DeepSeek V4.1 Flash 1017 im Unternehmen: was neu ist, was es kostet und wie die Daten in der EU bleiben

Die kurze Antwort zuerst. DeepSeek V4.1 Flash 1017 ist kein neues Modell, sondern eine nachtrainierte Fassung des Modells vom September. Gleiche Größe, gleiche MIT-Lizenz, gleicher Preis, aber laut DeepSeek bessere Ergebnisse und kürzere Antworten. Das Zweite konnten wir in einem kleinen Test bestätigen. Für Unternehmen ändert sich an der eigentlichen Frage nichts: Über die DeepSeek-API landen Eingaben in China. Wer das Modell nutzen will, nimmt die offenen Gewichte und lässt sie in der EU oder im eigenen Haus laufen.

Wie deutlich dieser Unterschied ist, haben wir beim Test selbst gemerkt. Unser eigenes Konto beim Zwischenhändler OpenRouter hat die Anfragen an DeepSeek abgelehnt, weil der Endpunkt dort als einer geführt wird, der mit Eingaben trainiert. Dazu unten mehr.

Offenlegung: Wir nutzen Modelle verschiedener Hersteller in Kundenprojekten und sind mit keinem verbunden. Die Benchmark-Werte stammen von DeepSeek, der Kurztest ist unser eigener. Alle Quellen haben wir am 18. Oktober 2026 im Original gelesen. Das ist keine Rechtsberatung.

Die Eckdaten

	V4.1 Flash 1017	V4.1 Flash (September)
Veröffentlicht	17.10.2026	10.09.2026
Parameter	552 Mrd. im Hauptteil, 8 Mrd. aktiv beim Lesen, 16 Mrd. beim Schreiben	gleich
Kontext	1 Million Token	gleich
Eingabe	Text und Bild	gleich
Lizenz	MIT	MIT
Gewichte	rund 510 GB auf Hugging Face	rund 510 GB
Preis DeepSeek-API je Mio. Token	0,15 $ rein / 0,60 $ raus, Spitzenzeit das Doppelte	unverändert
Name in der API	deepseek-flash	wird nicht mehr angeboten

Die Größenangaben stehen in der Modellkarte der September-Fassung. Für 1017 nennt DeepSeek keine eigenen, und das ist folgerichtig: Wir haben die Konfigurationsdateien beider Fassungen verglichen, sie sind Byte für Byte gleich. Zusätzlich nennt DeepSeek einen separaten Wissensspeicher („Engram“) mit 196 Milliarden Parametern.

Was an 1017 neu ist

DeepSeek nennt die Fassung selbst ein „minor update“. Das Modell bringe deutliche Verbesserungen beim logischen Denken, beim Programmieren, bei Agenten-Aufgaben und beim Bildverstehen und verkürze zugleich Laufzeit und Länge der Ausgaben. Nutzer könnten Aufgaben damit „faster and at lower cost“ erledigen.

Die Zahlen, alle von DeepSeek:

Test	1017	September
Terminal-Bench 4.0	42,3	31,2
DeepSWE v1.1	77,0	74,2
ProgramBench	29,1	20,3
Automation-Bench	60,5	54,8
Humanity’s Last Exam, ohne Werkzeuge	42,6	36,8
BabyVision, mit Werkzeugen	92,5	89,6

Den größten Sprung gibt es bei Terminal-Bench, also bei Agenten, die selbstständig in einer Kommandozeile arbeiten. Das passt zu dem, was DeepSeek noch schreibt: Man habe gezielt für die eigene Agenten-Umgebung DeepSeek Harness und für Programmierwerkzeuge von Tencent optimiert. Für Büroaufgaben wie unsere unten ist das weniger relevant.

Eine Kleinigkeit am Rand: Für NL2Repo-Bench nennt DeepSeek beim September-Modell im Changelog 65,4 Punkte, in der Modellkarte 64,0. Bei 1017 stehen 68,2. Am Gesamtbild ändert das nichts, aber es zeigt, dass man Herstellerzahlen nicht auf die Nachkommastelle lesen sollte.

In der API hat DeepSeek das Modell ohne Umstellung ausgetauscht. Wer deepseek-flash aufruft, bekommt seit dem 17. Oktober die neue Fassung. Auch die alten Namen deepseek-v4-flash und deepseek-v4-flash-vision-exp landen laut Preisliste bei 1017. Für einen Produktivbetrieb heißt das: Das Verhalten hat sich unter derselben Modellkennung geändert, ohne dass man etwas tun musste. Wer Ergebnisse reproduzierbar halten will, braucht eine feste Modellversion, und die gibt es nur mit den offenen Gewichten.

