados de agentes más sólidos, una finalización de tareas más rápida y respuestas más cortas que la versión de septiembre. El modelo mantiene la entrada de imagen de la versión 4.1 Flash, el pensamiento híbrido, la llamada de funciones y la ventana de contexto de 1M de tokens, con hasta 384K tokens de salida.
Mira el vídeo de lanzamiento
Cada programa de la película fue escrito por DeepSeek V4.1 Flash 1017 en una sola toma y se muestra funcionando tal y como está escrito. La banda sonora fue generada por ACE-Step en EmpirioLabs. Míralo en YouTube.
Qué hace el modelo
Entrada de texto e imágenes. Envía capturas de pantalla, diagramas y fotos en la misma petición que el prompt, usando el estándar image_url Bloquear contenido.
Pensamiento híbrido. El pensamiento está activado por defecto, así que el modelo razona antes de responder. Set habilitar pensar a falso para respuestas de menor latencia, o limitar el razonamiento con thinking_budget.
Herramientas y salida estructurada. La llamada de función y el modo JSON funcionan en el extremo de completación de chat. La búsqueda web opcional de Linkup añade resultados web recientes al contexto cuando se configura web_search_linkup a Cierto.
Cómo llamar a DeepSeek V4.1 a Flash 1017
Utiliza el endpoint de completación de chats compatible con OpenAI y establece modelo a deepseek-v4-1-flash-1017. Esta petición proporciona al modelo una herramienta y le permite decidir cuándo llamarlo:
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \ -H "Autorización: Portador $EMPIRIOLABS_API_KEY" \ -H "Tipo-Contenido: application/json" \ -d '{ "modelo": "deepseek-v4-1-flash-1017", "enable_thinking": true, "thinking_budget": 8192, "mensajes": [ {"rol": "usuario", "contenido": "El test test_parse_dates falla tras el último commit. Lee src/dates.py y dime qué comprobar primero."} ], "herramientas": [ { "tipo": "función", "función": { "nombre": "read_file", "descripción": "Lee un archivo del repositorio", "parámetros": { "tipo": "objeto", "propiedades": {"ruta": {"tipo": "cadena"}}, "requerido": ["ruta"] } } } } ] }'La respuesta contiene un read_file Llamada a la herramienta con el path como argumento. Ejecuta la herramienta, suma su resultado como Herramienta y enviar la conversación para el siguiente paso. El mismo ID de modelo funciona en los endpoints compatibles con Respuestas, Mensajes y Gemini que aparecen en la página del modelo.
¿Flash 1017 o V4.1?
ID de modelo anticuado. deepseek-v4-1-flash-1017 siempre sirve para la versión del 17 de octubre, así que las evaluaciones y los indicativos de producción mantienen el mismo modelo hasta que cambies el ID.
ID de modelo anterior. deepseek-v4-1-flash se jubila el 27 de octubre de 2026. Desde esa fecha sigue funcionando y es atendida por deepseek-v4-1-flash-1017, así que el código que aún lo envía no necesita cambios.
Notas operativas
- El modo JSON necesita la palabra json en los mensajes. A
response_formatde tipojson_objectse rechaza a menos que la palabra json aparezca en el prompt. Salida estricta del esquema JSON (json_schema) no está disponible en este modelo. - Las respuestas de enlace terminan con una lista de Fuentes. Set
disable_formattingaCiertocuando otro programa lee la salida y espera la respuesta únicamente.
Precios
El uso de tokens se factura a una tasa de entrada publicada y una tasa de salida publicada, sin una tasa de entrada en caché separada. Los tokens de razonamiento se facturan como tokens de salida. La búsqueda web de Linkup añade una pequeña comisión por llamada solo cuando se ejecuta. Ver el directo página modelo y página de precios para las tarifas actuales.
Empieza a construir
Prueba DeepSeek V4.1 Flash 1017 en el Playground, leer el Documentación de la API, o compararlo con otros modelos en el Catálogo de modelos.
Divulgación: Este artículo fue escrito con asistencia AI y revisado por EmpirioLabs AI.
