DeepSeek atualiza o V4.1 Flash para criar projetos completos e abre APIs de busca para desenvolvedores

Uma atualização para programação chega com uma nova cobrança por buscas

A DeepSeek lançou o V4.1-Flash-1017 em 17 de outubro de 2026, atualizando seu site, aplicativo e API, e abrindo para desenvolvedores externos o mecanismo de busca por trás de seus serviços. A empresa afirma que o modelo consegue criar projetos mais completos com instruções curtas, concluir tarefas mais rapidamente e produzir respostas mais breves do que a versão anterior, V4.1 Flash.

O lançamento reúne duas partes do fluxo de trabalho de um desenvolvedor de IA: software que escreve e revisa código e serviços que encontram informações atuais na internet. As novas interfaces Search e Fetch da DeepSeek custam US$ 0,75 por 1.000 solicitações bem-sucedidas. A tabela de preços em chinês informa que cada serviço custa 5 yuans por 1.000 solicitações bem-sucedidas.

Desenvolvedores que usam determinadas ferramentas têm uma isenção temporária. As chamadas Search e Fetch feitas por meio de ferramentas executadas nos servidores da DeepSeek, no DeepSeek Harness, Claude Code e Codex, estão atualmente isentas de cobrança para usuários da API da DeepSeek. A cobrança começa às 16h UTC de 31 de outubro, o equivalente à meia-noite, no horário de Pequim, de 1º de novembro de 2026.

O anúncio de lançamento em inglês da DeepSeek diz que a atualização melhora o desempenho em benchmarks e reduz a duração das tarefas e o tamanho das respostas. A promessa prática é simples: uma tarefa automatizada de programação deve levar menos tempo e gerar menos texto sujeito a cobrança.

A empresa também disponibilizou os pesos atualizados do modelo no Hugging Face e no ModelScope. O lançamento amplia o V4.1 Flash, apresentado em 10 de setembro, em vez de inaugurar uma família de modelos separada. Os lançamentos ocorreram com 37 dias de intervalo, um ciclo de desenvolvimento relativamente curto para esta atualização.

O que significa criar um projeto completo

A DeepSeek mira tarefas que vão além de responder a uma pergunta de programação ou produzir uma única função. Um agente de IA pode planejar um projeto, criar arquivos, executar ferramentas, examinar o resultado e revisar o trabalho. Um projeto completo pode exigir muitas ações desse tipo até que o usuário tenha algo utilizável.

Quatro demonstrações ilustram essa proposta: um modelo 3D da Cidade Proibida de Pequim, um jogo de corrida jogado no navegador, uma recriação de Portal 2 usando a engine de jogos Godot e Valley of Ages, uma cena 3D em transformação que retrata o desenvolvimento desde a pré-história até a era moderna.

A DeepSeek afirma que as demonstrações foram criadas no DeepSeek Harness com relativamente poucos comandos, material de referência limitado e poucas rodadas de interação. O anúncio não informa a quantidade exata de comandos nem o tempo necessário para concluir esses exemplos.

A empresa atribui os avanços ao aprendizado por reforço com feedback próprio. Em termos simples, esse tipo de treinamento usa comentários sobre tentativas para ajudar o modelo a fazer escolhas melhores posteriormente. Neste caso, o objetivo é melhorar a capacidade de executar uma tarefa em várias etapas conectadas, em vez de produzir uma primeira resposta convincente e parar por aí.

Para quem encomenda um jogo para navegador ou um protótipo visual, a mudança útil seria precisar de menos rodadas de instruções para pedir ao sistema que corrija partes ausentes. As demonstrações da DeepSeek se concentram nesse fluxo amplo de criação de projetos, que inclui construção visual e software interativo.

Onde aparecem os ganhos nos benchmarks

Os números de avaliação publicados pela DeepSeek dão à nova versão 77,0 no DeepSWE v1.1, ante 74,2 na versão anterior do V4.1 Flash. Isso representa um aumento de 2,8 pontos. A avaliação usa o harness mini-swe-v2, o ambiente de software que executa e verifica as tarefas.

