DeepSeek atualiza o V4.1 Flash para projetos completos e abre APIs de pesquisa a programadores

Uma atualização para programação chega com uma nova tarifa de pesquisa

A DeepSeek lançou o V4.1-Flash-1017 a 17 de outubro de 2026, atualizando o seu site, aplicação e API, ao mesmo tempo que abriu a programadores externos o motor de pesquisa que sustenta os seus serviços. A empresa afirma que o modelo consegue criar projetos mais completos a partir de instruções curtas, concluir tarefas mais depressa e produzir respostas mais curtas do que a versão V4.1 Flash anterior.

O lançamento combina duas partes do fluxo de trabalho de um programador de IA: software que escreve e revê código e serviços que encontram informações atuais na Internet. As novas interfaces Search e Fetch da DeepSeek custam, cada uma, 0,75 dólares por 1.000 pedidos bem-sucedidos. Os preços publicados na China fixam o custo de cada serviço em 5 yuans por 1.000 pedidos bem-sucedidos.

Os programadores que utilizam determinadas ferramentas beneficiam de uma isenção temporária. Os pedidos Search e Fetch feitos através de ferramentas executadas nos servidores da DeepSeek, no DeepSeek Harness, Claude Code e Codex, são atualmente gratuitos para os utilizadores da API da DeepSeek. A faturação começa às 16:00 UTC de 31 de outubro, o que corresponde à meia-noite em Pequim de 1 de novembro de 2026.

O anúncio do lançamento em inglês da DeepSeek afirma que a atualização melhora o desempenho em avaliações de referência, reduzindo simultaneamente a duração das tarefas e a extensão das respostas. A promessa prática é simples: uma tarefa de programação automatizada deverá demorar 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 prolonga o V4.1 Flash, apresentado a 10 de setembro, em vez de lançar uma família de modelos distinta. Os lançamentos distam 37 dias, o que coloca esta atualização num ciclo de desenvolvimento relativamente curto.

O que significa criar um projeto completo

A DeepSeek está a direcionar-se para tarefas que vão além de responder a uma pergunta de programação ou produzir uma única função. Um agente de IA pode planear um projeto, criar ficheiros, executar ferramentas, inspecionar o resultado e rever o trabalho. Um projeto completo pode exigir muitas ações deste tipo até o utilizador ter algo que possa usar.

Quatro demonstrações ilustram esta ambição: um modelo 3D da Cidade Proibida de Pequim, um jogo de corridas jogado num navegador, uma recriação de Portal 2 com o motor de jogos Godot e Valley of Ages, uma cena 3D em transformação que percorre o desenvolvimento desde a pré-história até à era moderna.

A DeepSeek afirma que as demonstrações foram criadas no DeepSeek Harness com relativamente poucos pedidos, material de referência limitado e poucas rondas de interação. O anúncio não indica o número exato de pedidos nem o tempo necessário para concluir esses exemplos.

A empresa atribui os ganhos à aprendizagem por reforço com autoavaliação. Em termos simples, trata-se de um método de treino que usa o feedback sobre o trabalho tentado para ajudar o modelo a tomar melhores decisões mais tarde. Neste caso, o objetivo é melhorar a capacidade de levar uma tarefa até ao fim, passando por várias etapas ligadas entre si, em vez de produzir uma primeira resposta convincente e ficar por aí.

Para quem encomenda um jogo para navegador ou um protótipo visual, a mudança útil seria passar menos rondas a pedir ao sistema que corrija elementos em falta. As demonstrações da DeepSeek centram-se nesse fluxo de trabalho abrangente, incluindo a criação visual e o software interativo.

Onde se notam os ganhos nas avaliações

Os valores de avaliação publicados pela DeepSeek colocam o novo ponto de controlo nos 77,0 no DeepSWE v1.1, face aos 74,2 da versão V4.1 Flash anterior. Trata-se de uma subida de 2,8 pontos. A avaliação usa o ambiente mini-swe-v2, o sistema de software que executa e verifica as tarefas.

O Terminal-Bench 4.0 regista um ganho numérico maior, passando de 31,2 para 42,3, ou seja, 11,1 pontos. O Automation-Bench v1.0 sobe de 54,8 para 60,5, enquanto o ProgramBench aumenta de 20,3 para 29,1. Estes são valores das avaliações da própria DeepSeek, e os diferentes testes analisam diferentes tipos de trabalho.

A comparação com modelos concorrentes varia consoante 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 obtém resultados superiores 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 face ao ponto de controlo 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. Esta tendência dá aos programadores uma razão prática para testarem o modelo atualizado nas suas próprias cargas de trabalho: a dimensão do ganho depende da tarefa.

