DeepSeek veröffentlicht V4.1-Flash-1017 Gewichte und API

DeepSeek hat am 17. Oktober die Gewichte des DeepSeek-V4.1-Flash-1017 unter MIT-Lizenz auf Hugging Face und ModelScope veröffentlicht. Die Version ist ein Update des V4.1-Flash und keine neue Generation. Laut dem Ankündigung der Firma auf X hat das Modell "stärkere Leistungen in Benchmarks, schnellere Aufgabenerfüllung und kürzere Antworten" im Vergleich zur vorherigen Version, was DeepSeek als Pareto-Verbesserung zwischen Leistung und Kosten beschreibt. Das Modell ist bereits auf der Website, in der App und über die API unter der Kennung deepseek-flash verfügbar.

Die Zahlen, die das Unternehmen und Fachmedien wiederholen, stammen aus den Tabellen von DeepSeek selbst. Im Terminal-Bench 4.0, der Agents im Kommandozeilenbetrieb misst, stieg der Wert von 31,2 auf 42,3. Im DeepSWE v1.1 erzielte das Modell 77,0, laut MarkTechPost und Tech Insider. Keines dieser Ergebnisse wurde bis zum Zeitpunkt des Artikels unabhängig repliziert, und die Bewertungen von Modellen der V4.1-Familie variieren erheblich je nach verwendetem Ausführungsumfeld.

Der Preis ist das Argument

In der API berechnet DeepSeek 0,30 USD pro Million Eingabetokens ohne Cache und 1,20 USD pro Million Ausgabetokens zu Spitzenzeiten, mit einem Rabatt von 50% außerhalb dieser Zeiten, so die von Preisaggregatoren reproduzierte Tabelle des Unternehmens. Cache-Eingaben kosten 0,006 USD pro Million. Zum Vergleich: Der Gemini 4 Argon, den Google am 13. Oktober allgemein verfügbar gemacht hat, kostet 2 USD und 10 USD im Aktionspreis bis zum 30. November und ab dem 1. Dezember 4 USD und 20 USD, laut dem Google-Blog. Bei der Ausgabe kostet Argon heute das 8,3-fache des Spitzenpreises von DeepSeek; ab Dezember das 16,7-fache.

Der Vergleich pro Token kann in einer Richtung irreführend sein, die DeepSeek begünstigt: Kürzere Antworten senken die Kosten pro Aufgabe zusätzlich zu den Tabellendifferenzen. Auch das andere Extrem kann irreführend sein. Grenzmodelle lösen Aufgaben in einem Durchgang, die kleinere Modelle fehlerhaft behandeln, und jeder neue Versuch eines Agents verbraucht erneut Tokens.

Der Start brachte zudem eine neue Einnahmequelle. DeepSeek öffnete die APIs von Search und Fetch für 0,75 USD pro tausend erfolgreicher Anfragen, jeweils mit einer Begrenzung von fünf Anfragen pro Sekunde pro Konto. Anfragen, die von Server-Tools im DeepSeek Harness, Claude Code und Codex gestellt werden, sind bis zum 31. Oktober um 16 Uhr UTC kostenlos, danach beginnt die Abrechnung laut dem Unternehmen. Dies ist DeepSeek, das für die Suchschicht, die Agents speist, nicht nur für das Modell Gebühren erhebt und sich in die Tools US-amerikanischer Wettbewerber einreiht.

Wie sich die Entscheidung je nach Markt unterscheidet

In den Vereinigten Staaten stößt das Kostenargument auf Governance-Fragen. Am 23. Februar beschuldigte Anthropic DeepSeek, Moonshot und MiniMax, Claude zu destillieren; im Fall von DeepSeek wurde die Behauptung mit über 150.000 Interaktionen untermauert, laut dem Bericht von Anthropic. Für ein amerikanisches Beschaffungskomitee wiegt die Herkunft des Modells genauso schwer wie die Tabelle, und die Prüfungsfrage wird, woher die Fähigkeiten stammen, die man erwirbt.

In Europa ändert die MIT-Lizenz die Diskussion. Im Januar 2025 sperrte die italienische Datenschutzbehörde die DeepSeek-App aufgrund mangelnder Klarheit über die Datenverarbeitung, und im Juni des Jahres meldete die Datenschutzbeauftragte von Berlin, Meike Kamp, die App als illegale Inhalte gemäß dem Digital Services Act bei Apple und Google, da sie persönliche Daten nach China übermittelte. Beide Einwände richteten sich gegen den in China gehosteten Dienst. Offene Gewichte, die auf eigener Infrastruktur in Frankfurt oder Mailand betrieben werden, nehmen die Datenübertragung aus der Gleichung, lassen jedoch die Frage nach der Herkunft des Trainings unberührt. Die API, wo die neu eingeführte Suche liegt, unterliegt nach wie vor denselben Einwänden.

In China wird der Start mit inländischen Wettbewerbern offener Gewichte wie GLM von Z.ai und Kimi von Moonshot verglichen, und die angekündigte Optimierung für CodeBuddy von Tencent deutet darauf hin, wo DeepSeek lokale Verteilung sucht.

Was der CIO tatsächlich entscheidet

Das Update vom 17. Oktober ändert nicht das Ranking der Grenzmodelle, und DeepSeek erhebt auch nicht den Anspruch, dass sich dies ändert. Was es ändert, ist die Opportunitätskosten, Agents mit Volumen zu betreiben, wie Ticket-Screening, Code-Migration und Überprüfung von Pull-Requests, in Modellen, die 10 bis 20 USD pro Million Ausgabetokens kosten. Das Konto, das nur wenige Unternehmen noch gemacht haben, ist, wie viel ihres Agentenverkehrs tatsächlich ein Grenzmodell benötigt und wie viel sie aus Gewohnheit den Grenzpreis zahlen.