DeepSeek aktualisiert V4.1 Flash für vollständige Projekte und öffnet Such-APIs für Entwickler

Ein Coding-Upgrade kommt mit neuen Suchkosten

DeepSeek hat am 17. Oktober 2026 V4.1-Flash-1017 veröffentlicht und damit seine Website, App und API aktualisiert. Zugleich öffnet das Unternehmen die Suchmaschine hinter seinen Diensten für externe Entwickler. Das Modell könne aus kurzen Anweisungen vollständigere Projekte erstellen, Aufgaben schneller erledigen und kürzere Antworten liefern als die vorherige Version V4.1 Flash, erklärt das Unternehmen.

Die Veröffentlichung verbindet zwei Teile des Arbeitsablaufs von KI-Entwicklern: Software, die Code schreibt und überarbeitet, und Dienste, die aktuelle Informationen im Internet finden. DeepSeeks neue Schnittstellen Search und Fetch kosten jeweils 0,75 US-Dollar pro 1.000 erfolgreiche Anfragen. Laut der chinesischen Preisliste kostet jeder Dienst 5 Yuan pro 1.000 erfolgreiche Anfragen.

Für Nutzer bestimmter Tools gilt vorübergehend eine Ausnahme. Search- und Fetch-Aufrufe über Tools, die auf DeepSeeks Servern in DeepSeek Harness, Claude Code und Codex laufen, sind für Nutzer der DeepSeek-API derzeit kostenlos. Die Abrechnung beginnt am 31. Oktober um 16:00 UTC, also am 1. November 2026 um Mitternacht Pekinger Zeit.

DeepSeeks englische Veröffentlichungsmitteilung zufolge verbessert das Update die Benchmark-Ergebnisse und reduziert zugleich die Dauer der Aufgaben sowie die Ausgabelänge. Das praktische Versprechen ist einfach: Eine automatisierte Coding-Aufgabe soll weniger Zeit in Anspruch nehmen und weniger kostenpflichtigen Text erzeugen.

Das Unternehmen hat die aktualisierten Modellgewichte außerdem über Hugging Face und ModelScope verfügbar gemacht. Die Veröffentlichung baut auf V4.1 Flash auf, das am 10. September vorgestellt wurde, statt eine separate Modellfamilie einzuführen. Zwischen den beiden Veröffentlichungen liegen 37 Tage, womit das Update in einem vergleichsweise kurzen Entwicklungszyklus erscheint.

Was ein vollständiges Projekt bedeutet

DeepSeek zielt auf Aufgaben ab, die über die Beantwortung einer Programmierfrage oder die Erstellung einer einzelnen Funktion hinausgehen. Ein KI-Agent kann ein Projekt planen, Dateien erstellen, Tools ausführen, das Ergebnis prüfen und seine Arbeit überarbeiten. Bis ein nutzbares Ergebnis vorliegt, kann ein vollständiges Projekt viele solcher Schritte erfordern.

Vier Demonstrationen veranschaulichen den Anspruch: ein 3D-Modell der Verbotenen Stadt in Peking, ein Rennspiel im Browser, eine Nachbildung von Portal 2 mit der Spiele-Engine Godot und Valley of Ages, eine sich wandelnde 3D-Szene, die die Entwicklung von der Urgeschichte bis zur Moderne nachzeichnet.

DeepSeek zufolge wurden die Demonstrationen in DeepSeek Harness mit vergleichsweise wenigen Eingabeaufforderungen, begrenztem Referenzmaterial und wenigen Interaktionsrunden erstellt. In der Mitteilung werden für diese Beispiele weder genaue Zahlen zu den Eingabeaufforderungen noch Bearbeitungszeiten genannt.

Das Unternehmen führt die Verbesserungen auf Reinforcement Learning mit Selbstfeedback zurück. Vereinfacht gesagt handelt es sich dabei um ein Training, bei dem Rückmeldungen zu versuchten Aufgaben dem Modell helfen, später bessere Entscheidungen zu treffen. Hier soll es dem Modell vor allem besser gelingen, eine Aufgabe über mehrere zusammenhängende Schritte hinweg zu bearbeiten, statt eine überzeugende erste Antwort zu liefern und dann aufzuhören.

Wer ein Browserspiel oder einen visuellen Prototyp in Auftrag gibt, könnte von weniger Überarbeitungsrunden profitieren, in denen das System fehlende Bestandteile ergänzen muss. DeepSeeks Demonstrationen konzentrieren sich auf diesen umfassenderen Projektablauf, einschließlich visueller Gestaltung und interaktiver Software.