Eine Korrektur zu einer verbreiteten Angabe: DeepSeek V4 Pro ist nicht auf Flash umgeleitet. DeepSeek schreibt im Changelog, man werde V4 Pro wegen der Nachfrage über den 14. September hinaus weiter anbieten. Die Preisliste führt es weiter als eigenes Modell.

Was es kostet, und wann

Die Preise je Million Token laut DeepSeek, umgerechnet zum EZB-Referenzkurs vom 16. Oktober 2026 (1 Euro = 1,1253 US-Dollar):

	außerhalb der Spitzenzeit	Spitzenzeit
Eingabe (nicht im Zwischenspeicher)	0,15 $ (0,13 €)	0,30 $ (0,27 €)
Eingabe (aus dem Zwischenspeicher)	0,003 $ (0,003 €)	0,006 $ (0,005 €)
Ausgabe	0,60 $ (0,53 €)	1,20 $ (1,07 €)

Der Haken steckt in der Spitzenzeit. Sie gilt montags bis freitags von 01 bis 04 und von 06 bis 10 Uhr UTC. In deutscher Zeit ist das bis zum 25. Oktober 3 bis 6 und 8 bis 12 Uhr, nach der Zeitumstellung 2 bis 5 und 7 bis 11 Uhr. Wer DeepSeek für Büroarbeit nutzt, zahlt also genau am Vormittag den doppelten Preis. Für Stapelverarbeitung lohnt es sich, sie auf den Nachmittag oder die Nacht zu legen. Die Angabe von 0,15 und 0,60 Dollar in der Modellliste von OpenRouter ist übrigens der günstigere der beiden Preise.

Neu seit dem 17. Oktober ist eine eigene Such-API von DeepSeek, 0,75 Dollar je tausend Abfragen. Wer DeepSeek über Werkzeuge wie Claude Code oder Codex nutzt, löst solche Suchen teilweise automatisch aus. Bis Ende Oktober sind sie kostenlos, ab dem 1. November (Pekinger Zeit) werden sie berechnet. Für die meisten Mittelständler spielt das keine Rolle, für Entwicklungsteams lohnt ein Blick auf die Rechnung im November.

Wie sich diese Preise zu anderen Modellen verhalten, steht in unserem Eintrag LLM-Preise vergleichen.

Die Lizenz: MIT, ohne Haken

Anders als bei Llama 4 gibt es hier keine Überraschung. Die Modellkarte sagt: „This repository and the model weights are licensed under the MIT License.“ Der Lizenztext im Repository ist die unveränderte MIT-Lizenz. Sie erlaubt, das Modell zu nutzen, zu kopieren, zu verändern, weiterzugeben und zu verkaufen, „without restriction“. Die einzige Pflicht: Der Urheberrechts- und Lizenzhinweis muss bei Kopien mitgegeben werden. Es gibt keine Umsatzgrenze, keine Nutzerschwelle und keine Klausel gegen Unternehmen in der EU.

Zum Vergleich: Meta gewährt Unternehmen mit Hauptsitz in der EU die Rechte an den multimodalen Llama-4-Modellen nicht, siehe Llama 4 und die EU-Lizenz. Wie es bei Metas neuem offenen Modell aussieht, haben wir parallel in Muse Spark Open: Lizenz für EU-Unternehmen gelesen.

Selbst betreiben: was es braucht

Die Gewichte auf Hugging Face sind zusammen rund 510 Gigabyte groß. Das Modell ist bereits stark komprimiert: Die Experten-Schichten liegen in 4 Bit, der Rest in 8 Bit. Viel kleiner wird es also nicht, ohne an Qualität zu verlieren.

Eine konkrete Ausstattung nennt DeepSeek nicht. Die Referenz-Implementierung im Repository rechnet mit acht Teilen, also acht Grafikkarten, und DeepSeek schreibt selbst, sie sei zum Lesen gedacht, nicht für den Produktivbetrieb. Die greifbarste Angabe kommt von Scaleway: Der französische Anbieter führt für den eigenen Betrieb des Modells einen Server mit acht NVIDIA H100 als passende Ausstattung. Jede H100 hat 80 Gigabyte, zusammen sind das 640 Gigabyte. Die Gewichte füllen davon rund vier Fünftel.

