DeepSeek V4.1 Flash 1017: כמעט כמו Opus, בעשירית מהמחיר, ולמה צריך סבלנות

Q: מה זה DeepSeek V4.1 Flash 1017?

DeepSeek V4.1 Flash 1017 הוא גרסה מעודכנת של המודל הקטן והזול של DeepSeek, שיצאה ב־17 באוקטובר 2026. בבדיקות של מפתחים הוא מגיע לתוצאות קרובות למודלים המובילים, כמו Claude Opus 5.5 ו־GPT-6.1 Sol, במחיר נמוך פי 3 עד 26, אבל עובד לאט יותר. המשקלים שלו פתוחים ברישיון MIT, וחלון ההקשר שלו הוא מיליון טוקנים.

Q: כמה עולה DeepSeek V4.1 Flash 1017?

ב־API של DeepSeek: 0.15 דולר למיליון טוקנים בקלט ו־0.60 דולר בפלט, וטקסט שהמודל כבר קרא עולה 0.003 דולר למיליון טוקנים. בשעות העומס של DeepSeek המחיר כפול: בשעון ישראל בחורף, 03:00–06:00 ו־08:00–12:00, בימים שני עד שישי. אצל ספקי אירוח אחרים המחיר שונה.

Q: האם DeepSeek 1017 טוב יותר מ־Claude Opus 5.5?

לא. ברוב הבדיקות Opus 5.5 יצא מלוטש יותר, ובמבחן של 105 באגים אמיתיים הוא קיבל 41.7 בריצה הראשונה, מול 34 ל־DeepSeek, שעלה ל־38.7 בממוצע של שלוש ריצות. היתרון של DeepSeek הוא היחס: תוצאה קרובה, במחיר נמוך בהרבה.

Q: האם בטוח לשלוח ל־DeepSeek מידע של העסק?

לפי מדיניות הפרטיות של DeepSeek, מה שנשלח לשירותים שלה נשמר בסין. למידע ציבורי ולקוד זה בדרך כלל לא בעיה. למידע אישי של לקוחות, עדיף להריץ את המודל אצל ספק אירוח מחוץ לסין, כמו DeepInfra, Cloudflare או BaseTen, או לבחור מודל אחר.

17 באוקטובר 2026, כמה שעות אחרי ההשקה

מפתח נותן לשני מודלים את אותה בקשה: לבנות סצנה מונפשת בתלת־ממד. Claude Opus 5.5‏, אחד המודלים המובילים היום, מסיים אחרי כ־20 דקות. החשבון: כ־6 דולר. DeepSeek V4.1 Flash 1017‏ עובד כשעה. החשבון: 23 סנט.

פסק הדין שלו: Opus‏ ניצח, עם אנימציה, סאונד ותשומת לב לפרטים. DeepSeek‏ הגיע "די קרוב", עם כמה טעויות.

כמעט אותה עבודה, בפחות מ־4% מהמחיר. רק צריך לחכות לה.

DeepSeek V4.1 Flash 1017‏ הוא המודל הקטן והזול של DeepSeek‏, בגרסה שיצאה ב־17 באוקטובר 2026. ביממה הראשונה מפתחים נתנו לו את אותן משימות שנתנו ל־Opus 5.5‏, ל־GPT-6.1 Sol‏ ול־Gemini 4 Argon‏, ופרסמו את התוצאות, את הזמן ואת החשבון. עברתי על הבדיקות האלה, על המדידות הבלתי תלויות שקיימות ועל המחירונים. את המודל עצמו עוד לא הרצתי על משימות של לקוחות. לאורך המאמר אני מסמן מה נמדד ומה דעה שלי.