Wo sich die Benchmark-Ergebnisse verbessern

In DeepSeeks veröffentlichten Evaluationsergebnissen erreicht der neue Checkpoint 77,0 bei DeepSWE v1.1, verglichen mit 74,2 bei der vorherigen Version V4.1 Flash. Das entspricht einem Plus von 2,8 Punkten. Die Evaluation nutzt das mini-swe-v2-Harness, eine Softwareumgebung, in der die Aufgaben ausgeführt und überprüft werden.

Bei Terminal-Bench 4.0 fällt der numerische Zuwachs größer aus: von 31,2 auf 42,3, also um 11,1 Punkte. Automation-Bench v1.0 steigt von 54,8 auf 60,5, während ProgramBench von 20,3 auf 29,1 zulegt. Es handelt sich um interne Evaluationsergebnisse von DeepSeek; die verschiedenen Tests untersuchen unterschiedliche Arten von Aufgaben.

Wie sich das Modell im Vergleich zur Konkurrenz schlägt, hängt von der Aufgabe ab. In DeepSeeks Tabelle liegt V4.1-Flash-1017 bei DeepSWE vor Claude Opus 5: 77,0 gegenüber 74,0. Bei Terminal-Bench erzielt Claude Opus 5 mit 51,8 gegenüber 42,3 ein besseres Ergebnis, ebenso bei ProgramBench mit 37,0 gegenüber 29,1.

Auch bei visuellen und logischen Evaluationen verbessert sich das Modell gegenüber dem vorherigen Flash-Checkpoint. BabyVision mit Tools steigt von 89,6 auf 92,5, während Humanity's Last Exam ohne Tools von 36,8 auf 42,6 zulegt. Das gibt Entwicklern einen praktischen Grund, das aktualisierte Modell mit ihren eigenen Arbeitslasten zu testen: Wie groß der Zugewinn ausfällt, hängt von der jeweiligen Aufgabe ab.

DeepSeek bezeichnet die Verbindung aus besseren Ergebnissen und niedrigeren Kosten als Pareto-Verbesserung. Einfach gesagt: Das Unternehmen verspricht eine bessere Leistung bei geringeren Ausgaben, statt für die Verbesserung mehr zu verlangen. Laut der chinesischen Mitteilung gilt dieser Zusammenhang für mehrere Harnesses.

Warum die umgebende Software wichtig ist

DeepSeek empfiehlt ein Upgrade auf DeepSeek Harness Version 0.2.1-rc.1 oder höher. Das Unternehmen erklärt außerdem, das Modell für Tencent CodeBuddy und WorkBuddy optimiert zu haben. Ein Harness verwaltet die Dateien, Tools, Sitzungen und Aktionen rund um ein Modell und setzt dessen Entscheidungen in Schritte um, die ein Computer ausführen kann.

Harness Version 0.2.1-rc1 ergänzt Funktionen zur Plugin-Verwaltung, darunter die Installation über benutzerdefinierte Plugin-Verzeichnisse sowie Optionen zum Aktivieren, Deaktivieren, Entfernen und Aktualisieren von Plugins. Über einen neuen Einstiegspunkt können Nutzer einen Agenten auffordern, ein Plugin zu erstellen; die Ausführung beginnt, sobald sie ihre Anfrage abgeschickt haben.

Weitere Neuerungen betreffen den Entwicklungsalltag. Ein experimentelles Git-Worktrees-Plugin lässt einen Agenten einen separaten Checkout eines Repositorys erstellen und öffnen, damit er isoliert an Dateien arbeiten kann. Mit einem working_directory-Tool kann Software den für eine Sitzung verwendeten Ordner prüfen oder ändern.

Die Veröffentlichung führt auch die experimentelle Unterstützung für Claude Code Mods fort. Diese Arbeit knüpft an die Kompatibilitätstests vom Oktober an: Drei Beispiel-Mods ließen sich ausführen, während bei vier weiteren erforderliche Funktionen fehlten. Ziel bleibt, zu testen, wie sich die Erweiterungsschnittstellen von Claude Code in DeepSeek-Harness-Plugins einfügen. Eine vollständige praktische Kompatibilität ist derzeit noch nicht Teil des Experiments.

Für Entwickler erfüllen das Modell- und das Harness-Upgrade unterschiedliche Aufgaben. Das Modell entscheidet, was zu tun ist; das Harness stellt die nötigen Steuerungsmöglichkeiten für Dateien, Erweiterungen und Ausführung bereit.

Search findet Seiten, Fetch ruft sie ab

Search und Fetch übernehmen unterschiedliche Aufgaben. Search nimmt eine Suchanfrage entgegen und liefert strukturierte Web-Ergebnisse zurück. Fetch ruft eine einzelne Webseite ab und gibt ihren Titel sowie den Inhalt als Markdown zurück, einem Klartextformat, das grundlegende Strukturen wie Überschriften und Listen erhält.