Eine gute Nachricht steckt im Detail. Der Zwischenspeicher für den Kontext ist bei diesem Modell sehr klein, laut DeepSeek 890 Byte je Token. Eine volle Million Token Kontext braucht damit knapp ein Gigabyte. Lange Verträge oder ganze Aktenordner auf einmal sind also nicht das Problem, die Gewichte sind es.

Für einen Mittelständler heißt das: kein Thema für den Serverraum. Für den Betrieb vor Ort kommen Modelle um 30 Milliarden Parameter in Frage, wie wir sie auf unserer KI-Box einsetzen. Wie man so etwas aufsetzt, steht in KI lokal betreiben mit Ollama.

Datenschutz: drei Wege, drei Antworten

1. Die DeepSeek-API direkt

Wir haben die Datenschutzerklärung von DeepSeek (Stand 10. Februar 2026) und die Nutzungsbedingungen der Entwickler-Plattform (gültig seit 29. April 2026) gelesen. Vier Stellen sind für Unternehmen entscheidend.

Der Ort. Verantwortlich ist die Hangzhou DeepSeek Artificial Intelligence Co., Ltd. in China. Zum Speicherort steht dort, auch im Abschnitt für den Europäischen Wirtschaftsraum:

„To provide you with our services, we directly collect, process and store your Personal Data in People’s Republic of China.”

Das Training. Als Zweck nennt DeepSeek, die eigene Technik zu verbessern und zu trainieren, „such as our machine learning models and algorithms“. Zu den Daten, die dafür genutzt werden, zählt die Erklärung ausdrücklich die Eingaben der Nutzer. Es gibt ein Widerspruchsrecht gegen die Nutzung zum Training, aber keine Zusage, API-Eingaben grundsätzlich auszunehmen. Eingaben werden gespeichert, „as long as you have an account“.

Das Recht. Die Nutzungsbedingungen der Plattform unterliegen dem Recht der Volksrepublik China, Streitfälle gehen an ein Gericht am Sitz von DeepSeek in Hangzhou. Einen Auftragsverarbeitungsvertrag haben wir in den Bedingungen nicht gefunden. Für die Daten der eigenen Kunden, die über eine Anwendung auf Basis der API laufen, sieht DeepSeek den Entwickler als Verantwortlichen.

Die Aufsicht. Die Berliner Beauftragte für Datenschutz und Informationsfreiheit hat die DeepSeek-App am 27. Juni 2025 bei Apple und Google als rechtswidrigen Inhalt gemeldet, abgestimmt mit den Landesbehörden aus Baden-Württemberg, Rheinland-Pfalz und Bremen. Meike Kamp schrieb dazu:

„Die Übermittlung von Nutzerdaten durch DeepSeek nach China ist rechtswidrig. DeepSeek hat gegenüber meiner Behörde nicht überzeugend nachweisen können, dass Daten deutscher Nutzer:innen in China auf einem der Europäischen Union gleichwertigen Niveau geschützt sind.”

Die Behörde stützt sich auf Art. 46 Abs. 1 DSGVO und weist darauf hin, dass es für China keinen Angemessenheitsbeschluss der EU gibt. Die Meldung betraf die App, nicht die API. Die Datenschutzerklärung, auf die sich die Behörde bezog, ist aber dieselbe, auf die auch die Nutzungsbedingungen der Plattform verweisen. Eine spätere Mitteilung der Berliner Behörde zu DeepSeek haben wir auf deren Seite nicht gefunden. Seit Februar 2026 nennt DeepSeek einen Vertreter in der EU, die Prighter Group. Das ist ein Ansprechpartner, keine Niederlassung, und ändert am Speicherort nichts.

Unser Ergebnis: Für personenbezogene Daten, Kundendaten oder Geschäftsgeheimnisse ist die DeepSeek-API aus unserer Sicht keine Option. Für öffentliche Texte oder Programmcode ohne Geheimnisse mag das jede Firma selbst abwägen.

2. Offene Gewichte bei einem Anbieter in der EU

Weil die Gewichte frei verfügbar sind, kann jeder Rechenzentrumsbetreiber das Modell anbieten, ohne dass Daten zu DeepSeek fließen. Bei DeepSeek kommt dann nichts an.

Belegen konnten wir das für Scaleway. Der französische Anbieter führt deepseek-v4.1-flash in seinen Generative APIs, mit Bildverstehen und 256.000 Token Kontext in der Vorschauphase. Die Modelle laufen laut Scaleway in einem Rechenzentrum in Paris, und Scaleway sagt zu, dass sie in Europa bleiben. Der Preis: 0,60 Euro je Million Eingabe-Token und 1,80 Euro je Million Ausgabe-Token, netto. Das ist ein Mehrfaches des DeepSeek-Preises, und genau das ist der Preis für den Standort.