בקצרה

הדעה שלי: מול המודלים הגדולים, זה כרגע המודל המשתלם ביותר שראיתי לעבודה ארוכה של סוכן. בבדיקות של מפתחים הוא מגיע לתוצאה קרובה ל־Opus 5.5‏, ל־GPT-6.1 Sol‏ ול־Gemini 4 Argon‏, בין 4% לשליש מהמחיר שלהם.
המחיר של היתרון: זמן. הוא חושב, בודק ומלטש הרבה. משימה שלוקחת למודל מוביל 15–20 דקות לוקחת לו לפעמים שעה ויותר.
במשימה קצרה הוא כבר לא הזול ביותר. Claude Haiku 5.5‏ ו־GPT-6 Luna‏ ירדו לאחרונה ל־0.10 דולר למיליון טוקנים בקלט ו־0.50 בפלט, ובבדיקה קצרה אחת הם זולים ממנו, ו־Luna‏ גם מהיר ממנו בהרבה.
מה זה נותן לעסק עם סוכן: משימות גדולות שלא היה שווה לתת לסוכן, כמו לבנות דף נחיתה, לתקן באגים באתר או להכין דוח חודשי, יכולות לרוץ בלילה בסנטים. בתנאי אחד: לא לשלוח אליו ישירות מידע אישי של לקוחות, כי השירות של DeepSeek‏ עצמה שומר את המידע בסין.

הדעה שלי: קבלן מעולה, איטי וזול מאוד

הדרך הכי פשוטה להבין את DeepSeek 1017‏ היא לחשוב על שני קבלנים.

הקבלן הראשון הוא Opus 5.5‏. הוא מגיע, מבין מיד מה צריך, מסיים מהר ומלוטש. החשבון בהתאם.

הקבלן השני הוא DeepSeek 1017‏. הוא מיומן כמעט באותה רמה, אבל עובד לאט: מודד פעמיים, בודק שוב, מתקן פרטים קטנים שאף אחד לא ביקש. בסוף היום התוצאה כמעט זהה, והחשבון קטן פי כמה, ולפעמים פי 26.

אם אתם עומדים ליד ומחכים, הקבלן השני מתסכל. אבל סוכן AI‏ לא צריך שתעמדו ליד. אפשר לתת לו משימה בערב ולקבל אותה בבוקר. במצב כזה, מה שחשוב הוא איכות התוצאה והחשבון, ובשניהם 1017 מצוין. לכן אני חושב שזה אחד המודלים החשובים שיצאו השנה לעסקים קטנים, לא בגלל שהוא הכי חכם, אלא בגלל שהוא הופך עבודה גדולה לזולה.

מה זה DeepSeek V4.1 Flash 1017‏, בשתי דקות

DeepSeek‏ היא חברת AI‏ סינית שמפרסמת את המודלים שלה עם משקלים פתוחים, כלומר כל אחד יכול להוריד אותם ולהריץ אותם אצלו. בסדרה הנוכחית יש מודל גדול, V4 Pro‏, ומודל קטן, Flash‏. הגרסה הזו היא עדכון של Flash‏, והמספר 1017 הוא התאריך שבו יצאה. לפי DeepSeek‏, היא משיגה ציונים גבוהים יותר מהגרסה של ספטמבר, מסיימת משימות מהר יותר וכותבת תשובות קצרות יותר, באותו מחיר.

$0.15למיליון טוקנים בקלט, ו־0.60 דולר בפלט. בשעות העומס של DeepSeek‏, פי 2

$0.003למיליון טוקנים שהמודל כבר קרא. זה הסוד של המחיר בעבודה ארוכה, ונסביר בהמשך

1Mטוקנים בחלון ההקשר: כמות הטקסט שהמודל יכול להחזיק בבת אחת

MIT‏רישיון פתוח: אפשר להריץ אותו גם אצל ספק אירוח מחוץ לסין

מקורות: עמוד המחירים והודעת ההשקה של DeepSeek‏, וכרטיס המודל ב־Hugging Face‏, נכון ל־18 באוקטובר 2026. מחירים מחוץ לשעות העומס.

אם הסוכן שלכם כבר מחובר ל־DeepSeek‏ דרך ה־API‏, החיבור הישיר לשרתים שלה, לא צריך לעשות כלום: השם deepseek-flash מפנה מאז 17 באוקטובר לגרסה החדשה. מה זה טוקן ולמה סופרים בו את המחיר, הסברנו במה זה טוקן.

אותה משימה, כמה מודלים: מה יצא בפועל

אלה הבדיקות הבולטות מהיממה הראשונה. כל המספרים הם של מי שהריץ את הבדיקה, לא מדידה שלנו. רוב המשימות הן סצנות תלת־ממד בדפדפן, כי את התוצאה שלהן רואים בעין. זה פחות רחוק מהעסק שלכם ממה שזה נראה: סצנה כזו היא אותו סוג עבודה כמו דף נחיתה או אנימציה שמסבירה מוצר. שעה של קוד, עיצוב ובדיקה ברצף, בלי שאדם מתערב.

