DeepSeek 发布 V4.1-Flash-1017：编程与智能体基准提升、输出更短，MIT 开源并开放搜索 API
DeepSeek 于2026年10月17日把 V4.1-Flash 升级为 V4.1-Flash-1017，网页、App 和 API 同步切换，API 调用方式与价格不变；官方称基准更高、任务更快、输出更短。权重以 MIT 许可在 Hugging Face 与 ModelScope 开放。同日开放自研搜索引擎的 Search 与 Fetch API，每端点每千次成功请求 0.75 美元。
DeepSeek 于2026年10月17日在 API 更新日志宣布，DeepSeek V4.1 Flash 升级为 DeepSeek-V4.1-Flash-1017，官网网页和 App 也已换成新版。API 调用方式与价格不变，继续使用模型名 deepseek-flash 即可调用最新模型。官方称新版在提高成绩的同时缩短了任务耗时和输出长度，是“性能—成本帕累托改进”，并针对 DeepSeek Harness、腾讯 CodeBuddy、WorkBuddy 等平台做了优化，建议升级到 DeepSeek Harness 0.2.1-rc.1 或更高版本。
据 DeepSeek 自报数据，1017 版对比上一版 V4.1-Flash：Terminal-Bench 4.0 由 31.2 升至 42.3，DeepSWE v1.1 由 74.2 升至 77.0，ProgramBench 由 20.3 升至 29.1，Automation-Bench v1.0.6 由 54.8 升至 60.5，HLE（无工具）由 36.8 升至 42.6（纯文本子集 44.0）。其中 Terminal-Bench 4.0 使用 Claude Code 框架、DeepSWE 使用 Mini-SWE-V2 框架测试。官方对比表中，DeepSWE、Automation-Bench、Agents’ Last Exam、Apex Bench 等项高于所列的 Claude Opus 5 与 GPT 5.6-Sol，但 HLE、Terminal-Bench 4.0、ProgramBench、NL2Repo-Bench 等项仍低于 Claude Opus 5。以上均为厂商自测。
权重已在 Hugging Face 与 ModelScope 发布，仓库和模型权重采用 MIT 许可。模型卡称这是 V4.1-Flash 的小版本更新，模型规模为 7630 亿参数；推荐上下文窗口 1M token、max_tokens 不低于 256K、temperature 与 top_p 均为 1.0。此次不提供 Jinja 格式对话模板，改为附带 Python 参考实现 encoding.py，以及可把 Messages、Chat Completions、Responses 请求转换为 DeepSeek V4/V4.1 提示格式的 deepseek-recipe 工具库。
同日 DeepSeek 首次对外开放自研搜索引擎的 Search API 与 Fetch API：前者按查询返回结构化网页结果，后者抓取单个网页并返回 Markdown。两者按成功请求计费，每 1000 次 0.75 美元，空结果、失败和超时不计费；每个账号各限 5 QPS。经 DeepSeek Harness、Claude Code、Codex 的服务端工具调用目前免费，按文档自北京时间2026年11月1日 00:00 起计费。
来源
- DeepSeek-V4.1-Flash-1017: Wish-Driven Programming Made Real — DeepSeek
- Change Log | DeepSeek API Docs — DeepSeek
- deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017 — DeepSeek (Hugging Face)
- Search & Fetch | DeepSeek API Docs — DeepSeek