Ein Recherche-Agent könnte mit Search die neueste Mitteilung eines Unternehmens finden und anschließend Fetch aufrufen, um die ausgewählte Seite zu lesen. Ein Coding-Agent könnte ähnlich vorgehen, um Dokumentation zu finden und den relevanten Text in seine Aufgabe einzubeziehen. Jeder erfolgreiche Aufruf eines der beiden Dienste wird einzeln gezählt.

Entwickler können ihre vorhandenen DeepSeek-API-Zugangsdaten verwenden. Beide Schnittstellen nutzen denselben API-Host und die Bearer-Authentifizierung. Dabei enthält eine Anfrage ein Zugriffstoken, das das Konto identifiziert. Die Endpunkte lauten POST /v1/tools/search und POST /v1/tools/fetch.

Search akzeptiert Suchanfragen mit bis zu 128 Zeichen und liefert zwischen einem und 50 Ergebnissen zurück; standardmäßig sind es zehn. Zu den Optionen gehören das Abrufen von Seiteninhalten und Operatoren wie site:, lang:, after: und before:, mit denen sich Ergebnisse nach Website, Sprache oder Datum eingrenzen lassen.

Zu den Ergebnisfeldern gehören Titel, Webadressen, Zusammenfassungen, sofern verfügbar Veröffentlichungsdaten sowie Informationen, die einem Modell helfen sollen, Seiten zu bewerten und einzustufen. Dazu zählen ein Ranking-Wert von null bis drei und eine Vertrauenswürdigkeitsstufe von null bis vier. Längere Zusammenfassungen und optional der vollständige Text geben Anwendungen mehr Material an die Hand, bevor sie eine weitere Anfrage stellen.

Wofür die Suchgebühren anfallen

Search-Anfragen werden berechnet, wenn sie erfolgreich sind und eine nicht leere Ergebnisliste zurückgeben. Fetch-Anfragen werden berechnet, wenn sie Seiteninhalte erfolgreich mit einer HTTP-200-Antwort zurückgeben, dem üblichen Statuscode für eine erfolgreiche Webanfrage. Fehlgeschlagene Anfragen, leere Ergebnisse und Zeitüberschreitungen sind kostenlos.

Die Anzahl der angeforderten Suchergebnisse ändert den Preis eines erfolgreichen Search-Aufrufs nicht. Eine Anfrage mit 50 Ergebnissen kostet daher genauso viel wie eine mit zehn. Werden anschließend ausgewählte Seiten abgerufen, kommen für jeden erfolgreichen Fetch-Aufruf separate Kosten hinzu.

1.000 erfolgreiche Search-Anfragen und 1.000 erfolgreiche Fetch-Anfragen würden nach dem Dollar-Tarif beispielsweise 1,50 US-Dollar kosten, nach dem chinesischen Tarif 10 Yuan. Diese Rechnung umfasst die beiden Abrufdienste. Die Nutzung eines Modells, um die Suchen zu planen oder die abgerufenen Texte zu lesen, wird separat berechnet.

Für jedes Konto gilt ein Limit von fünf Anfragen pro Sekunde für Search und fünf pro Sekunde für Fetch; die Dienste werden unabhängig voneinander gezählt. Für Fetch gelten außerdem zusätzliche Limits je Domain. Anfragen, die ein Limit überschreiten, erhalten den HTTP-Statuscode 429. Er weist die Anwendung darauf hin, dass sie zu viele Anfragen zu schnell sendet.

Diese Limits sind wichtig, wenn mehrere Agenten gleichzeitig laufen. Anwendungen müssen Anfragen takten und vorübergehende Fehler abfangen, insbesondere wenn viele Aufgaben versuchen, Seiten von derselben Website abzurufen.

Die Suchmaschine hinter den öffentlichen Schnittstellen

DeepSeeks chinesische Veröffentlichungsmitteilung zufolge unterstützt die Suchmaschine bereits die Website und API des Unternehmens und verarbeitet weltweit täglich Hunderte Millionen Anfragen. Über die neu geöffneten Schnittstellen erhalten Entwickler Zugriff auf diesen bestehenden Dienst.

Das Unternehmen erklärt, seine Suchmaschine erfasse Hunderte Milliarden Webseiten und unterstütze Suchen in mehreren Sprachen. Die Ergebnisse seien nach Relevanz, Vertrauenswürdigkeit und Aktualität ausgewählt. Filter sollen Manipulationsversuche in der Suche und minderwertige, von KI erzeugte Inhalte aussortieren.

DeepSeek nennt ausdrücklich SEO-Tricks und GEO-Manipulation als Ziel solcher Filter. SEO steht für Suchmaschinenoptimierung, also Maßnahmen, die Inhalte über die Suche leichter auffindbar machen. GEO bezeichnet Versuche, zu beeinflussen, welche Inhalte generative KI-Systeme abrufen oder in ihre Antworten aufnehmen. Bei solchen Manipulationen kann eine Seite nützlicher oder vertrauenswürdiger erscheinen, als es ihr Inhalt rechtfertigt.