מפת המשתתפים: Opus 5.5‏, GPT-6.1 Sol‏, GPT-6 Astra‏ ו־Gemini 4 Argon‏ הם המודלים הגדולים והיקרים. Haiku 5.5‏ ו־GPT-6 Luna‏ הם הקטנים והזולים, כלומר המתחרים הישירים של DeepSeek Flash‏.

המשימה, ומי הריץ	מול	DeepSeek 1017‏	המתחרה	מי ניצח, לדברי הבודק
סצנה מונפשת בתלת־ממד (marcthecreatorr‏)	Claude Opus 5.5‏	0.23 דולר, כשעה	כ־6 דולר, כ־20 דקות	Opus. DeepSeek‏ "די קרוב"
בריכת דגי קוי (notjazii‏)	Gemini 4 Argon‏	0.40 דולר, 50 דקות	1.20 דולר, 13 דקות	"די קרוב". המים יצאו טובים יותר ב־DeepSeek‏
סביבה עם בריכה (notjazii‏)	GPT-6 Astra‏	0.90 דולר, שעה ו־40 דקות	7 דולר, 20 דקות	Astra‏ בפרטים, DeepSeek‏ בסביבה
שיגור טיל (Bhavani_00007‏)	GPT-6.1 Sol‏	0.78 דולר, 3 דקות	6.10 דולר, 5 דקות	DeepSeek‏
פריז ומגדל אייפל (EnvolDev‏)	Argon‏, Haiku 5.5‏	0.53 דולר, שעה ו־10 דקות	Argon‏: 3.68 דולר. Haiku‏: 0.43 דולר	Argon‏ הכי מלוטש, פי 7 במחיר
מנורת לבה (BridgeBench‏)	Haiku 5.5‏, GPT-6 Luna‏	0.04 דולר, 4 דקות	Luna‏: פחות מסנט, 43 שניות. Haiku‏: 0.03 דולר, 4.5 דקות	Luna‏
105 באגים אמיתיים בשני פרויקטים (Pawe‏ł Huryn‏)	Opus 5.5‏, Argon‏	ציון 34 בריצה הראשונה, 38.7 בממוצע של 3	Opus 41.7‏, Argon 40.7‏, בריצה הראשונה	Opus‏

מקור: הפוסטים של הבודקים ב־X‏, 17–18 באוקטובר 2026. הקישורים לכל בדיקה למטה.

התמונה חוזרת על עצמה: מול המודלים הגדולים, DeepSeek‏ מגיע קרוב, לא שווה, במחיר נמוך פי 3 עד 26. מול המודלים הקטנים, במשימה קצרה, הוא בדרך כלל לא מנצח. הנה הבדיקות עצמן.

מול Opus 5.5‏: 23 סנט מול 6 דולר. זו ההשוואה מהפתיחה. היא הוגנת במיוחד, כי הבודק לא הסתיר ש־Opus‏ טוב יותר.

לציוץ ולסרטון ההשוואה של marcthecreatorr‏ ב־X‏, 17 באוקטובר 2026

Opus 5.5‏ ניצח באיכות. DeepSeek‏ הגיע קרוב, עם כמה טעויות, בפחות מ־4% מהמחיר ובזמן ארוך פי 3. ההשוואה שלו, לא שלנו.

מול GPT-6.1 Sol‏: "90% זול יותר". אחת ההשוואות הנצפות ביממה הראשונה. לדברי הבודק, האיכות קרובה, ושני המודלים לקחו בערך אותו זמן.

לציוץ ולסרטון ההשוואה של SPAC89‏ ב־X‏, 17 באוקטובר 2026

GPT-6.1 Sol‏ ברמה הגבוהה ביותר מול DeepSeek 1017‏ ברמה הגבוהה ביותר. הבודק לא פירט את המשימה בטקסט.

מול GPT-6.1 Sol‏, שוב: הפעם DeepSeek‏ ניצח. בבדיקה של שיגור טיל DeepSeek‏ סיים ב־3 דקות ועלה 78 סנט. GPT-6.1 Sol‏ לקח 5 דקות ועלה 6.10 דולר. לדברי הבודק, DeepSeek‏ "פשוט הרס", והוא גם זול פי 8 ומהיר יותר.

