DeepSeek V4.1 Flash 1017 появилась в Token Factory: контекст до миллиона токенов и инференс в РФ
В каталоге Token Factory появилась DeepSeek V4.1 Flash 1017 — октябрьское обновление открытой модели китайской лаборатории DeepSeek. Её веса опубликованы 17 октября под лицензией MIT. Модель доступна через OpenAI-совместимый API, а обработка запросов выполняется в российских дата-центрах.
DeepSeek V4.1 Flash 1017 построена по архитектуре MoE и насчитывает 763 млрд параметров. При генерации каждого токена активируется около 16 млрд параметров — примерно 2% всей сети. За счёт этого модель сочетает крупный общий размер с относительно высокой скоростью работы.
Миллион токенов контекста и экономный KV-кэш
Одно из главных изменений связано с памятью. В режиме FP4 KV-кэш занимает около 890 байт на токен — в четыре раза меньше, чем у V4 Flash. Это позволяет эффективнее работать с большими контекстами: максимальное окно новой версии составляет 1 048 576 токенов.
Модель также поддерживает изображения. Для их обработки используется собственный энкодер DeepSeek-ViT, обученный с нуля. Таким образом, 1017 подходит не только для длинных текстовых запросов, но и для задач, где нужно анализировать сканы, изображения и другие визуальные материалы.
Результаты обновлённой версии
По данным технического отчёта DeepSeek, версия 1017 получила более высокие результаты в ряде тестов, стала быстрее справляться с задачами и формирует более короткие ответы. Последнее особенно важно при оплате по числу токенов: сокращение рассуждений напрямую влияет на стоимость генерации.
- HLE без инструментов: 42,6 балла против 36,8 у предыдущей V4.1 Flash;
- Terminal-Bench 4.0: 42,3 против 31,2;
- DeepSWE v1.1: 77,0 против 74,2;
- ProgramBench: 29,1 против 20,3;
- Automation-Bench v1.0.6: 60,5 против 54,8.
На Terminal-Bench прирост составил 11,1 пункта, что указывает на заметное улучшение в агентной работе с терминалом. В тестах автоматизации и веб-разработки новая Flash также опередила более крупную Claude Opus 5, хотя по отдельным показателям уступила ей.
Цены и сравнение с другими моделями
По состоянию на 6 ноября стоимость DeepSeek V4.1 Flash 1017 в Token Factory составляет 243,2 рубля за миллион входных токенов, 486,4 рубля за миллион выходных и 58,7 рубля за миллион закэшированных токенов. Заявленная скорость — 117 токенов в секунду, контекст — 1 048 576 токенов, поддержка зрения есть.
Для сравнения, у DeepSeek V4 Flash контекст ограничен 393 216 токенами, скорость достигает 220 токенов в секунду, а входные и выходные токены стоят 75,42 и 186,29 рубля за миллион соответственно. GLM 5.3 Flash предлагает 262 144 токена контекста при скорости 77 токенов в секунду, а Qwen3.8 27B — такой же объём контекста и скорость 56 токенов в секунду.
Типичный запрос агента с 50 000 входных и 2 000 выходных токенов без кэширования обойдётся примерно в 13 рублей. Если 40 000 входных токенов будут повторно использоваться из кэша — например, системный промпт и описание инструментов, — стоимость снизится примерно до 5,8 рубля.
Поэтому для чатов, классификации и массовой обработки текста более дешёвая V4 Flash остаётся практичным выбором. Версия 1017 рассчитана на сценарии, где важны длинный контекст, работа с изображениями и возможность удерживать в памяти крупный репозиторий, продолжительную переписку или набор документов со сканами.
Локальная обработка и подключение
Token Factory заявляет, что запросы к модели не покидают российскую инфраструктуру. Согласно документации сервиса, промпты и ответы не сохраняются и не используются для обучения моделей; собирается только техническая статистика потребления. Для проектов с персональными данными это может быть существенным преимуществом по сравнению с прямым обращением к зарубежному API.
Подключение выполняется через панель управления Token Factory. В разделе продуктов нужно создать API-ключ, указать его имя и срок действия, а затем выбрать в каталоге алиас модели deepseek-v4.1-flash-1017. Ключ показывается только один раз, а в рамках одного проекта можно создать не более десяти ключей.
API совместим с OpenAI, поэтому для существующих приложений обычно достаточно заменить адрес сервиса и название модели, не переписывая основную логику интеграции. Для DeepSeek рекомендуются значения temperature и top_p, равные 1, а расходы по каждой модели доступны во вкладке статистики.
DeepSeek продолжает выпускать небольшие, но регулярные обновления открытых моделей. Версия V4.1 Flash 1017 расширяет возможности предыдущего релиза за счёт миллионного контекста и поддержки изображений, сохраняя привычный способ подключения и обработку запросов в российской инфраструктуре.
