DeepSeek V4.1 Flash est désormais disponible dans Cursor, l’éditeur de code dopé à l’intelligence artificielle. Selon la plateforme, le modèle se positionne parmi les options les plus compétitives de sa gamme de prix.
Cette arrivée dans Cursor intervient après une évolution importante du modèle. DeepSeek a récemment publié une mise à jour baptisée DeepSeek-V4.1-Flash-1017 sur Hugging Face.
DeepSeek V4.1 Flash is now available in Cursor! Every effort level sits on the CursorBench cost frontier: from $0.60 to $0.98 per task, no model scores higher. Turn it on in Cursor Settings > Models. https://t.co/QNQmJpaOa0
— Cursor (@cursor_ai) October 26, 2026
DeepSeek V4.1 Flash dans Cursor : comment ça marche ?
Pour essayer le modèle, il suffit d’ouvrir les paramètres de Cursor, puis de se rendre dans la section Models. Vous pouvez alors l’activer depuis cette rubrique, conformément aux indications communiquées par l’entreprise.
DeepSeek V4.1 Flash affiche un excellent rapport performance/coût. Selon Cursor, les différents niveaux d’effort de raisonnement de l’IA se situent sur la frontière de CursorBench, avec une dépense comprise entre 0,60 et 0,98 dollar par tâche.
L’entreprise affirme même qu’aucun autre modèle ne fait mieux dans cette tranche de prix.
Il faut toutefois prendre cela avec des pincettes. Voyez-vous, ces chiffres proviennent de Cursor et correspondent à ses propres évaluations. Ils ne constituent pas une comparaison indépendante réalisée par un laboratoire extérieur.
Et puis, un coût par tâche ne signifie pas non plus que chaque requête coûtera systématiquement la même somme.
Par ailleurs, les modalités exactes de facturation dans Cursor ne sont pas précisées dans cette annonce. Il reste donc difficile de déterminer si l’utilisation du modèle repose sur le même quota que les autres assistants ou sur un mécanisme distinct.
Un modèle intéressant, et pas uniquement pour son prix
La récente mise à jour DeepSeek-V4.1-Flash-1017 a amélioré les capacités de raisonnement, de programmation et d’exécution de tâches automatisées du modèle. L’entreprise annonce même une réduction du temps d’exécution et de la longueur des réponses.
Les résultats communiqués par DeepSeek montrent plusieurs progressions notables par rapport à la version précédente. Sur DeepSWE v1.1, un test consacré à la résolution de problèmes logiciels, par exemple, le modèle passe de 74,2 à 77 points.
Sur Terminal-Bench 4.0, qui évalue notamment la capacité d’une IA à accomplir des tâches dans un environnement informatique, son score progresse de 31,2 à 42,3 points.
L’amélioration concerne également les tâches automatisées. Sur Automation-Bench v1.0.6, le modèle atteint 60,5 points, contre 54,8 auparavant. Ces résultats suggèrent une progression sur plusieurs catégories de tâches, même si les scores restent dépendants des protocoles de test utilisés.
Cela dit, notez que les résultats publiés par DeepSeek ne garantissent pas les mêmes performances dans Cursor. Le comportement d’un modèle peut varier selon l’environnement logiciel, les outils auxquels il accède et la complexité du projet traité.
Aussi, les scores publiés par DeepSeek sur Hugging Face proviennent de benchmarks distincts de CursorBench. Ces résultats ne sont donc pas directement comparables.
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