לציוץ ולסרטון של Bhavani_00007‏ ב־X‏: שיגור טיל, 17 באוקטובר 2026

DeepSeek 1017‏: 78 סנט, 3 דקות. GPT-6.1 Sol‏: 6.10 דולר, 5 דקות. ההשוואה שלו, לא שלנו.

מול Gemini 4 Argon‏ ו־GPT-6 Astra‏: שליש ושמינית מהמחיר. אותו מפתח הריץ שתי השוואות. מול Argon‏ התוצאה יצאה "די קרובה", ואת המים DeepSeek‏ צייר טוב יותר. מול Astra‏, Astra‏ ניצח בפרטים ובמקוריות, אבל DeepSeek‏ עלה 90 סנט במקום 7 דולר. ובשתיהן DeepSeek‏ עבד זמן ארוך פי 4 עד 5.

לציוץ של notjazii‏ ב־X‏: Gemini 4 Argon‏ מול DeepSeek‏, 17 באוקטובר 2026

Argon‏: 13 דקות ו־1.20 דולר. DeepSeek‏: 50 דקות ו־40 סנט. אותה בקשה, שני המודלים ברמת החשיבה הגבוהה ביותר.

לציוץ של notjazii‏ ב־X‏: GPT-6 Astra‏ מול DeepSeek‏, 17 באוקטובר 2026

Astra‏: 20 דקות ו־7 דולר. DeepSeek‏: שעה ו־40 דקות ו־90 סנט.

ארבעה מודלים, מגדל אייפל אחד. הבדיקה הזו מעניינת כי יש בה גם מודל קטן של Anthropic. Argon‏ יצא המלוטש ביותר, ב־3.68 דולר. DeepSeek‏ בנה את המגדל, את נהר הסן ואת הגנים ב־53 סנט. אבל Haiku 5.5‏ עלה פחות ממנו, 43 סנט, וסיים מהר יותר.

לציוץ של EnvolDev‏ ב־X‏: פריז בארבעה מודלים, 18 באוקטובר 2026

DeepSeek 1017‏: 53 סנט, שעה ו־10 דקות. Haiku 5.5‏: 43 סנט, 45 דקות. Gemini 4 Argon‏: 3.68 דולר, 38 דקות. Muse Spark 1.3‏: בחינם, 17 דקות.

איפה הוא הפסיד

שלוש חולשות חוזרות בבדיקות, וחשוב להכיר אותן לפני שמכניסים אותו לעבודה.

משימה קצרה: מודלים קטנים אחרים זולים ממנו. BridgeBench‏, אתר שמשווה מודלים, מריץ על כל מודל את אותה משימה: לבנות מנורת לבה. GPT-6 Luna‏ סיים ב־43 שניות, בפחות מסנט, ובנה את המנורה הטובה מבין השלושה. DeepSeek‏ עבד 4 דקות ועלה 4 סנט, היקר מבין השלושה. Haiku 5.5‏ עלה 3 סנט ועבד קצת יותר ממנו. הסכומים זעירים, אבל היחס חשוב לסוכן שעושה אלפי משימות קטנות בחודש. וזה לא חד־צדדי: בבדיקת ציור של משתמש אחד DeepSeek‏ ניצח את Haiku 5.5‏, ובמשימת סקר שמשתמש אחר נתן ל־Opus 5.5‏ לשפוט, DeepSeek‏ דורג מעל Haiku‏ ומעל Luna‏. אלה בדיקות קטנות, עם מעט צפיות, אבל הן מראות שבין הקטנים אין מנצח קבוע.

לציוץ של BridgeBench‏ ב־X‏: מנורת לבה, 17 באוקטובר 2026

GPT-6 Luna‏: הזול, המהיר והטוב ביותר במשימה הזו. משימה קצרה אחת, והיא לא מודדת את המחיר הנמוך של DeepSeek‏ על טקסט שכבר נקרא.