O Terminal-Bench 4.0 mostra um ganho numérico maior, de 31,2 para 42,3, ou 11,1 pontos. O Automation-Bench v1.0 sobe de 54,8 para 60,5, enquanto o ProgramBench avança de 20,3 para 29,1. Esses números são avaliações da própria DeepSeek, e cada teste examina um tipo diferente de tarefa.

A comparação com modelos concorrentes varia conforme a tarefa. A tabela da DeepSeek coloca o V4.1-Flash-1017 acima do Claude Opus 5 no DeepSWE, com 77,0 contra 74,0. O Claude Opus 5 tem pontuação maior no Terminal-Bench, com 51,8 contra 42,3, e no ProgramBench, com 37,0 contra 29,1.

As avaliações de visão e raciocínio também melhoram em relação à versão Flash anterior. O BabyVision com ferramentas sobe de 89,6 para 92,5, enquanto o Humanity's Last Exam sem ferramentas passa de 36,8 para 42,6. Esse padrão dá aos desenvolvedores um motivo prático para testar o modelo atualizado em suas próprias cargas de trabalho: o tamanho do ganho depende da tarefa.

A DeepSeek descreve a combinação de melhores resultados e custos menores como uma melhoria de Pareto. Em termos simples, a empresa afirma que os usuários recebem um desempenho melhor e gastam menos, em vez de pagar mais pela melhoria. O anúncio em chinês diz que essa relação se mantém em vários harnesses.

Por que o software ao redor do modelo é importante

A DeepSeek recomenda atualizar o DeepSeek Harness para a versão 0.2.1-rc.1 ou posterior. A empresa também afirma ter otimizado o modelo para o Tencent CodeBuddy e o WorkBuddy. Um harness gerencia os arquivos, as ferramentas, as sessões e as ações ao redor de um modelo, transformando suas decisões em etapas que um computador pode executar.

A versão 0.2.1-rc1 do Harness acrescenta recursos de gerenciamento de plugins, incluindo instalação a partir de índices de plugins personalizados e controles para habilitar, desabilitar, remover e atualizar plugins. Um novo ponto de entrada permite pedir a um agente que crie um plugin, iniciando a execução depois que o usuário envia a solicitação.

Outras novidades atendem ao trabalho cotidiano de desenvolvimento. Um plugin experimental do Git Worktrees permite que um agente crie e acesse uma cópia separada de um repositório, com um espaço isolado para trabalhar nos arquivos. Uma ferramenta chamada working_directory permite que o software examine ou altere a pasta usada em uma sessão.

O lançamento também mantém o suporte experimental a Claude Code Mods. Esse trabalho dá continuidade aos testes de compatibilidade de outubro, nos quais três mods de exemplo puderam ser executados, enquanto outros quatro não tinham os recursos necessários. O objetivo declarado continua sendo testar como as interfaces de extensão do Claude Code se encaixam nos plugins do DeepSeek Harness; a compatibilidade prática completa ainda está fora do escopo atual do experimento.

Para os desenvolvedores, a atualização do modelo e a do harness atendem a necessidades distintas. O modelo decide o que fazer, enquanto o harness oferece os controles necessários para gerenciar arquivos, extensões e execução.

Search encontra páginas; Fetch lê o conteúdo

Search e Fetch têm funções diferentes. Search recebe uma consulta e retorna resultados estruturados da web. Fetch recebe uma página específica e retorna seu título e conteúdo em Markdown, um formato de texto simples que preserva elementos básicos, como títulos e listas.

Um agente de pesquisa poderia usar o Search para encontrar o anúncio mais recente de uma empresa e, em seguida, chamar o Fetch para ler a página selecionada. Um agente de programação poderia seguir o mesmo processo para localizar documentação e incorporar o texto relevante à tarefa. Cada chamada bem-sucedida a qualquer um dos serviços é contabilizada separadamente.

