DeepSeek V4.1 Flash 1017：程式設計基準測試、權重與 API 費用

DeepSeek 已將 V4.1 Flash 升級為 DeepSeek-V4.1-Flash-1017，新版本可透過其網站、App 和 API 使用。開發者可以繼續使用 deepseek-flash 模型名稱；10 月更新不會變更 API 呼叫方式或模型 Token 價格。

這次公告重點在於提升程式設計與 Agent 效能，同時縮短輸出內容並降低任務執行時間。DeepSeek 也釋出了模型權重，並開放獨立的 Search 和 Fetch API。

來源文章透過「氛圍程式設計」（vibe coding）展示這次更新：描述一個應用程式或場景，再由 Agent 建立可運作的原型。這些案例屬於示範，呈現的是特定情境下產出的成果，並不保證每個專案都能透過一次提示詞完成。

從文字描述到可執行專案

第一個案例是一個立體紫禁城場景。示範在高處視角與較低的攝影機角度之間切換，呈現庭院、城門、周邊環境與建築細節，並可在場景中移動瀏覽。

來源報導重現的 DeepSeek 示範。

接著是一款瀏覽器賽車遊戲。展示流程包括選擇車輛、開始比賽、駕車穿越霓虹燈照亮的城市，以及進入結果畫面。報導也提到，玩家可以在車外視角與車內視角之間切換。

接下來是以 Godot 製作、靈感來自 Portal 的示範。畫面呈現第一人稱測試室、在環境中移動、互動物件和類似傳送門的元素。應將其視為展示用原型，而非 Valve 遊戲的官方授權版本。

第四個案例 Valley of Ages 展示一座聚落如何隨歷史時代變遷。同一片河流景觀周圍的建築與基礎設施逐步演進，從早期聚落發展至工業時代和現代城市樣貌。

來源將從零開始建置專案的改善歸因於採用自我回饋的強化學習。本文查閱的官方更新日誌與模型卡確認了能力更新，但沒有完整說明該訓練流程，因此這項具體訓練說明仍是來源報導的說法。

這些案例呈現一種實用的開發模式：先檢視可執行的原型，再調整其行為與呈現方式。單一示範並不能證明作品已可投入正式環境使用、第三方素材的使用權已獲授權，或成品背後所需的人工反覆修改程度。

程式設計評分提升，模型價格不變

官方比較顯示，模型在推理、程式設計、Agent 和視覺任務方面均有所提升。以下表格保留模型卡所列的舊版與新版結果：

HLE 的純文字數值指的是一個子集，不應與完整基準測試分數混為一談。DeepSeek 表示，Terminal-Bench 4.0 使用 Claude Code 測試框架，DeepSWE v1.1 使用 Mini-SWE-V2，而 ZeroBench-main 使用 Pass@5。

來源報導重現的發布方比較表。

在 DeepSeek 的比較表中，新模型於 DeepSWE、Automation-Bench、Agents' Last Exam 和 Apex Bench 等列出的基準測試中領先其他選項，但並非每一項都居首。例如，表中 Opus 5 在 Terminal-Bench 4.0 和 ProgramBench 的結果仍較高。若宣稱它全面勝過其他前沿模型，便超出了這些結果所能支持的範圍。

來源也特別指出，發布方的成本比較中，DeepSWE Pass@1 為 77%，每項任務成本約 0.20 美元；相較之下，表中 GPT-6 Astra 的數值為 74%。這是特定基準測試與測試框架下的比較，並非所有軟體工作都適用的通用價格或能力排名。

來源重現的 DeepSeek 任務成本比較。

DeepSeek 將這次更新描述為在多種測試框架中改善效能與成本的帕雷托表現：以較短的執行時間和輸出內容完成更多成功任務。即使 Token 費率不變，若任務耗用的 Token 或嘗試次數較少，總費用仍可能降低，但實際節省金額取決於工作負載。

更新日誌建議新模型搭配 DeepSeek Harness 0.2.1-rc.1 或更新版本使用。這是針對該整合方式的建議，並非要求更改 API 模型名稱。

開放權重與新推出的 Search API

DeepSeek 透過官方 Hugging Face 儲存庫發布 1017 權重，來源也連結至 ModelScope 版本。官方模型卡指出，該儲存庫與模型權重採用 MIT License。