קוד אמיתי: עדיין מאחורי המובילים. Pawe‏ł Huryn‏ אסף 105 באגים אמיתיים בשני פרויקטים, באגים שמודלים מובילים פספסו בתחילת השנה, וביקש מכל מודל למצוא ולתקן. בריצה הראשונה DeepSeek 1017‏ קיבל 34, מול 41.7 ל־Opus 5.5‏ ו־40.7 ל־Argon‏. אחרי שלוש ריצות הממוצע שלו עלה ל־38.7. זו קפיצה גדולה מ־21.7 של הגרסה הקודמת, אבל לפי Huryn‏ התוצאות שלו השתנו בין ריצה לריצה יותר מהרגיל.

לציוץ של Pawe‏ł Huryn‏ ב־X‏: 105 באגים אמיתיים, 17 באוקטובר 2026

בריצה הראשונה DeepSeek‏ קיבל 34. הממוצע של שלוש ריצות, 38.7, פורסם בעדכון שלו באותו יום.

זמן. זו התלונה שחוזרת הכי הרבה. המודל מוציא טקסט מהר, אבל חושב ובודק כל כך הרבה שמשימה לוקחת שעה. אפילו teortaxesTex‏, מעריץ מוצהר של DeepSeek‏, כתב אחרי שעבר על היומנים שהמודל מבזבז חלק גדול מהזמן על "התעסקות" בפרטים קטנים, ושצריך להחזיק אותו "ברצועה קצרה".

למה במשימה ארוכה הוא כל כך זול, ובקצרה לא

כאן נמצא ההסבר לכל הבדיקות, והוא חשוב לכל מי שמשלם על סוכן.

חזרה לקבלן: לפני כל צעד הוא פותח מחדש את התוכניות, את ההוראות ואת מה שכבר עשה. סוכן עובד בדיוק כך. בכל צעד הוא שולח למודל מחדש את כל החומר, ובמשימה של שעה זה מצטבר לעשרות מיליוני טוקנים. הקריאה החוזרת הזו היא רוב החשבון.

וכאן DeepSeek‏ זול במיוחד. על חומר שהמודל כבר קרא הוא גובה 0.003 דולר למיליון טוקנים, פי 3 פחות מ־Haiku 5.5‏ ומ־GPT-6 Luna‏, ובלי תשלום נוסף על הפעם הראשונה, ששניהם גובים.

המדידה הבלתי תלויה היחידה של עלות למשימה ארוכה נעשתה על הגרסה הקודמת, מול מודלים מהדור הקודם, במבחן DeepSWE‏ שבו סוכן מתקן באגים אמיתיים בקוד. היא מראה כמה הפער גדול כשכל המודלים מגיעים לאותה תוצאה. ולפי הגרף של DeepSeek‏ עצמה, 1017 עולה במבחן הזה כ־20 סנט, פחות מחצי מהגרסה שבגרף:

DeepSWE‏: עלות למשימה, כשכל המודלים פותרים כ־74% מהמשימות

DeepSeek V4.1 Flash‏ (ספטמבר)

$0.43

Gemini 3.8 Flash‏

$2.36

GPT-6 Astra‏

$6.52

Claude Opus 5‏

$11.84

מקור: Fireworks‏, 14 בספטמבר 2026, על הגרסה הקודמת של DeepSeek. Fireworks‏ מוכרת גישה ל־DeepSeek‏, ולכן כדאי לקרוא את זה בזהירות. Opus 5‏ ו־Gemini 3.8 Flash‏ הם דור קודם, ו־Haiku 5.5‏ ו־GPT-6 Luna‏ לא נמדדו במבחן הזה. 99.6% מהקלט של DeepSeek‏ הגיע מהמטמון.

ועכשיו הצד השני. בסדרת משימות קצרות של Artificial Analysis‏, חברה שמודדת מודלים באופן בלתי תלוי, הגרסה הקודמת יצאה יקרה מ־Haiku 5.5‏ ומ־GPT-6 Luna‏: כ־14 סנט למשימה במחיר הרגיל, מול כ־5 סנט ל־Haiku‏ ברמת חשיבה בינונית ו־2 עד 7 סנט ל־Luna‏. הסיבה: היא כותבת הרבה, יותר מפי 2.5 מ־Haiku. DeepSeek‏ אומרת ש־1017 כותב פחות, אבל לא פרסמה בכמה.