Os desenvolvedores podem usar suas credenciais atuais da API da DeepSeek. As duas interfaces usam o mesmo host de API e autenticação Bearer, ou seja, a solicitação inclui um token de acesso que identifica a conta. Os endpoints são POST /v1/tools/search e POST /v1/tools/fetch.

O Search aceita consultas de até 128 caracteres e retorna de um a 50 resultados, sendo 10 o padrão. Entre as opções, é possível solicitar o conteúdo das páginas e usar operadores como site:, lang:, after: e before: para restringir os resultados por site, idioma ou data.

Os campos dos resultados incluem títulos, endereços da web, resumos, datas de publicação quando disponíveis e informações destinadas a ajudar um modelo a classificar e avaliar as páginas. Esses dados incluem uma pontuação de reclassificação de zero a três e um nível de autoridade de zero a quatro. Resumos mais longos e o texto integral opcional oferecem mais material para os aplicativos antes de uma nova solicitação.

O que as cobranças por busca incluem

A cobrança do Search se aplica quando uma solicitação é bem-sucedida e retorna uma lista de resultados não vazia. A do Fetch se aplica quando ele retorna com êxito o conteúdo de uma página com resposta HTTP 200, o código de status padrão para uma solicitação web bem-sucedida. Solicitações com falha, resultados vazios e tempos limite não são cobrados.

A quantidade de resultados solicitada não altera o preço de uma chamada bem-sucedida ao Search. Assim, uma solicitação que retorna 50 resultados tem o mesmo custo de Search que uma que retorna 10. Buscar páginas selecionadas em seguida acrescenta chamadas bem-sucedidas ao Fetch, cobradas separadamente.

Por exemplo, 1.000 solicitações bem-sucedidas ao Search e 1.000 solicitações bem-sucedidas ao Fetch custariam US$ 1,50 segundo a tabela em dólares, ou 10 yuans segundo a tabela chinesa. Esse cálculo cobre os dois serviços de busca de informações. Qualquer atividade do modelo usada para planejar as buscas ou ler o texto retornado tem suas próprias cobranças de uso.

Cada conta está limitada a cinco solicitações por segundo no Search e cinco por segundo no Fetch, com os serviços contabilizados de forma independente. O Fetch também tem limites adicionais por domínio. Solicitações acima do limite recebem HTTP 429, uma resposta que informa ao aplicativo que ele está enviando solicitações rápido demais.

Esses limites são importantes quando vários agentes operam ao mesmo tempo. Os aplicativos precisam espaçar as solicitações e lidar com falhas temporárias, sobretudo quando muitas tarefas tentam buscar páginas no mesmo site.

O mecanismo por trás das interfaces públicas

O anúncio de lançamento em chinês da DeepSeek afirma que seu mecanismo de busca já atende ao site e à API da empresa, processando centenas de milhões de solicitações diárias de todas as partes do mundo. As novas interfaces abertas dão aos desenvolvedores acesso a esse serviço existente.

A empresa afirma que o mecanismo indexa centenas de bilhões de páginas da web e permite buscas em vários idiomas. Segundo a DeepSeek, os resultados são selecionados por relevância, autoridade e atualidade, com filtros voltados a combater a manipulação de buscas e conteúdo de baixa qualidade gerado por IA.

A DeepSeek cita especificamente fraudes de SEO e manipulação de GEO entre seus alvos. SEO significa otimização para mecanismos de busca, prática que facilita encontrar conteúdo por meio de buscas. GEO se refere a tentativas de influenciar o que sistemas de IA generativa recuperam ou incluem em suas respostas. A manipulação pode envolver fazer uma página parecer mais útil ou confiável do que seu conteúdo justifica.

