← Toutes les actualités

Intelligence artificielle

DeepSeek actualise Flash et ouvre son API de recherche web

Annoncée le 17 octobre, la mise à jour Flash-1017 accompagne l’ouverture de Search et Fetch. Deux évolutions à distinguer : le modèle et son accès aux pages web.

Par Rédaction AUVR Studio3 min de lecture
Carte Nvidia P40 avec son dissipateur retiré, photo d’illustration du calcul sur GPU, sans lien avec les équipements de DeepSeek.

Le 17 octobre 2026, DeepSeek a annoncé la mise à jour DeepSeek-V4.1-Flash-1017 et l’ouverture de ses API Search et Fetch. La première évolution concerne le modèle ; la seconde donne aux applications des moyens de chercher puis de lire des pages web. Les deux annonces répondent à des besoins différents, même si elles peuvent être combinées dans un assistant. [1]

Une nouvelle version, sans changer l’appel habituel

D’après le journal officiel, les versions web et mobile de Flash ont été actualisées. Côté API, le nom d’appel deepseek-flash et la tarification du modèle restent inchangés. Cela ne signifie pas que l’ensemble des services associés devient gratuit : les outils de recherche disposent de leurs propres règles de facturation. [1][3]

La fiche technique présente Flash-1017 comme une mise à jour mineure du précédent modèle, couvrant notamment le raisonnement, le code, les agents et la vision. Elle indique une fenêtre de contexte allant jusqu’à un million de tokens et une licence MIT pour le code et les poids. Cette ouverture ne remplace pas les ressources techniques nécessaires à un déploiement. [2]

Des résultats annoncés, pas une garantie universelle

DeepSeek indique un score de 42,3 sur Terminal-Bench 4.0, contre 31,2 pour la version précédente, et de 77,0 sur DeepSWE v1.1, contre 74,2. Ces chiffres proviennent de l’éditeur. Ils ne constituent pas une mesure indépendante des performances sur tous les projets. [2]

Les environnements d’évaluation comptent également : la fiche cite des cadres d’exécution différents selon les tests. Pour une équipe, le résultat utile reste donc celui obtenu sur ses propres tâches représentatives, avec une validation humaine des changements proposés. Un meilleur score ne dispense pas de vérifier une correction de code ou une réponse factuelle.

Rechercher une page et lire son contenu

Search renvoie des résultats structurés à partir d’une requête ; Fetch récupère le contenu d’une page au format Markdown. La documentation décrit notamment des filtres par site, langue et date, ainsi que des liens et résumés dans les résultats. L’extraction reste soumise à la disponibilité et aux règles d’accès du site visité. [3]

La facturation des appels directs porte sur les requêtes réussies produisant un résultat, et non sur le nombre de tokens. Les recherches vides, échecs et délais dépassés ne sont pas facturés selon ce guide. Il faut donc distinguer le coût du modèle de celui des recherches effectuées autour de sa réponse. [3]

Ce que cela peut changer dans un outil de travail

Une application pourrait ainsi repérer une documentation récente, en récupérer le texte, puis demander au modèle d’en produire une synthèse sourcée. C’est un exemple d’usage, pas une promesse de fiabilité automatique : une page trouvée peut être incomplète, promotionnelle ou ancienne. Garder les liens consultables et contrôler les dates reste essentiel.

Sources

[1] DeepSeek — Journal des annonces, entrée du 17 octobre 2026.

[2] DeepSeek — Fiche de Flash-1017, documentation du modèle.

[3] DeepSeek — Guide Search et Fetch, documentation technique.

Toutes les sources ont été consultées le 18 octobre 2026.

Crédit photographique

Photo d’illustration d’archive : carte Nvidia P40 et dissipateur retiré, Tim Sheerman-Chase, 11 septembre 2026. Ce matériel illustre le calcul sur GPU et ne représente pas les équipements de DeepSeek. Photo originale — Licence CC BY 4.0. Version redimensionnée à 1280 × 853 pixels, sans recadrage.