הכלל שיוצא מזה, בשורה אחת: משימה ארוכה, שבה הסוכן עובד שעה על אותו חומר, זולה מאוד ב־DeepSeek‏. שאלה קצרה ומהירה זולה יותר ב־Haiku 5.5‏ או ב־GPT-6 Luna‏. ההשוואה הישירה עם Haiku‏ ו־Luna‏ במשימה ארוכה עוד לא נמדדה, ובבדיקת מגדל אייפל, שנמשכה כשעה, Haiku‏ דווקא יצא זול יותר. לכן זו הערכה שלי, ואני בודק אותה לפני שאני מעביר עבודה.

מה זה נותן לעסק שיש לו סוכן

עד היום, משימה גדולה של סוכן הייתה החלטה כלכלית. לבנות דף נחיתה, לעבור על כל האתר ולתקן, להכין מצגת או אנימציה שמסבירה מוצר: על מודל מוביל כל ניסיון עולה כמה דולרים, ולכן מנסים פעם אחת ומתפשרים. עם 1017 אותו ניסיון עולה סנטים, ואפשר לבקש שלוש גרסאות ולבחור.

איך הייתי מחלק את העבודה בסוכן של עסק קטן

תנו ל־DeepSeek 1017‏

עבודה גדולה שיכולה לרוץ בלילה: דף נחיתה, תיקוני אתר, דוח חודשי
אנימציה או הדמיה שמסבירה מוצר
כמה גרסאות של אותה משימה, כדי לבחור את הטובה
בלי מידע אישי, או דרך ספק אירוח מחוץ לסין

תנו ל־Haiku 5.5‏ או ל־GPT-6 Luna‏

תשובה מהירה ללקוח בצ'אט
מיון פניות ולידים
סיכום קצר של מייל או ביקורת
אלפי משימות קטנות בחודש

השאירו ל־Opus 5.5‏ או ל־GPT-6.1 Sol‏

לתכנן את העבודה ולבדוק את התוצאה של DeepSeek‏
קוד שטעות בו עולה ביוקר
תוצר שהאיכות שלו היא המוצר

החלוקה היא דעה שלי, על בסיס הבדיקות במאמר. אותה חלוקה בדיוק תיארו כמה מפתחים ב־Hacker News‏: DeepSeek‏ מבצע, Opus‏ או Sol‏ מתכננים ובודקים.

שימו לב לעמודה של Haiku‏ ו־Luna‏: מה שהסוכן עושה מול לקוחות בזמן אמת נשאר אצל המודלים הקטנים והמהירים. לקוח לא יחכה שעה לתשובה. מה זה סוכן AI‏ ומה הוא עושה ביום רגיל בעסק, תיארנו ביום עבודה עם סוכן AI‏.

שני דברים לבדוק לפני שמחברים

איפה המידע נשמר. לפי מדיניות הפרטיות של DeepSeek‏, המידע שנשלח לשירותים שלה נשמר בסין. על מה שכותבים באתר ובאפליקציה שלה היא גם כותבת שהיא רשאית להשתמש בו לאימון, עם אפשרות לבקש שלא. למשימות בלי מידע אישי, כמו קוד של אתר או אנימציה למוצר, זה לא משנה הרבה. למשימות עם פרטים של לקוחות, היתרון של משקלים פתוחים עוזר: תוך יממה מההשקה כבר הריצו את 1017 כמה ספקי אירוח שאינם סיניים, ביניהם DeepInfra‏, Cloudflare‏ ו־BaseTen‏, דרך OpenRouter‏, שירות שמחבר את הסוכן לכמה ספקים. צריך לבחור את הספק במפורש, כי ברשימה יש גם ספקים סיניים, ולדעת שספקים מריצים לפעמים גרסה מכווצת של המודל, כך שהתוצאה יכולה להיות מעט שונה. מה החוק בישראל דורש, פירטנו בAI‏ ותיקון 13.

מתי מריצים. אצל DeepSeek‏ עצמה המחיר כפול בשעות העומס שלה, שנופלות על הבוקר שלנו: בשעון החורף, מ־25 באוקטובר, 03:00–06:00 ו־08:00–12:00, משני עד שישי (עד אז, שעה אחת מאוחר יותר). וזה מסתדר עם מודל שממילא כדאי להריץ בלילה.

