DeepSeek выпустила версию V4.1-Flash-1017 с заметным ростом показателей в агентных и кодовых бенчмарках, а заодно открыла собственный Search API на базе внутреннего поискового движка компании.
17 октября 2026 года DeepSeek обновила модель V4.1-Flash до версии V4.1-Flash-1017. Официальные веб- и APP-модели тоже обновлены до новой версии, а способ вызова через API и цены остались прежними. Чтобы получить доступ к свежей модели, разработчикам достаточно продолжать использовать прежнее имя модели deepseek-flash.
Главное изменение, на которое упирает компания, это соотношение производительности и стоимости. По сравнению с предыдущей DeepSeek V4.1 новая модель показывает существенный прирост по целому ряду бенчмарков. Разница заметна в задачах, близких к реальной разработке: Terminal-Bench 4.0 вырос с 31,2 до 42,3, DeepSWE v1.1 поднялся с 74,2 до 77,0, а ProgramBench прибавил почти десять пунктов, с 20,3 до 29,1. HLE без инструментов вырос с 36,8 до 42,6.
Помимо роста качества компания сократила время выполнения задач моделью и длину вывода, что позволяет пользователям решать задачи дешевле и быстрее, достигая нового оптимума по соотношению цены и производительности сразу в нескольких средах выполнения агентов. Отдельно DeepSeek заявляет об оптимизации под DeepSeek Harness, Tencent CodeBuddy, WorkBuddy и другие платформы, а для максимальной производительности рекомендует обновиться до DeepSeek Harness версии 0.2.1-rc.1 или новее.
Собственный Search API
Вторая новость в том же обновлении касается поиска. Компания открыла Search / Fetch API, работающий на основе собственного поискового движка и поддерживающий веб-поиск и загрузку страниц. Это не надстройка над сторонним поисковиком, а инфраструктура, которую DeepSeek уже использует внутри своих продуктов. Поисковые возможности в вебе и API построены на внутреннем движке DeepSeek Search, который ежедневно обрабатывает сотни миллионов поисковых запросов со всего мира.
По описанию компании, DeepSeek Search — это AI-native поисковый движок общего назначения, который индексирует сотни миллиардов веб-страниц, поддерживает многоязычный поиск и возвращает релевантные, авторитетные и актуальные результаты в реальном времени. Отдельно подчёркивается качество выдачи: движок фильтрует SEO-спам, GEO-манипуляции и низкокачественный контент, сгенерированный ИИ, за счёт строгих механизмов детекции, что должно обеспечивать достоверность информации как для людей, так и для языковых моделей.
Для агентных систем, которым нужен собственный источник актуальных данных из интернета, это готовый строительный блок: вместо интеграции стороннего поискового API можно подключить тот же движок, что питает поиск внутри продуктов DeepSeek. Если вы разрабатываете или внедряете подобные решения, схожие задачи решаются и в AI-агентах для бизнеса, где агенту требуется надёжный доступ к внешним данным и инструментам с контролем источников.
Фильтрация SEO-спама и низкокачественного AI-контента, о которой заявляет DeepSeek, напрямую касается и индустрии контент-маркетинга: поисковые движки нового поколения всё жёстче отсеивают генерируемый текст без ценности. Для изданий и блогов это аргумент в пользу систем, которые изначально ориентированы на качество и SEO-логику, а не на объём, например автоматический AI-блог, который находит темы и готовит публикации с учётом требований поисковых систем.
