DeepSeek met à jour V4.1 Flash pour créer des projets complets et ouvre ses API de recherche aux développeurs

Une mise à niveau du codage s'accompagne d'une nouvelle facture de recherche

DeepSeek a lancé V4.1-Flash-1017 le 17 octobre 2026, en mettant à jour son site web, son application et son API, tout en ouvrant aux développeurs externes le moteur de recherche qui alimente ses services. L'entreprise affirme que le modèle peut créer des projets plus complets à partir d'instructions brèves, terminer les tâches plus rapidement et produire des réponses plus courtes que la version précédente, V4.1 Flash.

Cette sortie associe deux volets du travail d'un développeur en IA : les logiciels qui écrivent et révisent du code, et les services qui trouvent des informations récentes en ligne. Les nouvelles interfaces Search et Fetch de DeepSeek coûtent chacune 0,75 $ pour 1 000 requêtes réussies. Le tarif chinois indique 5 yuans pour 1 000 requêtes réussies pour chacune d'elles.

Les développeurs qui utilisent certains outils bénéficient d'une exemption temporaire. Les appels Search et Fetch effectués par l'intermédiaire d'outils exécutés sur les serveurs de DeepSeek dans DeepSeek Harness, Claude Code et Codex sont actuellement gratuits pour les utilisateurs de l'API DeepSeek. La facturation commencera le 31 octobre à 16 h UTC, soit à minuit, heure de Pékin, le 1er novembre 2026.

Dans son annonce de lancement en anglais, DeepSeek indique que la mise à jour améliore les performances aux tests de référence tout en réduisant la durée des tâches et la longueur des réponses. La promesse concrète est simple : une tâche de codage automatisée devrait prendre moins de temps et générer moins de texte facturé.

L'entreprise a également publié les poids du modèle mis à jour sur Hugging Face et ModelScope. Cette sortie prolonge V4.1 Flash, lancé le 10 septembre, au lieu d'inaugurer une nouvelle famille de modèles. Les deux sorties sont séparées de 37 jours, ce qui inscrit cette mise à jour dans un cycle de développement relativement court.

Ce que signifie créer un projet complet

DeepSeek cible des tâches qui vont au-delà d'une réponse à une question de programmation ou de la production d'une seule fonction. Un agent d'IA peut planifier un projet, créer des fichiers, utiliser des outils, examiner le résultat et réviser son travail. Un projet complet peut nécessiter de nombreuses opérations de ce type avant que l'utilisateur dispose d'un résultat exploitable.

Quatre démonstrations illustrent cette ambition : un modèle 3D de la Cité interdite de Pékin, un jeu de course jouable dans un navigateur, une recréation de Portal 2 avec le moteur de jeu Godot et Valley of Ages, une scène 3D évolutive retraçant le développement depuis la préhistoire jusqu'à l'époque moderne.

DeepSeek indique que ces démonstrations ont été créées dans DeepSeek Harness avec relativement peu de requêtes, peu de ressources de référence et peu de cycles d'interaction. L'annonce ne précise ni le nombre exact de requêtes ni le temps nécessaire à leur réalisation.

L'entreprise attribue ces progrès à l'apprentissage par renforcement avec autoévaluation. En termes simples, cette méthode d'entraînement s'appuie sur les retours concernant le travail effectué pour aider le modèle à faire de meilleurs choix par la suite. L'objectif est ici de mener une tâche à bien en enchaînant plusieurs étapes, plutôt que de produire une première réponse convaincante puis de s'arrêter.

Pour une personne qui commande un jeu pour navigateur ou un prototype visuel, le changement utile serait de passer moins de temps à demander au système de corriger les éléments manquants. Les démonstrations de DeepSeek portent sur ce processus de création de projets dans son ensemble, notamment la conception visuelle et les logiciels interactifs.

Où apparaissent les progrès aux tests de référence

Selon les résultats d'évaluation publiés par DeepSeek, le nouveau point de contrôle obtient 77,0 à DeepSWE v1.1, contre 74,2 pour la version précédente de V4.1 Flash. Cela représente une hausse de 2,8 points. L'évaluation utilise le banc d'essai mini-swe-v2, l'environnement logiciel qui exécute et vérifie les tâches.

