Memahami Pembaruan DeepSeek V4.1 Flash 1017: 11 Tolok Ukur Meningkat Menyeluruh, Harga Tak Naik Sedikit Pun

17 Oktober 2026, DeepSeek diam-diam meningkatkan V4.1 Flash ke DeepSeek-V4.1-Flash-1017. DeepSeek menyebutnya sebagai pembaruan minor, tetapi berdasarkan data yang diumumkan, semua 11 tolok ukur yang dicantumkan DeepSeek meningkat, dan skor Terminal-Bench 4.0 naik 11,1 poin. Ini jelas bukan sekadar perbaikan kecil.

Kebanyakan developer sebenarnya ingin tahu dua hal: Apa saja peningkatan DeepSeek V4.1 Flash 1017? Apakah harganya berubah? Artikel ini menjawab berdasarkan data dari catatan pembaruan resmi DeepSeek, halaman harga, dan kartu model di Hugging Face. Informasi dari pihak ketiga akan diberi label tersendiri.

Manfaat utama: Setelah membaca artikel ini, kamu akan tahu seberapa besar peningkatan nyata versi 1017, mengapa “harga tidak berubah” sebenarnya berarti biaya lebih murah, dan cara memangkas biaya API DeepSeek hingga separuh lagi dengan memanfaatkan jam-jam sepi.

Apa itu DeepSeek V4.1 Flash 1017: pembaruan minor tanpa perubahan arsitektur

DeepSeek V4.1 Flash adalah model terkecil dalam keluarga arsitektur baru yang dirilis pada 10 September 2026, dengan dukungan bawaan untuk memahami gambar. Versi 1017 adalah iterasi pertamanya, sekitar sebulan setelah peluncuran. Catatan pembaruan resminya cukup ringkas: model ditingkatkan menjadi DeepSeek-V4.1-Flash-1017, versi web dan aplikasi diperbarui secara bersamaan, sementara cara menggunakan API dan harganya tidak berubah.

Berdasarkan informasi teknis di Hugging Face, versi 1017 tetap menggunakan arsitektur yang sama: 552B parameter pada backbone, sekitar 8B parameter aktif per token pada tahap prefill, dan sekitar 16B pada tahap decoding, serta 196B memori kondisional Engram. Analisis dari komunitas berbahasa Inggris umumnya menyebut bahwa perubahan ini berasal dari putaran baru pelatihan lanjutan dengan reinforcement learning. File konfigurasi, tokenizer, dan pengodean petunjuk tidak berubah, sehingga kode yang sudah ada tidak perlu diubah.

Satu hal yang secara khusus disebutkan DeepSeek adalah versi 1017 dioptimalkan untuk DeepSeek Harness, Tencent CodeBuddy, dan WorkBuddy. DeepSeek menyarankan penggunaan DeepSeek Harness versi 0.2.1-rc.1 atau lebih baru. Ini menunjukkan bahwa pelatihan kali ini berfokus pada skenario pemrograman dengan Agent. Jika kamu menggunakan siklus Agent buatan sendiri, peningkatan yang terasa mungkin tidak sebesar angka resmi.

🎯 Saran teknis: Alias model akan otomatis mengarah ke versi baru. Sebelum mengalihkan trafik produksi, sebaiknya lakukan uji regresi dengan sampel dari kebutuhanmu sendiri. Melalui APIYI apiyi.com, kamu bisa memanggil DeepSeek dan model populer lainnya dengan kunci yang sama, sehingga lebih mudah membandingkannya dalam satu rangkaian skrip evaluasi.

Apa yang Ditingkatkan DeepSeek V4.1 Flash 1017: Perbandingan 11 Tolok Ukur

Cara paling langsung untuk menjawab “apa yang ditingkatkan” adalah membandingkan hasil versi peluncuran resmi pada September dengan versi 1017 pada Oktober. Semua data pada tabel berikut berasal dari catatan pembaruan resmi DeepSeek. Skor lama Apex Bench tidak tercantum dalam catatan resmi dan dikutip dari rangkuman komunitas berbahasa Inggris, jadi anggap sebagai referensi saja.

