DeepSeekは2026年10月17日、モデル「DeepSeek-V4.1-Flash-1017」を公開しました。コーディングとエージェント作業の精度を上げ、1タスクあたりの費用を下げたとしています。
何が変わったのか
APIの呼び出し方法と料金は据え置きで、モデルIDはdeepseek-flashのまま最新版に切り替わります。モデル自身の確信度を報酬に使う強化学習（RLSF）を採用しました。
公表された数値
DeepSWE v1.1の通過率は77.0%で、従来版の74.2%から改善しました。公式の費用曲線では1タスク平均およそ1.3元です。Terminal-Bench 4.0は42.3%で、Claude Opus 5の51.8%には届いていません。いずれも提供元の測定値です。
検索APIの開放
SearchとFetchのAPIが開放され、料金は1,000コールあたり5元です。エージェントが自分でウェブを検索し、本文を取得できます。重みはMITライセンスで公開されました。
編集部の見解
効くのは性能表の1行目より費用の刻み方です。1タスクの金額が下がれば、人が目視していた確認も自動化の対象になります。ただし公表値は自社測定です。DeepSeekは自社のリポジトリで通過率と課金額を同時に記録してください。
my-best.ai 編集部
出典：DeepSeek API Docs、MarkTechPost（2026年10月17日）
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