Terminal-Bench 4.0 affiche une hausse numérique plus importante, de 31,2 à 42,3, soit 11,1 points. Automation-Bench v1.0 passe de 54,8 à 60,5, tandis que ProgramBench progresse de 20,3 à 29,1. Il s'agit des propres résultats d'évaluation de DeepSeek, obtenus à partir de différents tests portant sur différentes catégories de tâches.

La comparaison avec les modèles concurrents varie selon les tâches. Dans le tableau de DeepSeek, V4.1-Flash-1017 devance Claude Opus 5 à DeepSWE, avec un score de 77,0 contre 74,0. Claude Opus 5 obtient de meilleurs résultats à Terminal-Bench, avec 51,8 contre 42,3, et à ProgramBench, avec 37,0 contre 29,1.

Les évaluations visuelles et de raisonnement progressent également par rapport au précédent point de contrôle Flash. BabyVision avec outils passe de 89,6 à 92,5, tandis que Humanity's Last Exam sans outils passe de 36,8 à 42,6. Cette tendance donne aux développeurs une raison concrète de tester le modèle mis à jour sur leurs propres charges de travail : l'ampleur des progrès dépend de la tâche.

DeepSeek qualifie l'association de meilleurs résultats et de coûts réduits d'amélioration de Pareto. En clair, l'entreprise affirme que les utilisateurs obtiennent de meilleures performances tout en dépensant moins, au lieu de payer davantage pour cette amélioration. Son annonce en chinois indique que cette relation se vérifie sur plusieurs bancs d'essai.

Pourquoi les logiciels environnants comptent

DeepSeek recommande de passer à la version 0.2.1-rc.1 ou ultérieure de DeepSeek Harness. L'entreprise indique également avoir optimisé le modèle pour Tencent CodeBuddy et WorkBuddy. Un environnement d'exécution gère les fichiers, les outils, les sessions et les actions autour d'un modèle, transformant ses décisions en étapes qu'un ordinateur peut exécuter.

La version 0.2.1-rc1 de Harness ajoute des fonctions de gestion des extensions, notamment leur installation à partir d'index personnalisés et des commandes pour les activer, les désactiver, les supprimer et les mettre à jour. Un nouveau point d'entrée permet de demander à un agent de créer une extension, dont l'exécution commence après l'envoi de la requête.

D'autres ajouts répondent aux besoins quotidiens du développement. Une extension expérimentale Git Worktrees permet à un agent de créer et d'ouvrir une copie distincte d'un dépôt, qui lui sert d'espace de travail isolé pour modifier des fichiers. Un outil working_directory permet à un logiciel d'inspecter ou de modifier le dossier utilisé pour une session.

La version conserve également la prise en charge expérimentale de Claude Code Mods. Ces travaux font suite aux tests de compatibilité d'octobre, durant lesquels trois extensions de démonstration ont pu fonctionner et quatre autres ne disposaient pas des capacités requises. L'objectif annoncé reste de tester l'intégration des interfaces d'extension de Claude Code aux extensions de DeepSeek Harness ; une compatibilité pratique complète ne fait toujours pas partie du périmètre actuel de l'expérimentation.

Pour les développeurs, la mise à niveau du modèle et celle de l'environnement d'exécution répondent à des besoins différents. Le modèle choisit quoi faire, tandis que l'environnement fournit les commandes nécessaires à la gestion des fichiers, des extensions et de l'exécution.

Search trouve des pages, Fetch les lit

Search et Fetch remplissent des fonctions distinctes. Search accepte une requête et renvoie des résultats web structurés. Fetch prend une page web individuelle et renvoie son titre et son contenu au format Markdown, un format texte simple qui conserve une structure de base, comme les titres et les listes.

Un agent de recherche pourrait utiliser Search pour trouver la dernière annonce d'une entreprise, puis appeler Fetch pour lire la page sélectionnée. Un agent de codage pourrait suivre la même méthode pour trouver de la documentation et intégrer le texte pertinent à sa tâche. Chaque appel réussi à l'un ou l'autre service est comptabilisé séparément.