Ada tiga hal yang bisa kita simpulkan dari tabel ini. Pertama, peningkatan terbesar terjadi pada tugas agen dan pemrograman. Kenaikan relatif Terminal-Bench 4.0 dan ProgramBench sama-sama melampaui 35%, sejalan dengan pernyataan resmi bahwa model dioptimalkan untuk Harness dan CodeBuddy. Kedua, skor tolok ukur visual juga meningkat secara konsisten sebesar 2–4 poin, yang menunjukkan bahwa pelatihan lanjutan kali ini tidak mengorbankan kemampuan multimodal. Ketiga, metode pengujian pada beberapa tolok ukur tidak sepenuhnya konsisten. Misalnya, versi baru Automation-Bench diberi label v1.0.6, sedangkan versi peluncuran HLE tidak mencantumkan apakah pengujian menggunakan alat. Karena itu, sebaiknya jangan menilai hanya dari satu angka.

Peningkatan efisiensi DeepSeek V4.1 Flash 1017: keluaran lebih singkat, tugas lebih cepat

Selain skor, DeepSeek juga menyoroti perubahan yang mudah terlewat: versi 1017 menyelesaikan tugas lebih cepat dan menghasilkan keluaran yang lebih singkat. Hal ini sama pentingnya dengan skor untuk API yang mengenakan biaya berdasarkan token. Jika jumlah token yang dihasilkan untuk tugas yang sama berkurang, tagihan pun langsung lebih kecil.

Perlu diketahui bahwa DeepSeek tidak mengungkapkan persentase pengurangannya, dan sejauh ini komunitas berbahasa Inggris belum memiliki pengukuran perbandingan sebelum dan sesudah yang tepercaya. Cara paling aman adalah menghitung perubahan usage.completion_tokens berdasarkan sampel dari bisnis Anda sendiri, lalu menggunakan data nyata untuk mengetahui seberapa besar penghematan biayanya.

Komunitas berbahasa Inggris merangkum metode pelatihan ini sebagai “Wish-Driven Programming”: model menyelesaikan sebuah proyek dari awal hingga akhir, lalu menilai hasilnya berdasarkan target dan melakukan iterasi. Contoh yang ditampilkan secara resmi meliputi rekonstruksi 3D Kota Terlarang, gim balap di peramban, dan pembuatan ulang Portal 2 dengan Godot. Proyek berantai panjang seperti ini memang selaras dengan tolok ukur seperti Terminal-Bench dan ProgramBench, sekaligus menjelaskan mengapa skor tugas agen meningkat paling tinggi.

Apakah Harga DeepSeek V4.1 Flash 1017 Berubah? Penjelasan Tarif Luar Jam Sibuk dan Jam Sibuk

Kesimpulannya: harga API DeepSeek V4.1 Flash 1017 tidak berubah, tetap sama dengan versi perdana pada September. Namun, “tidak berubah” perlu dipahami dalam dua konteks: saat pertama dirilis pada September, harganya sudah pernah diturunkan, dan saat ini DeepSeek menerapkan dua tarif—luar jam sibuk dan jam sibuk—dengan selisih harga per unit hingga dua kali lipat.

Menurut definisi resmi, jam sibuk berlangsung Senin hingga Jumat pukul 01.00–04.00 dan 06.00–10.00 UTC. Jika dikonversi ke waktu Beijing, rentangnya menjadi hari kerja pukul 09.00–12.00 dan 14.00–18.00. Hari libur nasional di Tiongkok tidak dihitung sebagai jam sibuk. Di luar waktu tersebut—termasuk malam hari, waktu istirahat siang, akhir pekan, dan sepanjang hari libur—biayanya mengikuti tarif luar jam sibuk, yaitu setengah dari tarif jam sibuk.

