DeepSeek, das Labor aus Hangzhou, dessen günstige offene Modelle die KI-Preise immer wieder drücken, hatte eine volle Woche. Am 17. Oktober erschien ein Update seines Hauptmodells, V4.1-Flash-1017. Am 20. Oktober gab es DeepInfer als Open Source frei, die hauseigene Software, mit der es seine Modelle für Millionen Nutzer betreibt. Am selben Tag veröffentlichte das US Federal Register eine Anordnung, nach der zivile Bundesbehörden DeepSeek-Technologie aus ihren Systemen entfernen müssen, auch innerhalb von Produkten Dritter.
DeepSeeks Woche
Anordnung unterzeichnet
Das Heimatschutzministerium unterzeichnet die Ausschlussanordnung, damals unveröffentlicht.
V4.1-Flash-1017
Schnelleres Update, gleicher API-Name und Preis; Search- und Fetch-APIs starten.
Databricks stellt um
Databricks ergänzt die Version 1017 und plant die Abschaltung des ursprünglichen V4.1 Flash für den 19. November.
DeepInfer als Open Source
Die Serving-Engine hinter V4.1 Flash, auf GitHub unter Apache 2.0.
Anordnung veröffentlichtJetzt
Das Federal Register veröffentlicht die DHS-Anordnung; Chinas Außenministerium protestiert.
V4.1-Flash-1017: ein leises, aber nützliches Update
Die Version 1017 behält API-Namen und Preis des V4.1 Flash vom September, Bestandsnutzer erhalten sie also automatisch. Sie antwortet schneller und knapper und schneidet beim agentenartigen Programmieren besser ab. Die Gewichte liegen unter MIT-Lizenz auf Hugging Face und ModelScope, mit demselben Kontext von 1 Million Token.
V4.1 FlashV4.1-Flash-1017
Höher ist besser. Von DeepSeek gemeldete Werte.
DeepSeek hat außerdem zwei Web-Werkzeuge allgemein verfügbar gemacht, Search und Fetch, damit seine Modelle während einer Aufgabe nachschlagen können. Sie werden pro Aufruf statt pro Token abgerechnet, und DeepSeek bietet die serverseitige Nutzung in einigen Programmierwerkzeugen bis Ende Oktober kostenlos an.
DeepInfer: die Serving-Engine, verschenkt
Das Training eines Modells macht Schlagzeilen, aber am günstigen Betrieb verdienen oder verlieren KI-Firmen ihr Geld, und diese Techniken halten sie meist geheim. DeepInfer ist das Framework, mit dem DeepSeek V4.1 Flash in der Produktion betreibt. Durch die Freigabe können Cloud-Anbieter und Unternehmen, die selbst hosten, nun dieselben Kniffe nutzen.
- Was es ist
- DeepSeeks Inferenz-Framework aus der Produktion, auf GitHub als deepseek-ai/DeepInfer
- Lizenz
- Apache 2.0
- Unterstützte Modelle
- vorerst nur DeepSeek-V4.1-Flash
- Hardware
- Nvidia-SM100-Rechenzentrums-GPUs und Huawei-Ascend-950-Chips
- Enthalten
- optimierter Modellcode, Parallelisierung über viele Chips, spekulatives Dekodieren, gleiche Ergebnisse über Läufe hinweg, strukturierte Ausgaben (Regex, JSON, Grammatiken)
- Nicht enthalten
- Cache-System, getrennte Server für Prompt-Verarbeitung und Generierung, Lastverteilung über Maschinen
- Basiert auf
- vor allem vLLM, mit Ideen aus SGLang und Nvidia TensorRT-LLM
Es kam sofort an: Das Repository überschritt binnen eines Tages 8.000 GitHub-Sterne, und das vLLM-Projekt kündigte an, Ideen aus DeepInfer für die eigene V4.1-Flash-Unterstützung zu übernehmen. Auch die Huawei-Unterstützung zählt. DeepSeek will bis Ende 2026 auf Huawei-Chips trainieren, und eine offene, produktionsreife Engine für Ascend-Hardware macht chinesische Chips für den Modellbetrieb realistischer.