Für eine KI-Anwendung wirkt sich die Qualität der Informationsbeschaffung auf alle folgenden Schritte aus. Ein Modell, das eine Antwort schreibt oder Software erstellt, kann sich auf die vom Suchdienst ausgewählten Seiten stützen. DeepSeek positioniert seine Filter und Rankings als Teil des Dienstes, den Entwickler zusätzlich zur reinen Suchfunktion erhalten.

Offene Gewichte und Bereitstellungsoptionen

DeepSeek hat die Modellgewichte von V4.1-Flash-1017 auf Hugging Face und ModelScope veröffentlicht. Gewichte sind die während des Trainings erlernten numerischen Einstellungen. Durch den Download können Entwickler das Modell auf einer Infrastruktur ausführen, die sie selbst kontrollieren, statt sich vollständig auf einen gehosteten Dienst zu verlassen.

Die Veröffentlichung steht laut DeepSeek unter der MIT-Lizenz und umfasst Inferenzcode sowie Bereitstellungsanleitungen. Inferenz bezeichnet den Vorgang, bei dem ein trainiertes Modell eine Antwort erzeugt. Mit diesen Materialien können Organisationen das Modell selbst betreiben, sofern ihre Rechenkapazität dafür ausreicht.

Die zugrunde liegende Architektur von V4.1 Flash unterstützt Text- und Bildeingaben, ein Kontextfenster von einer Million Tokens sowie Ausgaben mit bis zu 384.000 Tokens. Tokens sind kleine Informationseinheiten, häufig Wörter oder Wortbestandteile. Ein größeres Kontextfenster ermöglicht es einem Modell, bei einer Aufgabe mehr Material auf einmal zu verarbeiten, etwa Code, Anweisungen und Referenztexte.

Entwickler, die weiterhin die gehostete API nutzen, können den Modellnamen deepseek-flash verwenden. Das Herunterladen des Modells und die Nutzung der gehosteten Dienste Search und Fetch sind voneinander unabhängige Bereitstellungsoptionen: Eine Organisation kann selbst festlegen, wo die Modellinferenz ausgeführt wird, und unabhängig davon entscheiden, wie sie aktuelle Webinformationen abruft.

Diese Termine sollten Entwickler im Blick behalten

DeepSeeks Veröffentlichungsplan verbindet den Start der ursprünglichen Flash-Version mit dem Oktober-Update und dem Beginn der Abrechnung für den Informationsabruf. Die wichtigsten Termine:

• 10. September 2026: V4.1 Flash wird veröffentlicht.
• 3. Oktober 2026: DeepSeek Harness v0.2.1-alpha.1 führt eine experimentelle Kompatibilität mit Claude Code Mods ein.
• 17. Oktober 2026: V4.1-Flash-1017 und die öffentlichen Schnittstellen Search und Fetch werden angekündigt.
• 31. Oktober 2026, 16:00 UTC: Die Abrechnung für berechtigte Search- und Fetch-Aufrufe über Tools auf DeepSeeks Servern beginnt.
• 1. November 2026, 00:00 Uhr Pekinger Zeit: Dieselbe Abrechnungsänderung tritt nach chinesischer Ortszeit in Kraft.

Die vorübergehende Ausnahme gilt für die genannten Aufrufe über Tools in DeepSeek Harness, Claude Code und Codex. Entwickler, die direkte Anfragen stellen, sollten die veröffentlichten Preise für erfolgreiche Anfragen einplanen. Der Start am 17. Oktober brachte das Coding-Upgrade und die Abrufdienste zusammen. Für Nutzer der ausgenommenen Tools steht als nächste konkrete Änderung der Abrechnungsbeginn im November an.

Die wichtigsten Punkte

• V4.1-Flash-1017 aktualisiert DeepSeeks Website, App und API und konzentriert sich auf die Entwicklung vollständiger Projekte.
• In DeepSeeks Evaluationen steigt DeepSWE von 74,2 auf 77,0 und Terminal-Bench von 31,2 auf 42,3.
• DeepSeek empfiehlt Harness Version 0.2.1-rc.1 oder höher.
• Search findet Webseiten; Fetch ruft Titel und Inhalt einer einzelnen Seite ab.
• Jeder Dienst kostet pro 1.000 erfolgreiche Anfragen 0,75 US-Dollar oder nach dem chinesischen Tarif 5 Yuan. Fehlgeschlagene Anfragen, leere Ergebnisse und Zeitüberschreitungen sind kostenlos.
• Berechtigte Aufrufe über Tools bleiben bis Mitternacht Pekinger Zeit am 1. November 2026 kostenlos.
• Die aktualisierten Modellgewichte sind über Hugging Face und ModelScope verfügbar.