Jadwal ini berdampak langsung pada tim di Indonesia: jam sibuk hampir sepenuhnya bertepatan dengan jam kerja di dalam negeri. Jika tugas Anda tidak membutuhkan respons langsung—seperti penerjemahan massal, anotasi data offline, atau pemindaian repositori kode—jadwalkan pekerjaan tersebut setelah pukul 18.00 atau pada akhir pekan. Tarifnya langsung turun setengah, penghematan yang lebih terasa daripada optimasi petunjuk apa pun.

Linimasa Perubahan Harga DeepSeek V4.1 Flash

Jika melihat linimasa yang lebih panjang, seri Flash mengalami proses “harga turun, lalu kapasitas meningkat tanpa kenaikan harga” dalam waktu dua bulan. Harga pada era V4 Flash dihimpun dari komunitas berbahasa Inggris dan hanya sebagai referensi; data versi September dan Oktober berasal dari sumber resmi.

Harga seri V4.1 dalam tabel adalah tarif luar jam sibuk. Pada jam sibuk, harganya menjadi dua kali lipat.

Mengapa “Harga Tetap” pada Praktiknya Berarti Biaya Turun

Harga per unit memang tetap, tetapi total biaya setiap tugas ditentukan oleh “harga per unit × jumlah token”. Pihak resmi mengonfirmasi bahwa output versi 1017 lebih singkat. Artinya, tugas yang sama menggunakan lebih sedikit token output. Karena harga output empat kali lipat harga input, pemangkasan output memberikan penghematan yang lebih besar daripada pemangkasan input.

Sebagai contoh ilustratif, sebuah tugas Agent pada jam luar sibuk menggunakan 1 juta token input (cache tidak cocok) dan 200 ribu token output, dengan biaya sekitar $0.15 + $0.12 = $0.27. Jika jumlah output berkurang 20% (hanya asumsi; hasil sebenarnya bergantung pada pengukuran Anda), biaya output turun dari $0.12 menjadi sekitar $0.096. Jika ditambah pemanfaatan kembali konteks panjang dengan tarif cache cocok $0.003, biaya sebenarnya bisa makin rendah.

💰 Optimasi biaya: Untuk pemanggilan massal dan proyek yang sensitif terhadap anggaran, jadwalkan tugas nonreal-time pada jam luar sibuk dan usahakan menggunakan kembali petunjuk sistem yang sama agar tingkat kecocokan cache meningkat. Dengan melakukan pemanggilan melalui platform APIYI apiyi.com, Anda juga bisa melihat rincian penggunaan berbagai model dalam satu tempat, sehingga biaya sebenarnya untuk tiap jenis tugas lebih mudah dihitung.

Search dan Fetch API: Komponen Biaya Baru yang Dibuka Bersamaan dengan Versi 1017

Ada perubahan lain yang dirilis bersama versi 1017: DeepSeek membuka kemampuan Search (pencarian internet) dan Fetch (pengambilan halaman web) miliknya untuk pengembang eksternal. Kedua fitur ini ditagih terpisah berdasarkan jumlah permintaan, masing-masing $0.75 per 1.000 permintaan yang berhasil, di luar biaya token model.

Halaman harga resmi juga mencantumkan masa transisi: permintaan semacam ini yang diajukan melalui DeepSeek Harness, Claude Code, atau Codex saat ini masih gratis. Penagihan per permintaan akan dimulai pada 1 November 2026 pukul 00.00 waktu Beijing. Jika alur kerja Agent Anda banyak mengandalkan pencarian internet, sebaiknya hitung jumlah pemanggilan sebelum November agar bisa memperkirakan biaya tambahan ini lebih awal.

