DeepSeek veröffentlicht V4.1-Flash-1017 und öffnet Search-APIs für Entwickler

DeepSeek hat mit dem "DeepSeek-V4.1-Flash-1017" eine neue, schnellere Modellversion bereitgestellt. Gegenüber dem Vorgänger soll das Modell bessere Ergebnisse in Benchmarks liefern, Aufgaben zügiger bearbeiten und zugleich kürzere Antworten erzeugen. Das kann sich für Entwickler vor allem bei Rechenaufwand und Token-Kosten bemerkbar machen. Verfügbar ist das Modell über die DeepSeek-Website, die Apps sowie per API.

Besonders im Fokus steht die vollständige Umsetzung von Projekten. DeepSeek möchte mit Reinforcement Learning und Selbst-Feedback komplexere Entwicklungsabläufe verbessern, etwa bei der Erstellung von Spielen oder 3D-Inhalten. Außerdem wurde V4.1-Flash-1017 für DeepSeek Harness, Tencent CodeBuddy und WorkBuddy angepasst. Für DeepSeek Harness wird mindestens die Version v0.2.1-rc.1 empfohlen.

Wie bei DeepSeek üblich, steht das Modell auch als Open-Source-Download über Hugging Face und ModelScope bereit. Parallel hat das Unternehmen übrigens seine Search-&-Fetch-APIs allgemein freigegeben. Sie greifen auf DeepSeeks eigene Suchmaschine zurück und kosten 0,75 US-Dollar pro 1.000 Anfragen je Endpunkt. Damit richtet sich das Angebot vor allem an Entwickler, die Websuche und das Abrufen von Inhalten direkt in eigene KI-Anwendungen integrieren möchten.