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DeepSeek publie la mise à jour V4.1-Flash-1017 de son modèle

DeepSeek a publié samedi V4.1-Flash-1017, une mise à jour mineure qui, selon l'entreprise, exécute les tâches plus vite et obtient de meilleurs scores aux tests de code. Les prix de l'API et les poids ouverts ne changent pas, ce qui accentue la concurrence avec les modèles américains plus chers.

Camille RousseauCamille RousseauIA, modèles et technologies
IA & modèlesAnalyseCamille RousseauPublié le: 5 novembre 20263 min de lectureSources 37
DeepSeek publie la mise à jour V4.1-Flash-1017 de son modèle

Tâches plus rapides, meilleurs scores aux benchmarks

DeepSeek a publié V4.1-Flash-1017 samedi en fin de journée, un peu plus de cinq semaines après le V4.1-Flash d'origine. La fiche du modèle sur Hugging Face parle d'une « mise à jour mineure » qui « réduit le temps d'exécution des tâches et la longueur des sorties ». DeepSeek n'a pas précisé dans quelles proportions.

L'entreprise affirme que la mise à jour offre « de meilleures performances aux benchmarks, une exécution plus rapide des tâches et des sorties plus courtes que la version précédente », dans des messages publiés sur X. Elle est disponible dans les applications web et mobile de DeepSeek et via l'identifiant de modèle deepseek-flash existant, avec un accès API à prix inchangés. DeepSeek qualifie la mise à jour d'« amélioration de Pareto » en performance et en coût : des gains de capacité et d'efficacité sans hausse équivalente des dépenses.

Benchmarks

Dans ses propres tests, V4.1-Flash-1017 résout 77,0 % des tâches du benchmark d'ingénierie logicielle DeepSWE v1.1, contre 74,2 % pour la version de septembre. Il obtient 60,5 sur Automation-Bench V1.0.6, contre 54,8 auparavant, selon un tableau comparatif diffusé avec l'annonce.

Le même tableau est moins flatteur ailleurs. Claude Opus 5 d'Anthropic se situe à 74 % sur DeepSWE, et sept des 11 benchmarks publiés par DeepSeek reviennent encore au modèle d'Anthropic. Le tableau de DeepSeek lui-même place l'avance d'Anthropic sur Humanity's Last Exam à près de 14 points. Sur ce test, le modèle révisé obtient 36,8 à 42,6, contre 36,8 à 39,1 pour V4.1-Flash, rapporte Bloomberg.

Outils d'agent et API de recherche

DeepSeek indique avoir ajusté la mise à jour pour les logiciels d'agent, dont son outil DeepSeek Harness et deux produits de Tencent, l'assistant de code CodeBuddy et WorkBuddy, un agent de bureau pour le travail administratif. WorkBuddy propose V4.1-Flash depuis que DeepSeek a publié ce modèle le 10 septembre. DeepSeek précise que le modèle recourt à l'apprentissage par renforcement avec auto-rétroaction pour améliorer le développement de projets de bout en bout, notamment la création de jeux et la réalisation de modèles 3D à partir de zéro.

L'entreprise a aussi ouvert son moteur de recherche interne aux développeurs extérieurs. Une API Search renvoie jusqu'à 50 résultats web classés par requête, et une API Fetch distincte convertit une page web en Markdown. Les deux coûtent 75 cents pour 1 000 requêtes réussies. Les appels passés via DeepSeek Harness, Claude Code d'Anthropic ou Codex d'OpenAI sont gratuits jusqu'au 1er novembre.

Les poids sont sur Hugging Face sous licence MIT.

Usage et pression sur les prix

La mise à jour s'appuie sur un modèle déjà très utilisé. Les données d'OpenRouter citées par le Global Times montraient que V4.1 Flash occupait la première place pour une deuxième semaine d'affilée sur l'usage hebdomadaire du 21 au 27 septembre, avec 19 600 000 000 000 tokens, en hausse de 24 % sur la semaine précédente.

Le prix était l'argument de vente en septembre, quand DeepSeek a fixé des tarifs d'API hors pointe à partir de 15 cents par million de tokens d'entrée non mis en cache. Bloomberg a rapporté que les actions des rivaux chinois MiniMax et Alibaba ont reculé à Hong Kong après cette publication.

Panne avant le lancement

La publication a suivi une panne d'API de près de cinq heures le 15 octobre, que Yicai Global a classée parmi les pires de DeepSeek cette année. DeepSeek s'est excusé et a accordé aux utilisateurs des crédits équivalents à ce qu'ils avaient dépensé la semaine précédente. L'entreprise a indiqué qu'elle supprimerait les points de dépendance unique de ses systèmes pour éviter que la panne se reproduise.

Des experts cités par Bloomberg ont attribué la panne à un manque de capacité de calcul. Le média rapporte que les ralentissements et interruptions de service se sont multipliés ces derniers mois chez DeepSeek, dont les modèles à prix agressifs sont recherchés par les développeurs.

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Sources

37
  1. 01DeepSeek releases updated V4.1-Flash model it says completes tasks fasterEN
  2. 02DeepSeek releases AI model update, opens search APIs to all usersEN
  3. 03DeepSeek Pushes Out Updated AI Model It Says Is Faster, LeanerEN
  4. 04DeepSeek alone now accounts for 53% of all token volume on OpenrouterEN
  5. 05Google reveals new Gemini 4 Carbon AI model, narrowly beating Claude Opus 5.5EN
  6. 06China's DeepSeek kicked off 2026 with a new AI training method that analysts say is a 'breakthrough' for scaling - Business InsiderEN
  7. 07DeepSeek reportedly completes major AI training run without Nvidia chips - Mugglehead Investment MagazineEN
  8. 08US bans China's DeepSeek from government in race for AI dominanceEN
  9. 09China's DeepSeek annualised revenue run rate hits $1 billionEN
  10. 10GT Economic Investigates: What does DeepSeek's doubling annualized revenue mean for China’s AI commercialization?EN
  11. 11China's DeepSeek, peers launch 16 AI models in month despite Anthropic warningEN
  12. 12China touts AI milestone: models generate more tokens than used in trainingEN
  13. 13Sierra Club Releases Post-Election Congressional Policy Blueprint to Reduce Costs, Preserve Public Lands, and Make Polluters PayEN
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Tous les chiffres et citations de ce texte proviennent des sources citées ci-dessous.

Les contenus ont été préparés par l'équipe de rédaction, assistée par l'IA.

Camille Rousseau

Camille Rousseau

IA, modèles et technologies

Camille Rousseau suit les technologies, l’IA et les modèles ainsi que les médias et l’internet pour FLASH24, en partant des dépôts de modèles, des publications techniques et des données publiques, sans reprendre les annonces sans vérification. Elle contrôle les chiffres d’entraînement et de coût en remontant aux jeux de données, aux versions de modèles et aux méthodes de mesure. Elle interroge des chercheurs et des équipes produit, compare les résultats entre modèles et attend les mises à jour de calendrier des principaux fournisseurs. Son intérêt pour l’impression 3D, les vieux ordinateurs et la façon dont les modèles apprennent rejoint directement son travail sur l’IA et les technologies. Elle ne publie pas de chiffres sans source ni de comparaison sans protocole reproductible.

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