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DeepSeek 已將 V4.1 Flash 更新為 **DeepSeek-V4.1-Flash-1017**,此次版本著重提升推理、程式撰寫、代理工作流程及視覺任務的表現。其主要效率主張是:在提升成果的同時,縮短任務執行時間並減少輸出長度。

DeepSeek 已將 V4.1 Flash 更新為 DeepSeek-V4.1-Flash-1017,此次版本著重提升推理、程式撰寫、代理工作流程及視覺任務的表現。其主要效率主張是:在提升成果的同時,縮短任務執行時間並減少輸出長度。
10 月 17 日的更新日誌指出,官方網站、應用程式和 API 均已更新。API 使用者仍可呼叫 deepseek-flash;此次更新不會改變呼叫方式或模型定價。
DeepSeek 也建議升級至 DeepSeek Harness 0.2.1-rc.1 或更新版本,以獲得預期的使用體驗。此版本特別針對 Harness 及其他代理平台進行最佳化,包括 Tencent CodeBuddy 和 WorkBuddy,而不只是改善獨立聊天回答。
據提供的報告,符合資格的 Harness 首次登入使用者可獲得限量人民幣 6 元的額度,額度自領取日起七天內有效,且視供應情況而定。這是據報推出的促銷活動,並非長期有效的 API 權益;是否適用,應以帳戶實際顯示的資格和到期資訊為準。
官方模型卡將此版本稱為 V4.1 Flash 的小幅更新,但其公布的多項代理導向測試基準分數有顯著提升。例如,Terminal-Bench 4.0 從 31.2 升至 42.3,ProgramBench 則從 20.3 升至 29.1。
下表保留來源和官方模型卡所列的比較數據。這些數值是公布的基準測試分數,並非本次重新執行獨立測試所得的結果。
| 基準測試 | Flash-1017 | 前一版 V4.1 Flash | Kimi K3 | GLM-5.3 | GPT-5.6 Sol | Claude Opus 5 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| HLE,不使用工具 | 42.6 (44.0*) | 36.8 (39.1*) | 43.5 | 42.0* | 44.5 | 56.3 |
| Terminal-Bench 4.0 | 42.3 | 31.2 | 12.6 | 37.9 | 39.9 | 51.8 |
| DeepSWE v1.1 | 77.0 | 74.2 | 67.5 | 66.9 | 73.0 | 74.0 |
| ProgramBench | 29.1 | 20.3 | 17.5 | 19.0 | 23.0 | 37.0 |
| NL2Repo-Bench | 68.2 | 65.4 | 58.0 | 58.0 | 56.8 | 75.3 |
| Automation-Bench v1.0.6 | 60.5 | 54.8 | 46.7 | 48.8 | 45.8 | 50.3 |
| Agents' Last Exam | 35.4 | 31.8 | 27.6 | 28.5 | 26.7 | 28.6 |
| Apex Bench v1.1 | 72.1 | 64.6 | 47.8 | 56.6 | 54.3 | 65.8 |
| Chartography,使用工具 | 83.0 | 78.9 | 68.1 | 未公布 | 79.9 | 84.0 |
| BabyVision,使用工具 | 92.5 | 89.6 | 85.7 | 未公布 | 88.9 | 94.1 |
| ZeroBench-main,使用工具 | 51.0 | 49.0 | 41.0 | 未公布 | 53.0 | 52.0 |
* 表示 HLE 的純文字子集。Terminal-Bench 4.0 使用 Claude Code harness,DeepSWE v1.1 使用 Mini-SWE-V2;來源表格註明 ZeroBench-main 採用 Pass@5。這些不同任務和評估設定下的分數,不應合併成單一的整體成功率。
更具特色的主張在於成果與成本之間的取捨。DeepSeek 表示,在多種 harness 中提升效能的同時,也降低了執行時間和輸出長度,讓效能—成本前緣向外擴展。

圖表比較的是特定任務執行結果、harness 和推理設定。這不代表每個專案的成本都會降低,也不代表在其他環境中能保證取得特定分數。工具執行、重試次數、輸出長度,以及任務的描述方式,都會影響費用。
來源將此次版本的程式撰寫示範描述為一種轉變:使用者只需描述想要的成果,代理便會繼續進行規劃、實作、執行、檢查和修訂。來源指出,這種迭代行為是透過使用自我回饋的強化學習實現。
其中一項展示成果,是以紫禁城為藍本、可供瀏覽操作的 3D 場景。這個範例並非單一靜態圖像,而是呈現由程式碼生成、可切換視角的場景。