Les développeurs peuvent utiliser leurs identifiants existants pour l'API DeepSeek. Les deux interfaces utilisent le même hôte d'API et une authentification Bearer, ce qui signifie que chaque requête est accompagnée d'un jeton d'accès identifiant le compte. Les points de terminaison sont POST /v1/tools/search et POST /v1/tools/fetch.

Search accepte des requêtes de 128 caractères maximum et renvoie entre un et 50 résultats, avec 10 résultats par défaut. Parmi les options, on peut demander le contenu des pages et utiliser des opérateurs comme site:, lang:, after: et before: pour affiner les résultats par site web, langue ou date.

Les champs des résultats comprennent les titres, les adresses web, les résumés, les dates de publication lorsqu'elles sont disponibles, ainsi que des informations destinées à aider un modèle à classer et à évaluer les pages. Ces champs comprennent un score de reclassement compris entre zéro et trois et un niveau d'autorité compris entre zéro et quatre. Des résumés plus longs et le texte intégral, disponible en option, fournissent aux applications davantage de contenu avant une nouvelle requête.

Ce que couvrent les frais de recherche

Les frais de Search s'appliquent lorsqu'une requête aboutit et renvoie une liste de résultats non vide. Les frais de Fetch s'appliquent lorsque le service renvoie correctement le contenu d'une page avec une réponse HTTP 200, le code d'état standard indiquant la réussite d'une requête web. Les requêtes qui échouent, les résultats vides et les délais d'attente dépassés ne sont pas facturés.

Le nombre de résultats de recherche demandés ne modifie pas le prix d'un appel Search réussi. Une requête qui renvoie 50 résultats coûte donc le même prix Search qu'une requête qui en renvoie 10. La récupération ultérieure des pages sélectionnées entraîne des appels Fetch réussis distincts.

Par exemple, 1 000 requêtes Search réussies et 1 000 requêtes Fetch réussies coûteraient 1,50 $ selon le tarif en dollars, ou 10 yuans selon le tarif chinois. Ce calcul couvre les deux services de récupération. Toute activité du modèle utilisée pour planifier les recherches ou lire le texte renvoyé entraîne ses propres frais d'utilisation.

Chaque compte est limité à cinq requêtes par seconde pour Search et à cinq par seconde pour Fetch, les deux services étant comptabilisés séparément. Fetch est également soumis à des limites supplémentaires par domaine. Les requêtes qui dépassent une limite reçoivent une réponse HTTP 429, qui indique à l'application qu'elle envoie des requêtes trop rapidement.

Ces limites comptent lorsque plusieurs agents fonctionnent simultanément. Les applications doivent espacer les requêtes et gérer les échecs temporaires, en particulier lorsque de nombreuses tâches tentent de récupérer des pages sur un même site web.

Le moteur derrière les interfaces publiques

Dans son annonce de lancement en chinois, DeepSeek indique que son moteur de recherche alimente déjà son site web et son API, et traite chaque jour des centaines de millions de requêtes provenant du monde entier. Les nouvelles interfaces ouvertes donnent aux développeurs accès à ce service existant.

L'entreprise affirme que le moteur indexe des centaines de milliards de pages web et permet d'effectuer des recherches dans plusieurs langues. Elle décrit ses résultats comme sélectionnés en fonction de leur pertinence, de leur autorité et de leur actualité, grâce à des filtres visant la manipulation des recherches et les contenus de faible qualité générés par l'IA.

DeepSeek cite explicitement la fraude au référencement naturel (SEO) et la manipulation du GEO parmi ses cibles. Le SEO, ou optimisation pour les moteurs de recherche, consiste à rendre un contenu plus facile à trouver dans les résultats de recherche. Le GEO désigne les tentatives visant à influencer les contenus que les systèmes d'IA générative récupèrent ou incluent dans leurs réponses. Une manipulation peut consister à faire paraître une page plus utile ou plus fiable que ne le justifie son contenu.