Panduan Cepat DeepSeek V4.1 Flash 1017: Contoh Pemanggilan API

Karena 1017 tetap menggunakan nama model deepseek-flash, kode yang sudah ada akan otomatis menggunakan versi baru tanpa perlu perubahan apa pun. Berikut contoh pemanggilan minimal yang kompatibel dengan OpenAI SDK:

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # 使用 APIYI 统一接口
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-flash",  # 实际可用模型名以平台模型列表为准
    messages=[{"role": "user", "content": "用 Python 写一个读取 CSV 并按列求和的函数"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)
print(resp.usage)  # 记录 Token 用量，便于对比新旧版本输出长度

import time
import statistics
import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # APIYI 统一接口，一个 Key 调用多个模型
)

PROMPTS = [
    "解释 Python 中生成器和迭代器的区别，并给出示例",
    "写一个带重试和指数退避的 HTTP 请求函数",
    "把下面的 SQL 改写成 pandas 代码：SELECT city, AVG(price) FROM orders GROUP BY city",
]

def run(model: str, prompts: list[str]) -> dict:
    out_tokens, latency = [], []
    for p in prompts:
        start = time.time()
        resp = client.chat.completions.create(
            model=model,
            messages=[{"role": "user", "content": p}],
        )
        latency.append(time.time() - start)
        out_tokens.append(resp.usage.completion_tokens)
    return {
        "model": model,
        "avg_output_tokens": statistics.mean(out_tokens),
        "avg_latency_s": round(statistics.mean(latency), 2),
    }

if __name__ == "__main__":
    # 将历史记录中的 completion_tokens 与本次结果对比，即可估算 1017 的输出缩短幅度
    print(run("deepseek-flash", PROMPTS))

Beberapa tips praktis berikut dapat membantu Anda menjalankannya dengan lebih cepat:

• Mode berpikir: deepseek-flash mengaktifkan mode berpikir secara default. Untuk tugas sederhana seperti tanya jawab atau konversi format, Anda bisa beralih ke mode tanpa berpikir agar lebih menghemat Token output. Untuk format parameter yang tepat, ikuti dokumentasi resmi.
• Parameter sampling: Kartu model Hugging Face merekomendasikan temperature=1.0 dan top_p=0.95. Jika sebelumnya Anda sudah menyesuaikan temperature untuk versi lama, sebaiknya lakukan pengujian ulang.
• Nama model lama: deepseek-v4-flash masih bisa digunakan, tetapi kini diarahkan ke 1017. Sebaiknya ubah semuanya ke deepseek-flash agar tidak bermasalah jika alias lama dihentikan nanti.
• Pengujian regresi: Output yang lebih pendek dapat memengaruhi penguraian di sistem hilir yang bergantung pada format atau panjang tertentu. Sebelum beralih, uji dulu dengan sampel nyata.

🚀 Mulai cepat: APIYI apiyi.com direkomendasikan untuk membangun prototipe dengan cepat. Antarmuka yang kompatibel dengan OpenAI dapat langsung digunakan. Dalam beberapa menit, Anda bisa mengintegrasikan DeepSeek V4.1 Flash 1017 ke proyek yang sudah ada dan membandingkannya dengan model lain melalui pengujian A/B.

Untuk Skenario Apa DeepSeek V4.1 Flash 1017 Cocok: Perbandingan Pemilihan dengan V4 Pro

Setelah pembaruan 1017, muncul pertanyaan praktis: apakah V4 Pro yang lebih mahal masih diperlukan? Berdasarkan halaman harga resmi, Flash unggul dari sisi harga, konkurensi, dan kemampuan visual. Sementara itu, Pro masih menjadi model DeepSeek berukuran lebih besar yang tersedia untuk publik.

Berdasarkan informasi di atas, berikut beberapa pertimbangan dalam memilih model sesuai skenario:

1. Agent pemrograman dan otomatisasi terminal: Utamakan Flash 1017. Peningkatan terbesar pada versi ini berfokus di area tersebut, sementara harganya hanya sekitar sepertiga dari Pro.
2. Pemahaman diagram, tangkapan layar, dan dokumen: Pilih Flash karena saat ini Pro belum mendukung input visual.
3. Tugas offline dalam jumlah besar: Batas konkurensi Flash sebesar 2,500 dan harga di luar jam sibuk menjadikannya kombinasi dengan rasio harga-kinerja terbaik.
4. Penalaran kompleks yang membutuhkan kualitas jawaban sangat tinggi: Bandingkan Flash dan Pro menggunakan sampel yang sama sebelum memutuskan. Jangan hanya mengandalkan skor benchmark.