Die US-Anordnung: was sie umfasst
Die Anordnung stützt sich auf den Federal Acquisition Supply Chain Security Act von 2018, ein Gesetz, das 2025 erstmals angewandt wurde. Heimatschutzminister Markwayne Mullin unterzeichnete sie am 24. Juli; am 19. Oktober wurde sie zur öffentlichen Einsicht eingereicht und am 20. Oktober veröffentlicht. Die Bekanntmachung nennt keine Gründe; laut DeepSeeks Datenschutzerklärung werden personenbezogene Nutzerdaten in China gespeichert, die Hauptsorge hinter früheren Geräteverboten.
Betroffen
zivile Bundesbehörden- Ausnahmen
- möglich, per schriftlichem Antrag mit zwingender Begründung
- DeepSeek-Produkte aus ihren IT-Systemen entfernen
- Produkte oder Dienste Dritter entfernen, die „mit DeepSeek-Implementierungen entwickelt“ wurden
- Keine neuen Käufe bei DeepSeek oder verbundenen Unternehmen
Auftragnehmer des Bundes
über FAR-Klausel 52.204-30- Dürfen betroffene Produkte in Bundesaufträgen ohne Ausnahmegenehmigung weder liefern noch nutzen
- Müssen SAM.gov mindestens alle drei Monate auf neue Anordnungen prüfen
- Müssen betroffene Produkte binnen 3 Werktagen melden, Gegenmaßnahmen binnen 10
Nicht betroffen
Unternehmen und Öffentlichkeit- Die private Nutzung von DeepSeek wird durch diese Anordnung nicht eingeschränkt
- Verteidigung und Nachrichtendienste fallen unter eigene Anordnungen
Der Begriff „DeepSeek-Implementierungen“ ist nicht definiert, und genau das beunruhigt Softwareanbieter: Ein Produkt, das manche Anfragen still an ein DeepSeek-Modell leitet oder ein aus DeepSeek-Gewichten feinabgestimmtes Modell nutzt, könnte erfasst sein. Chinas Außenministerium erklärte, Peking lehne eine „Überdehnung der nationalen Sicherheit“ ab und werde die Rechte chinesischer Unternehmen schützen.
Was das für Ihr Team bedeutet
- 1
Modelle im Stack auflisten
Auch Modelle von Dienstleistern und KI-Funktionen in SaaS-Werkzeugen, nicht nur die, die Sie direkt aufrufen.
- 2
Kunden im Blick behalten
Wer an US-Bundesbehörden verkauft, muss mit der Frage rechnen, ob DeepSeek im Produkt steckt.
- 3
Eine Ausweichlösung vorsehen
KI-Funktionen so bauen, dass sich das Modell per Gateway oder Konfiguration tauschen lässt, ohne Code neu zu schreiben.
- 4
Selbsthosting abwägen
Passen Preis und Qualität von DeepSeek und erlauben es Ihre Regeln, machen offene Gewichte plus DeepInfer den Betrieb in der eigenen Cloud praktikabler.
Testen Sie Ihr Wissen
1/3Unter welcher Lizenz hat DeepSeek DeepInfer veröffentlicht?
Die Modellgewichte stehen unter MIT, die DeepInfer-Engine unter Apache 2.0.
2/3Wer muss die US-Anordnung befolgen?
Unternehmen und Öffentlichkeit schränkt sie nicht ein.
3/3Was änderte sich mit V4.1-Flash-1017 für bestehende API-Nutzer?
API-Name und Preise blieben gleich.
Sie haben 0 von 3 richtig.
Weitere offene Modelle in diesem Monat: Nvidia Nemotron 3.5 und Reflection Beam sowie die besten KI-Modelle im Oktober 2026. Zum regulatorischen Gesamtbild lesen Sie KI-Regeln in diesem Monat.
Quellen: The Next Web und AI Weekly zu DeepInfer (20. Oktober 2026); das GitHub-Repository deepseek-ai/DeepInfer; Berichte zur Veröffentlichung von DeepSeek V4.1-Flash-1017 (17. Oktober 2026); Databricks-Release-Notes (19. Oktober 2026); The Hacker News zur FASCSA-Anordnung des DHS und zur Bekanntmachung im Federal Register (20. Oktober 2026). Benchmarks stammen von DeepSeek. Dies ist keine Rechtsberatung.
Alessandro Ecclesie AgazziGeschrieben von Alessandro Ecclesie Agazzi, Analytics Engineer in London. Aktualisiert am 21 Oktober 2026. Über mich