Pour une application d'IA, la qualité de la recherche documentaire influe sur toutes les étapes suivantes. Un modèle qui rédige une réponse ou crée un logiciel peut s'appuyer sur les pages sélectionnées par un service de recherche. DeepSeek présente ses filtres et son classement comme des éléments du service fourni aux développeurs, en complément de la simple capacité à effectuer des recherches.

Poids ouverts et choix de déploiement

DeepSeek a publié les poids du modèle V4.1-Flash-1017 sur Hugging Face et ModelScope. Les poids sont les paramètres numériques appris pendant l'entraînement. Leur téléchargement permet aux développeurs d'exécuter le modèle sur une infrastructure qu'ils contrôlent, plutôt que de dépendre entièrement d'un service hébergé.

La version est publiée sous licence MIT et comprend le code d'inférence ainsi que des instructions de déploiement. L'inférence consiste à faire fonctionner un modèle entraîné pour qu'il génère une réponse. Ces ressources permettent aux organisations d'exploiter elles-mêmes le modèle, dans la limite de leurs capacités de calcul.

L'architecture sous-jacente de V4.1 Flash prend en charge les entrées textuelles et les images, une fenêtre de contexte d'un million de jetons et des sorties pouvant atteindre 384 000 jetons. Les jetons sont de petites unités d'information, souvent des mots ou des fragments de mots. Une fenêtre de contexte plus grande permet à un modèle de recevoir davantage de contenu pour une tâche, par exemple du code, des instructions et du texte de référence.

Les développeurs qui continuent d'utiliser l'API hébergée peuvent employer le nom de modèle deepseek-flash. Télécharger le modèle et utiliser les services Search et Fetch hébergés sont deux choix de déploiement distincts : une organisation peut contrôler l'endroit où s'exécute l'inférence du modèle tout en choisissant séparément comment récupérer des informations web récentes.

Les dates à retenir pour les développeurs

Le calendrier de DeepSeek relie le lancement initial de Flash, la mise à jour d'octobre et le début de la facturation des services de recherche documentaire. Voici les dates principales :

• 10 septembre 2026 : lancement de V4.1 Flash.
• 3 octobre 2026 : DeepSeek Harness v0.2.1-alpha.1 introduit une compatibilité expérimentale avec Claude Code Mods.
• 17 octobre 2026 : annonce de V4.1-Flash-1017 et des interfaces publiques Search et Fetch.
• 31 octobre 2026 à 16 h UTC : début de la facturation des appels Search et Fetch concernés, effectués par l'intermédiaire d'outils exécutés sur les serveurs de DeepSeek.
• 1er novembre 2026 à 00 h, heure de Pékin : entrée en vigueur du même changement de facturation à l'heure locale en Chine.

L'exemption temporaire s'applique aux appels concernés effectués par l'intermédiaire d'outils dans DeepSeek Harness, Claude Code et Codex. Les développeurs qui envoient des requêtes directes doivent prévoir leur budget en fonction des tarifs publiés pour les requêtes réussies. Le lancement du 17 octobre a associé la mise à niveau du codage aux services de recherche documentaire ; l'échéance de novembre est le prochain changement concret pour les utilisateurs des outils exemptés.

Points clés

• V4.1-Flash-1017 met à jour le site web, l'application et l'API de DeepSeek, en privilégiant la création de projets complets.
• Les évaluations de DeepSeek font état d'une progression de DeepSWE, de 74,2 à 77,0, et de Terminal-Bench, de 31,2 à 42,3.
• DeepSeek recommande la version 0.2.1-rc.1 ou ultérieure de Harness.
• Search trouve des pages web ; Fetch récupère le titre et le contenu d'une page donnée.
• Chaque service coûte 0,75 $, ou 5 yuans selon le tarif chinois, pour 1 000 requêtes réussies. Les échecs, les résultats vides et les délais d'attente dépassés sont gratuits.
• Les appels concernés effectués par l'intermédiaire des outils restent gratuits jusqu'à minuit, heure de Pékin, le 1er novembre 2026.
• Les poids du modèle mis à jour sont disponibles sur Hugging Face et ModelScope.