💡 Saran pemilihan: Pilihan model terutama bergantung pada jenis tugas dan standar kualitas yang Anda butuhkan. Coba Flash dan Pro secara bersamaan dengan kumpulan sampel nyata yang sama melalui APIYI apiyi.com. Anda hanya perlu mengganti nama model untuk beralih melalui antarmuka terpadu, sehingga kesimpulan bisa diperoleh dengan cepat.

Pertanyaan Umum

Q1: Apakah DeepSeek V4.1 Flash 1017 memerlukan perubahan kode?

Tidak. Pihak resmi mengonfirmasi bahwa cara pemanggilan API tetap sama. deepseek-flash akan otomatis mengarah ke versi 1017, dan nama lama deepseek-v4-flash juga akan diarahkan ke versi baru. Satu-satunya hal yang disarankan adalah melakukan pengujian regresi untuk memastikan penguraian di sistem hilir tetap berjalan normal setelah output menjadi lebih singkat. Melalui platform APIYI apiyi.com, Anda bisa mendapatkan kuota uji coba untuk memeriksa performa versi baru pada kebutuhan bisnis Anda.

Q2: Apakah harga DeepSeek V4.1 Flash 1017 berubah?

Harga per satuan tidak berubah: pada jam nonpuncak, input tanpa cache dikenai biaya $0.15, input dengan cache $0.003, dan output $0.60 (per satu juta Token). Pada jam sibuk, harganya menjadi dua kali lipat. Namun, karena output 1017 lebih singkat, total biaya untuk tugas yang sama biasanya akan turun. Biaya baru hanya berlaku untuk Search dan Fetch API, masing-masing $0.75 per 1.000 permintaan yang berhasil.

Q3: Jam berapa waktu sibuk di zona waktu Beijing?

Pada hari kerja, waktu sibuk berlangsung pukul 09.00–12.00 dan 14.00–18.00 waktu Beijing, setara dengan pukul 01.00–04.00 dan 06.00–10.00 UTC. Hari libur resmi di Tiongkok tidak dihitung sebagai waktu sibuk. Di luar waktu tersebut, berlaku tarif nonpuncak, yaitu setengah dari tarif waktu sibuk.

Q4: Apakah peningkatan benchmark 1017 dapat dipercaya?

Skor tersebut berasal dari publikasi resmi DeepSeek, sementara verifikasi independen oleh pihak ketiga masih berlangsung. Beberapa benchmark bergantung pada kerangka kerja tertentu. Misalnya, Terminal-Bench 4.0 menggunakan kerangka Claude Code, sedangkan DeepSWE menggunakan kerangka Mini-SWE-V2. Hasilnya mungkin berbeda jika menggunakan loop Agent buatan sendiri. Cara paling andal adalah mengujinya dengan sampel dan kerangka kerja Anda sendiri sebelum memutuskan untuk beralih.

Q5: Bisakah DeepSeek V4.1 Flash 1017 diterapkan secara lokal?

Bisa. Bobot model dirilis dengan lisensi MIT di Hugging Face dan ModelScope, serta mendukung kerangka inferensi seperti vLLM, SGLang, dan Transformers. Namun, parameter utama sebanyak 552B membutuhkan kapasitas memori GPU yang sangat besar. Bagi tim kecil hingga menengah, pemanggilan API biasanya lebih hemat biaya.

Intisari

• Apa yang ditingkatkan: Arsitekturnya tetap sama, tetapi model menjalani putaran baru pelatihan penguatan. Skor pada seluruh 11 benchmark resmi meningkat; Terminal-Bench 4.0 naik dari 31.2 menjadi 42.3.
• Perubahan efisiensi: Tugas selesai lebih cepat dan output lebih singkat. Karena biaya dihitung berdasarkan Token, biaya per tugas pun langsung berkurang.
• Apakah harga berubah: Harga per satuan tetap sama. Tarif nonpuncak adalah $0.15 untuk input dan $0.60 untuk output; tarif waktu sibuk menjadi dua kali lipat. Waktu sibuk berlangsung pukul 09.00–12.00 dan 14.00–18.00 pada hari kerja, waktu Beijing.
• Biaya baru: Search dan Fetch API masing-masing dikenai biaya $0.75 per 1.000 permintaan. Mulai 1 November, biaya berlaku untuk pemanggilan melalui Harness, Claude Code, dan Codex.
• Cara integrasi: Tetap gunakan deepseek-flash, tanpa perlu mengubah kode. Lakukan pengujian regresi sebelum beralih.