其他範例包括瀏覽器版賽車遊戲、受 Portal 啟發的 Godot 專案,以及一個穿梭於不同歷史時期的動態 3D 世界。



這些截圖呈現的是此次版本報導中挑選的案例,並未揭露所有提示詞的整體成功率、人工介入的完整情況,或新使用者能否穩定重現相同成果。即使專案截圖看起來令人信服,仍須對功能進行測試,並檢查生成的程式碼。
據報導,在正式公告前,使用者曾發現模型清單中短暫出現一個以 1017 結尾的項目。來源也提到 deepseek-flash 的系統指紋有所變化,以及非正式回報指出輸出速度較快、內容較精簡。
指紋變化可能表示服務或設定有所調整;單憑這一點,無法證明模型的身分、架構或品質。同樣地,使用者分享的並排場景只是個別案例,並非受控比較。
後續的更新日誌和模型儲存庫提供了更確切的確認:DeepSeek-V4.1-Flash-1017 已正式發布,並附有基準測試表和更新後的託管服務。因此,無須再從早期線索推斷其是否存在。
儲存庫指出,其程式碼和權重採用 MIT License。儲存庫也提供開發者編碼參考和推論指引;此次版本未包含 Jinja 格式的聊天範本。與自動產生的通用快速入門指令相比,這些實作細節對自行託管更為重要。
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除了模型更新之外,DeepSeek 也開放了兩個自有搜尋系統介面。Search 用於尋找相關網頁,Fetch 則會將指定 URL 的內容擷取為 Markdown。
| API | 端點 | 功能 |
|---|---|---|
| Search | POST https://api.deepseek.com/v1/tools/search | 傳回排序後的搜尋結果,並可選擇包含網頁內容。 |
| Fetch | POST https://api.deepseek.com/v1/tools/fetch | 傳回網頁標題和 Markdown 格式的內容。 |

這些 API 使用 DeepSeek API 金鑰進行驗證。Search 支援用於納入或排除網站、限制語言,以及篩選發布日期的運算子。代理可以先搜尋來源,再擷取選定網頁,並在下一個分析步驟中使用其內容。
Fetch 仍受目標網站的可用性和存取政策限制。開放 Search API 並不代表代理能不受限制地存取網際網路上的所有網頁。
這兩個 API 均按成功請求次數計費,且費用與模型 Token 費用分開。中文版指南列出的 Search 和 Fetch 費用均為每 1,000 次成功請求人民幣 5 元;英文版指南則列出兩者均為每 1,000 次 0.75 美元。這些是各自指南公布的價格,並非本文換算的匯率。
可計費請求必須回傳 HTTP 200,並提供有效輸出:Search 須有非空的結果清單,Fetch 則須取得網頁內容。失敗請求、空白搜尋結果和逾時均不計費。透過 count 要求 Search 回傳更多結果,不會改變每次請求的價格。
指南也為透過 Harness、Claude Code 或 Codex 使用 DeepSeek 的使用者列出一項特定過渡規則。這些工作流程中的伺服器端 Search 和 Fetch 工具呼叫目前不收費,並預定於 2026 年 11 月 1 日北京時間 00:00 起按請求計費。這並不表示模型推論或所有直接 API 請求在該日期前都免費。
這是 DeepSeek V4.1 Flash 於 10 月 17 日推出的更新版本。DeepSeek 表示,該版本提升了推理、程式撰寫、代理任務和視覺基準測試的表現,同時縮短輸出內容和任務執行時間。
更新日誌表示,託管 API 繼續使用 deepseek-flash。此次版本不會改變呼叫方式或模型定價。
DeepSeek 建議使用 0.2.1-rc.1 或更新版本,以搭配更新後的模型。請透過產品的官方更新機制確認版本,不要假設任何較早的 0.2 版本都具備相同整合功能。
不能。報導展示的是經挑選的範例,並非針對任意提示詞測得的成功率。若要重現互動式專案,必須在實際環境中檢查執行狀況、控制方式、素材和生成的程式碼。
Search 用於尋找候選網頁,並回傳排序後的結果,可選擇包含網頁內容。Fetch 則讀取指定 URL,並回傳其標題和 Markdown 格式的內容,但仍受該網站可存取性限制。
指南所述的暫時免費期間,僅適用於透過指定代理工作流程發出的伺服器端工具呼叫。這些呼叫將於 2026 年 11 月 1 日北京時間 00:00 起按請求計費;模型 Token 費用則另行計算。
DeepSeek-V4.1-Flash-1017 在提升已公布代理基準測試表現的同時,也著重降低任務開銷。現有託管整合仍使用 deepseek-flash 別名,而 Harness 使用者應更新至建議版本。
Search 和 Fetch 將來源探索與網頁讀取納入工作流程;其按請求計費的費用,應與模型 Token 成本分開計算。
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