開放權重不代表可以在輕量級設備上部署。Hugging Face 頁面列出的總參數量為 7,630 億，並引導使用者參閱儲存庫中的推論與權重轉換說明。頁面也指出，此版本沒有 Jinja 格式的聊天範本：其提示詞格式由參考編碼器與維護中的 deepseek-recipe 工具套件處理。

除了模型更新之外，DeepSeek 也開放了兩種網頁內容 API：

• Search：根據查詢尋找網頁，並傳回結構化結果。
• Fetch：擷取單一網頁，並以 Markdown 格式傳回其內容。

DeepSeek 表示，其自研引擎索引數千億個網頁，每日處理數億筆請求，並會過濾 SEO 垃圾內容、GEO 操弄與低品質 AI 生成內容。這些是公司對自身規模與過濾能力的說法，並非本文經獨立稽核的測量結果。

失敗請求、逾時與空的搜尋結果不會收費。搜尋結果數量不會改變每次請求的價格；Search 和 Fetch 的費用也與模型 Token 分開計算。

計費日期： 文件指出，目前透過 DeepSeek API 在 DeepSeek Harness、Claude Code 或 Codex 中發出的伺服器端 Search/Fetch 呼叫暫不收費，並將於 2026 年 11 月 1 日北京時間 00:00開始按次計費。此項特定的暫行安排不應被描述為 Search API 永久免費。

常見問題

如何透過 API 呼叫 DeepSeek V4.1 Flash 1017？

官方模型名稱仍為 deepseek-flash。DeepSeek 表示，其網站、App 和 API 已切換至新版本，這次更新不會改變呼叫方式或模型 Token 價格。

這次更新是否讓所有程式設計任務都更便宜？

DeepSeek 報告指出，在其評測中，執行時間更短、輸出內容更精簡，效能與成本表現也有所改善。不過，您的總成本仍取決於 Token 用量、重試次數、工具使用情況，以及生成的專案是否確實符合任務要求。

1017 模型權重是否開放？

是。官方 Hugging Face 模型卡指出，該儲存庫與權重採用 MIT 授權。若要在本機部署，仍需要合適的基礎設施，並遵循儲存庫中的編碼與推論說明。

DeepSWE 77% 的分數能否保證生成可用的應用程式程式碼？

不能。這是在 Mini-SWE-V2 評測框架下測得的結果，並不保證能應用於無關的專案。視覺示範也需要經過檢視與測試，才能將程式碼用於原型以外的用途。

Search 和 Fetch 有什麼不同？

Search 用於尋找相關網頁並傳回結構化結果。Fetch 則會將指定網頁的內文擷取為 Markdown，實際能否擷取取決於該網站的可用性與存取政策。

Search 和 Fetch 工具呼叫何時開始計費？

針對 DeepSeek Harness、Claude Code 和 Codex 所述的伺服器端暫免收費呼叫，將於 2026 年 11 月 1 日北京時間 00:00 結束。由於模型 Token 與工具請求分開計費，請查閱適用的價格頁面，以確認目前獨立服務與不同地區的費率。

相關工具

• DeepSeek API：用於在應用程式中整合 DeepSeek 的官方模型與網頁工具介面。
• DeepSeek V4.1 Flash 1017：官方權重、模型卡與推論參考資料。
• deepseek-recipe：模型卡連結的提示詞格式轉換與輸出解析工具套件。

相關連結

• BAAI/Xinzhiyuan 原始報導：來源示範、基準測試數據與版本發布報導。
• 10 月 17 日官方更新日誌：API 別名、基準測試設定與 Harness 建議。
• 官方模型卡：基準測試比較、編碼指南與授權資訊。
• Search & Fetch 指南：請求行為、按成功請求計費與速率限制。
• 中文 Search & Fetch 指南：人民幣定價與 11 月計費通知。
• 模型與價格：目前模型 Token 費率與獨立的網頁工具費用。

摘要

DeepSeek V4.1 Flash 1017 提升了發布方程式設計與 Agent 評測的表現，同時維持不變的 API 別名與模型 Token 價格。其示範呈現完整的視覺原型，模型權重則以 MIT 授權開放。

Search 和 Fetch 的推出，新增了從尋找網頁到讀取網頁內容的獨立途徑，並採按請求計費。在將基準測試成績提升視為部署決策之前，應一併評估專案品質、任務總成本與工具費用。