מה אני עושה עם זה

אני בונה את הסוכנים בדרך כלל על Hermes Agent‏, תשתית קוד פתוח של Nous Research‏, ובוחר לכל עסק את המודל שמתאים לו: OpenAI‏, Anthropic‏, Google‏, DeepSeek‏ או אחרים. פלטין דיגיטל היא OpenAI Select Partner‏, וזה לא משנה את הבחירה.

1017 נכנס אצלי לבדיקה כמודל ה"מבצע" לעבודה ארוכה שרצה בלילה, דרך ספק אירוח מחוץ לסין, כשמודל מוביל מתכנן את העבודה ובודק את התוצאה. התשובות ללקוחות בזמן אמת נשארות אצל מודלים קטנים ומהירים. ופרסום, תקציב, מחיקה והודעה בשם העסק ממשיכים לחכות לאישור שלכם, בכל מודל ובכל מחיר.

ב־Sigma AI Ranking‏, הדירוג שלנו שנשען רק על מדידות בלתי תלויות, 1017 מסומן בינתיים "ממתין לנתונים". הגרסה של ספטמבר כבר שם, במקום 14 מתוך 45 ושנייה בין המודלים הפתוחים, ואני מצפה לראות את 1017 עולה כשהמדידות יגיעו.

אם אתם רוצים להבין כמה עולה סוכן כזה מעבר למחיר של המודל, פירטנו בכמה עולה סוכן AI‏ לעסק. ולהשוואה עם מודלים שנבחנו לאחרונה: Gemini 4 Argon‏ וClaude Haiku 5.5‏.

שאלות נפוצות

מה זה DeepSeek V4.1 Flash 1017‏?

DeepSeek V4.1 Flash 1017‏ הוא גרסה מעודכנת של המודל הקטן והזול של DeepSeek‏, שיצאה ב־17 באוקטובר 2026. בבדיקות של מפתחים הוא מגיע לתוצאות קרובות למודלים המובילים, כמו Claude Opus 5.5‏ ו־GPT-6.1 Sol‏, במחיר נמוך פי 3 עד 26, אבל עובד לאט יותר. המשקלים שלו פתוחים ברישיון MIT‏, וחלון ההקשר שלו הוא מיליון טוקנים.

כמה עולה DeepSeek V4.1 Flash 1017‏?

ב־API‏ של DeepSeek‏: 0.15 דולר למיליון טוקנים בקלט ו־0.60 דולר בפלט, וטקסט שהמודל כבר קרא עולה 0.003 דולר למיליון טוקנים. בשעות העומס של DeepSeek‏ המחיר כפול: בשעון ישראל בחורף, 03:00–06:00 ו־08:00–12:00, בימים שני עד שישי. אצל ספקי אירוח אחרים המחיר שונה.

האם DeepSeek 1017‏ טוב יותר מ־Claude Opus 5.5‏?

לא. ברוב הבדיקות Opus 5.5‏ יצא מלוטש יותר, ובמבחן של 105 באגים אמיתיים הוא קיבל 41.7 בריצה הראשונה, מול 34 ל־DeepSeek‏, שעלה ל־38.7 בממוצע של שלוש ריצות. היתרון של DeepSeek‏ הוא היחס: תוצאה קרובה, במחיר נמוך בהרבה.

האם הוא זול יותר מ־Claude Haiku 5.5‏ ו־GPT-6 Luna‏?

תלוי באורך המשימה. לפי המחיר לטוקן הם זולים ממנו, וגם במשימות קצרות. במשימה ארוכה של סוכן, שבה המודל קורא שוב ושוב את אותו חומר, DeepSeek‏ צפוי לצאת זול יותר בזכות מחיר המטמון הנמוך מאוד, אבל השוואה ישירה במשימה כזו עוד לא פורסמה.

האם בטוח לשלוח ל־DeepSeek‏ מידע של העסק?

לפי מדיניות הפרטיות של DeepSeek‏, מה שנשלח לשירותים שלה נשמר בסין. למידע ציבורי ולקוד זה בדרך כלל לא בעיה. למידע אישי של לקוחות, עדיף להריץ את המודל אצל ספק אירוח מחוץ לסין, כמו DeepInfra‏, Cloudflare‏ או BaseTen‏, או לבחור מודל אחר.