Kesimpulan

Kembali ke dua pertanyaan pada judul, jawabannya bisa dirangkum dalam tiga poin:

1. Apa yang ditingkatkan: DeepSeek V4.1 Flash 1017 dilatih ulang dengan arsitektur yang sama. Peningkatan paling terasa ada pada kemampuan coding Agent, disusul pemahaman visual yang juga makin baik. Selain itu, output lebih singkat dan prosesnya lebih cepat.
2. Apakah harganya berubah: Tidak. Harganya tetap sama seperti setelah penurunan harga pada September. Karena output lebih singkat, biaya aktual jadi lebih rendah. Pada jam sepi, biayanya bisa turun hingga setengahnya.
3. Apa yang perlu dilakukan: Kode tidak perlu diubah, tetapi sebaiknya lakukan pengujian regresi dan evaluasi dampak penagihan Search/Fetch per penggunaan terhadap alur kerja Agent mulai November.

Bagi tim yang sudah menggunakan atau berencana menggunakan DeepSeek untuk Agent pemrograman, pemrosesan batch, maupun pemahaman diagram, 1017 adalah pembaruan yang “fitur bertambah tanpa kenaikan harga” dan layak segera diuji sebelum beralih. Anda bisa menguji hasilnya dengan cepat melalui APIYI di apiyi.com. Gunakan satu antarmuka terpadu untuk membandingkan DeepSeek V4.1 Flash 1017 dengan model-model terkemuka lainnya menggunakan sampel yang sama, lalu tentukan pembagian trafik produksi.

Bacaan Lanjutan Related Articles

Jika Anda tertarik dengan model seri DeepSeek, berikut bacaan yang direkomendasikan:

• 📘 Ulasan perdana DeepSeek V4.1 Flash: arsitektur baru dan multimodal bawaan — Pelajari perubahan arsitektur pada versi perdana bulan September
• 📊 Panduan optimasi biaya DeepSeek API: cache hit dan penjadwalan di luar jam sibuk — Kuasai kiat praktis untuk menekan biaya Token
• 🚀 Memilih model Agent pemrograman: perbandingan Flash, Pro, dan model closed-source terkemuka — Jelajahi kombinasi terbaik untuk berbagai kebutuhan

Referensi

1. Log pembaruan API DeepSeek: Pengumuman resmi dan data tolok ukur untuk V4.1 Flash dan versi 1017
2. Tautan: api-docs.deepseek.com/updates

3. Keterangan: Sumber utama skor tolok ukur dan informasi versi dalam artikel ini

4. Model dan harga DeepSeek: Harga resmi, jam sibuk, serta aturan penagihan Search/Fetch

5. Tautan: api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing

6. Keterangan: Harga mengikuti informasi terbaru di halaman resmi

7. Kartu model Hugging Face: Arsitektur, parameter, dan parameter sampling yang direkomendasikan untuk DeepSeek-V4.1-Flash

8. Tautan: huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash

9. Keterangan: Referensi untuk penerapan lokal dan konfigurasi parameter

10. Artikel perbandingan Regolo: Perbandingan harga dan tolok ukur V4 Flash dengan V4.1 Flash

11. Tautan: regolo.ai
12. Keterangan: Harga lama V4 Flash yang dikutip dalam artikel ini bersumber dari rangkuman pihak ketiga tersebut

Penulis: Tim Teknis APIYI
Diskusi teknis: Silakan berdiskusi di kolom komentar. Informasi lebih lanjut tersedia di pusat dokumentasi APIYI, docs.apiyi.com.