Em um aplicativo de IA, a qualidade da recuperação de informações afeta todas as etapas seguintes. Um modelo que escreve uma resposta ou cria um software pode depender das páginas selecionadas pelo serviço de busca. A DeepSeek posiciona seus filtros e sua classificação como parte do serviço oferecido aos desenvolvedores, além da capacidade de busca em si.

Pesos abertos e opções de implantação

A DeepSeek publicou os pesos do modelo V4.1-Flash-1017 no Hugging Face e no ModelScope. Os pesos são os parâmetros numéricos aprendidos durante o treinamento. A possibilidade de baixá-los permite que os desenvolvedores executem o modelo em uma infraestrutura sob seu controle, sem depender inteiramente de um serviço hospedado.

O lançamento é descrito como licenciado sob a licença MIT e inclui código de inferência e instruções de implantação. Inferência é o processo de executar um modelo treinado para gerar uma resposta. Esses materiais permitem que as organizações operem o modelo por conta própria, de acordo com sua capacidade computacional.

A arquitetura subjacente do V4.1 Flash aceita entradas de texto e imagem, tem uma janela de contexto de um milhão de tokens e gera até 384 mil tokens. Tokens são pequenas unidades de informação, muitas vezes palavras ou partes de palavras. Uma janela de contexto maior permite que o modelo receba mais material em uma única tarefa, como código, instruções e textos de referência.

Desenvolvedores que continuarem usando a API hospedada podem utilizar o nome de modelo deepseek-flash. Baixar o modelo e usar os serviços Search e Fetch hospedados são opções de implantação independentes: uma organização pode controlar onde a inferência do modelo é executada e, separadamente, decidir como obter informações atuais da web.

Datas que os desenvolvedores devem acompanhar

O calendário de lançamentos da DeepSeek reúne a estreia da versão Flash original, a atualização de outubro e o início da cobrança pelos serviços de busca de informações. As principais datas são:

• 10 de setembro de 2026: lançamento do V4.1 Flash.
• 3 de outubro de 2026: o DeepSeek Harness v0.2.1-alpha.1 introduziu compatibilidade experimental com Claude Code Mods.
• 17 de outubro de 2026: anúncio do V4.1-Flash-1017 e das interfaces públicas Search e Fetch.
• 31 de outubro de 2026, às 16h UTC: início da cobrança por chamadas elegíveis de Search e Fetch feitas por meio de ferramentas executadas nos servidores da DeepSeek.
• 1º de novembro de 2026, à meia-noite, no horário de Pequim: a mesma mudança na cobrança entra em vigor no horário local da China.

A isenção temporária se aplica às chamadas especificadas feitas por meio de ferramentas no DeepSeek Harness, Claude Code e Codex. Desenvolvedores que fazem solicitações diretamente devem prever os custos de acordo com os preços publicados por solicitação bem-sucedida. O lançamento de 17 de outubro reuniu a atualização para programação e os serviços de busca de informações; o prazo de novembro é a próxima mudança concreta para usuários das ferramentas isentas.

Principais pontos

• O V4.1-Flash-1017 atualiza o site, o aplicativo e a API da DeepSeek, com foco na criação de projetos completos.
• As avaliações da DeepSeek mostram que o DeepSWE subiu de 74,2 para 77,0 e o Terminal-Bench, de 31,2 para 42,3.
• A DeepSeek recomenda o Harness na versão 0.2.1-rc.1 ou posterior.
• O Search encontra páginas da web; o Fetch recupera o título e o conteúdo de uma página específica.
• Cada serviço custa US$ 0,75, ou 5 yuans segundo a tabela de preços chinesa, por 1.000 solicitações bem-sucedidas. Falhas, resultados vazios e tempos limite não são cobrados.
• Chamadas elegíveis feitas por meio das ferramentas continuam gratuitas até a meia-noite, no horário de Pequim, de 1º de novembro de 2026.
• Os pesos atualizados do modelo estão disponíveis no Hugging Face e no ModelScope.