Zwei Einschränkungen. Erstens beschreibt Scaleway das Modell als die September-Fassung, 1017 war am 18. Oktober dort noch nicht gelistet. Zweitens haben wir andere europäische Anbieter gesucht, aber für dieses Modell mit EU-Region keinen weiteren an der Primärquelle belegen können. Wer einen Anbieter wählt, sollte den Auftragsverarbeitungsvertrag und die Region im Vertrag prüfen, nicht auf der Werbeseite. Worauf es dabei ankommt, steht in AVV mit KI-Anbietern.

Vorsicht bei Zwischenhändlern: Über OpenRouter bieten am 18. Oktober elf Anbieter die Fassung 1017 an. Acht davon haben laut OpenRouter ihren Sitz in den USA, einer ist DeepSeek selbst, bei zweien fehlt die Angabe. Ein US-Anbieter löst das China-Problem, aber nicht die Frage nach dem Drittland. Mehr dazu in OpenRouter im Unternehmen.

3. Eigene Hardware

Der sauberste Weg, aber bei diesem Modell der teuerste, siehe oben. Für Rechenzentren, Behörden und Konzerne mit eigener GPU-Infrastruktur ist es eine echte Option, weil MIT-Lizenz und feste Gewichte zusammen volle Kontrolle geben. Für den Mittelstand ist es ein Server zu groß.

Unser Kurztest

Wir haben 1017 am 18. Oktober 2026 mit drei Büroaufgaben auf Deutsch geprüft: eine verärgerte Kundenmail beantworten, Rechnungsdaten als JSON aus einem Rechnungstext ziehen und eine Rundmail für einen Aushang zusammenfassen. Die ersten beiden Aufgaben sind wörtlich dieselben wie in unserem Test zu Claude Sonnet 5.5. Jede Aufgabe lief zweimal, Temperatur 1,0 wie von DeepSeek empfohlen, über OpenRouter.

Was nicht geklappt hat. Wir wollten 1017 direkt bei DeepSeek laufen lassen. OpenRouter hat alle sechs Anfragen abgelehnt, mit der Begründung „Filter by Guardrails removed deepseek (Paid model training violation (account settings))“. In unserem Konto ist eingestellt, dass bei bezahlten Modellen keine Anbieter genutzt werden, die laut eigener Richtlinie mit den Eingaben trainieren dürfen. OpenRouter führt DeepSeek als solchen Anbieter. Wir haben die Einstellung bewusst nicht geändert. Wer bei OpenRouter dieselbe Sperre gesetzt hat, kann DeepSeek-Modelle also gar nicht über DeepSeek selbst erreichen, und das ist gut so.

Beide Fassungen liefen deshalb beim selben Drittanbieter, DeepInfra in 8-Bit-Genauigkeit. DeepInfra hat laut OpenRouter seinen Sitz in den USA; in welchem Rechenzentrum die einzelne Anfrage lief, sagt die Antwort nicht. Die September-Fassung bietet DeepSeek selbst nicht mehr an, so war der Vergleich ohnehin nur bei einem Dritten möglich.

	1017	September
Antwortzeit im Schnitt	4,4 s	11,5 s
Kundenmail (zwei Läufe)	7,0 s / 3,7 s	15,3 s / 13,7 s
Rechnung als JSON	2,7 s / 2,2 s	4,7 s / 3,9 s
Zusammenfassung	4,9 s / 5,8 s	16,5 s / 14,7 s
Ausgabe-Token gesamt	3.854	6.122
davon Nachdenken	2.844	5.071
Kosten gesamt	0,13 US-Cent	0,29 US-Cent

Was auffällt. Die neue Fassung hat in unserer Stichprobe gut ein Drittel weniger Token erzeugt, fast nur beim Nachdenken vor der Antwort, und war deutlich schneller. Das passt zu DeepSeeks Aussage, dass Laufzeit und Ausgabelänge sinken. Die Kosten lassen sich nur eingeschränkt vergleichen, weil DeepInfra für 1017 einen niedrigeren Preis verlangt als für die September-Fassung.