A DeepSeek descreve a combinação de melhores resultados e custos mais baixos como uma melhoria de Pareto. Em termos simples, a empresa afirma que os utilizadores obtêm melhor desempenho e gastam menos, em vez de pagarem mais pela melhoria. O anúncio em chinês diz que esta relação se verifica em vários ambientes de avaliação.

Porque é importante o software envolvente

A DeepSeek recomenda atualizar o DeepSeek Harness para a versão 0.2.1-rc.1 ou posterior. A empresa afirma também que otimizou o modelo para o Tencent CodeBuddy e o WorkBuddy. Um ambiente de execução gere os ficheiros, ferramentas, sessões e ações em torno de um modelo, convertendo as suas decisões em etapas que um computador pode executar.

A versão 0.2.1-rc1 do Harness acrescenta funcionalidades de gestão de plug-ins, incluindo a instalação a partir de índices de plug-ins personalizados e controlos para ativar, desativar, remover e atualizar plug-ins. Um novo ponto de entrada permite pedir a um agente que crie um plug-in, iniciando a execução depois de o utilizador submeter o pedido.

Outras novidades facilitam tarefas quotidianas de desenvolvimento. Um plug-in experimental Git Worktrees permite que um agente crie e abra uma cópia de trabalho separada de um repositório, dando-lhe um espaço isolado para trabalhar nos ficheiros. Uma ferramenta working_directory permite ao software inspecionar ou alterar a pasta utilizada numa sessão.

O lançamento mantém também o suporte experimental para Claude Code Mods. Este trabalho dá seguimento aos testes de compatibilidade de outubro, nos quais três mods de exemplo puderam ser executados e outros quatro não dispunham das capacidades necessárias. O objetivo declarado continua a ser testar a compatibilidade das interfaces de extensão do Claude Code com os plug-ins do DeepSeek Harness; a compatibilidade prática total continua fora do âmbito atual da experiência.

Para os programadores, a atualização do modelo e a do ambiente de execução respondem a necessidades diferentes. O modelo decide o que fazer, enquanto o ambiente de execução fornece os controlos necessários para gerir ficheiros, extensões e execução.

O Search encontra páginas, o Fetch lê-as

O Search e o Fetch desempenham funções distintas. O Search recebe uma consulta e devolve resultados Web estruturados. O Fetch recebe uma página Web específica e devolve o respetivo título e corpo em Markdown, um formato de texto simples que preserva a estrutura básica, como títulos e listas.

Um agente de pesquisa poderia usar o Search para encontrar o anúncio mais recente de uma empresa e, em seguida, recorrer ao Fetch para ler a página selecionada. Um agente de programação poderia seguir o mesmo método para localizar documentação e incluir o texto relevante na tarefa. Cada pedido bem-sucedido a qualquer um dos serviços é contabilizado separadamente.

Os programadores podem usar as credenciais que já têm para a API da DeepSeek. Ambas as interfaces usam o mesmo anfitrião da API e autenticação Bearer, o que significa que o pedido 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 até 128 caracteres e devolve entre um e 50 resultados, sendo 10 o valor predefinido. Entre as opções estão a inclusão do conteúdo das páginas e a utilização de operadores como site:, lang:, after: e before: para restringir os resultados por site, idioma ou data.

Os campos dos resultados incluem títulos, endereços Web, resumos, datas de publicação quando disponíveis e informações destinadas a ajudar um modelo a ordenar e avaliar páginas. Entre esses campos contam-se uma pontuação de reordenação de zero a três e um nível de autoridade de zero a quatro. Resumos mais longos e texto integral opcional dão às aplicações mais material com que trabalhar antes de fazerem outro pedido.

O que cobram os serviços de pesquisa

O Search é cobrado quando um pedido é bem-sucedido e devolve uma lista de resultados não vazia. O Fetch é cobrado quando devolve com sucesso o conteúdo de uma página com uma resposta HTTP 200, o código de estado padrão para um pedido Web bem-sucedido. Pedidos falhados, resultados vazios e tempos limite não são cobrados.

O número de resultados de pesquisa pedidos não altera o preço de uma chamada Search bem-sucedida. Um pedido que devolva 50 resultados tem, portanto, o mesmo custo de Search que outro que devolva 10. A pesquisa posterior de páginas selecionadas acrescenta chamadas Fetch bem-sucedidas distintas.

Por exemplo, 1.000 pedidos Search bem-sucedidos e 1.000 pedidos Fetch bem-sucedidos custariam 1,50 dólares segundo a tabela em dólares, ou 10 yuans segundo a tabela chinesa. Este cálculo abrange os dois serviços de recuperação de informação. Qualquer atividade do modelo usada para planear as pesquisas ou ler o texto devolvido tem os seus próprios custos de utilização.

Cada conta está limitada a cinco pedidos por segundo para o Search e a cinco por segundo para o Fetch, sendo os serviços contabilizados de forma independente. O Fetch tem também limites adicionais por domínio. Os pedidos que excedam um limite recebem HTTP 429, uma resposta que informa a aplicação de que está a enviar pedidos demasiado depressa.

Estes limites são importantes quando vários agentes são executados em simultâneo. As aplicações têm de espaçar os pedidos e gerir falhas temporárias, sobretudo quando muitas tarefas tentam obter páginas do mesmo site.

O motor por detrás das interfaces públicas

O anúncio do lançamento em chinês da DeepSeek afirma que o seu motor de pesquisa já dá suporte ao site e à API da empresa, processando diariamente centenas de milhões de pedidos de todo o mundo. As novas interfaces abertas dão aos programadores acesso a esse serviço existente.

A empresa afirma que o motor indexa centenas de milhares de milhões de páginas Web e permite pesquisas em vários idiomas. Descreve os resultados como selecionados pela relevância, autoridade e atualidade, com filtros destinados a combater a manipulação dos resultados de pesquisa e os conteúdos de baixa qualidade gerados por IA.

A DeepSeek aponta especificamente a fraude em SEO e a manipulação de GEO como alvos. SEO significa otimização para motores de pesquisa, a prática de tornar os conteúdos mais fáceis de encontrar através de pesquisas. GEO refere-se a tentativas de influenciar aquilo que os sistemas de IA generativa recuperam ou incluem nas respostas. A manipulação pode consistir em fazer uma página parecer mais útil ou credível do que o seu conteúdo justifica.

Para uma aplicação de IA, a qualidade da recuperação de informação afeta todas as etapas seguintes. Um modelo que escreva uma resposta ou crie software pode depender das páginas selecionadas por um serviço de pesquisa. A DeepSeek posiciona os seus filtros e a classificação de resultados como parte do serviço que oferece aos programadores, juntamente com a possibilidade de pesquisar.

Pesos abertos e opções de implementação

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 treino. A sua disponibilização para transferência permite aos programadores executar o modelo numa infraestrutura que controlam, em vez de dependerem inteiramente de um serviço alojado.

O lançamento é apresentado como estando sujeito à licença MIT e inclui código de inferência e instruções de implementação. A inferência é o processo de executar um modelo treinado para gerar uma resposta. Estes materiais dão às organizações a possibilidade de operarem o modelo por conta própria, dependendo da capacidade de computação de que dispõem.

A arquitetura subjacente do V4.1 Flash suporta texto e imagens como dados de entrada, uma janela de contexto de um milhão de tokens e respostas até 384.000 tokens. Os tokens são pequenas unidades de informação, muitas vezes palavras ou partes de palavras. Uma janela de contexto maior permite fornecer mais material ao modelo numa única tarefa, como código, instruções e texto de referência.

Os programadores que continuem a usar a API alojada podem utilizar o nome de modelo deepseek-flash. Transferir o modelo e usar os serviços Search e Fetch alojados são opções de implementação distintas: uma organização pode controlar onde é executada a inferência do modelo e decidir separadamente como obtém informações atuais da Web.

As datas a acompanhar pelos programadores

O calendário de lançamentos da DeepSeek liga a apresentação do Flash original, a atualização de outubro e o início da faturação pela recuperação de informação. 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 introduz 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 16:00 UTC: início da faturação dos pedidos Search e Fetch elegíveis através de ferramentas executadas nos servidores da DeepSeek.
• 1 de novembro de 2026, às 00:00, hora de Pequim: a mesma alteração de faturação entra em vigor na hora local da China.

A isenção temporária aplica-se aos pedidos especificados feitos através de ferramentas no DeepSeek Harness, Claude Code e Codex. Os programadores que façam pedidos diretamente devem prever os custos com base nos preços publicados para pedidos bem-sucedidos. O lançamento de 17 de outubro reuniu a atualização para programação e os serviços de recuperação de informação; o prazo de novembro é a próxima alteração concreta para os utilizadores das ferramentas isentas.

Pontos-chave

• O V4.1-Flash-1017 atualiza o site, a aplicação e a API da DeepSeek, com foco no desenvolvimento de projetos completos.
• As avaliações da DeepSeek mostram o DeepSWE a subir de 74,2 para 77,0 e o Terminal-Bench de 31,2 para 42,3.
• A DeepSeek recomenda a versão 0.2.1-rc.1 ou posterior do Harness.
• O Search encontra páginas Web; o Fetch recupera o título e o conteúdo de uma página específica.
• Cada serviço custa 0,75 dólares, ou 5 yuans segundo os preços na China, por 1.000 pedidos bem-sucedidos. Falhas, resultados vazios e tempos limite são gratuitos.
• Os pedidos elegíveis através de ferramentas continuam gratuitos até à meia-noite, hora de Pequim, de 1 de novembro de 2026.
• Os pesos atualizados do modelo estão disponíveis no Hugging Face e no ModelScope.