Die Qualität war bei beiden gut und ähnlich. Alle acht Kundenmails hatten beide Termine, den erlaubten Erlass der Anfahrtspauschale von 39 Euro und keine erfundenen Zusagen. Alle vier Rechnungen waren in allen sechs Feldern richtig, keine hat die alte, geschlossene IBAN übernommen. Bei den Zusammenfassungen hat 1017 einmal mehr hineingelesen als dastand: Aus „Firmenlaptops gibt die IT nach Anmeldung bis zum 24. Oktober aus“ wurde „Wer zu Hause arbeiten will, muss sich bis 24. Oktober bei der IT für einen Firmenlaptop anmelden“. Dass Homeoffice einen Firmenlaptop voraussetzt, stand nicht im Text. Die September-Fassung blieb beim Wortlaut. Bei einer Rundmail ist das eine Kleinigkeit, bei einer Zusammenfassung von Vertragsklauseln wäre es keine.

Was der Test nicht zeigt. Zwölf Antworten sind eine Stichprobe, kein Vergleich der Modelle. Wir haben weder lange Dokumente noch Agenten mit Werkzeugen noch Angriffe geprüft, also genau die Bereiche, in denen DeepSeek die größten Fortschritte nennt. Die Antwortzeiten hängen außerdem stark von der Auslastung beim Anbieter ab. Der ganze Lauf hat 0,42 US-Cent gekostet. Alle Eingaben, Antworten und Messwerte haben wir gespeichert.

Für wen sich 1017 lohnt

Wer DeepSeek schon über einen EU-Anbieter nutzt, sollte auf die neue Fassung wechseln, sobald der Anbieter sie führt. Kürzere Antworten heißen weniger Wartezeit und weniger Kosten, und Lizenz und Hardware bleiben gleich. Vorher mit den eigenen Aufgaben prüfen, besonders dort, wo Zusammenfassungen nichts hinzufügen dürfen.

Wer ein günstiges, offenes Modell für Agenten oder Programmierarbeit sucht und das Modell selbst oder bei einem europäischen Rechenzentrum betreiben kann, sollte V4.1 Flash in die engere Wahl nehmen. Die MIT-Lizenz ist so offen, wie eine Lizenz sein kann.

Wer Kundendaten verarbeitet, sollte die DeepSeek-API nicht nutzen, auch nicht für Tests mit echten Daten. Das gilt auch für die App und die Website von DeepSeek, die laut Changelog seit dem 17. Oktober auf demselben Modell laufen. Wenn Mitarbeitende sie privat für die Arbeit nutzen, ist das ein Fall für die KI-Richtlinie für Mitarbeiter.

Welche Modelle sich insgesamt datenschutzgerecht betreiben lassen, zeigt unser Eintrag DSGVO-konforme LLMs 2026. Wenn Sie wissen wollen, ob sich ein offenes Modell bei Ihnen im Haus oder bei einem EU-Anbieter rechnet, sprechen wir das gerne mit Ihren Zahlen durch, siehe On-Premise-KI für den Mittelstand.

Quellen

Alle abgerufen am 18.10.2026.

• DeepSeek auf Hugging Face: DeepSeek-V4.1-Flash-1017, Modellkarte, Lizenztext, Konfiguration, Referenz-Inferenz, Dateigrößen
• DeepSeek auf Hugging Face: DeepSeek-V4.1-Flash, Modellkarte der September-Fassung (Parameter, Kontext, Engram, Zwischenspeicher je Token)
• DeepSeek API Docs: Change Log, Einträge vom 17.10. und 10.09.2026
• DeepSeek API Docs: Models & Pricing (Modellversion, Preise, Spitzenzeiten, Such-API)
• DeepSeek: Privacy Policy, Stand 10.02.2026
• DeepSeek: Open Platform Terms of Service, gültig ab 29.04.2026
• Berliner Beauftragte für Datenschutz und Informationsfreiheit: Pressemitteilung vom 27.06.2025
• Scaleway: Supported models, FAQ zum Standort, Preise
• OpenRouter: Endpunktlisten beider Modelle, Anbieterliste, Doku zu Training und Datenhaltung
• Europäische Zentralbank: Referenzkurs vom 16.10.2026, 1 EUR = 1,1253 USD
• NVIDIA: H100, 80 GB Grafikspeicher (SXM)
• Eigener Test: Kurztest vom 18.10.2026, 09:03 bis 09:07 UTC, über OpenRouter, Anbieter DeepInfra (fp8), 12 Antworten, sechs abgelehnte Anfragen an den DeepSeek-Endpunkt

Stand: 18. Oktober 2026. Sobald ein Anbieter mit EU-Rechenzentrum die Fassung 1017 führt, ergänzen wir den Beitrag.