DeepSeek 刚刚发布了 DeepSeek-V4.1-Flash-1017发布了其 V4.1-Flash 模型的一个新检查点。它是 已上线于 DeepSeek 网站、应用和 API。DeepSeek声称其得分更高、任务完成更快、输出更短，胜过 9月V4.1-Flash发布。该公司称这是性能与成本上的帕累托改进。与此同时，DeepSeek还开放了其 搜索与 Fetch API 对每位开发者而言都是如此。对于智能体构建者来说，这意味着一个更便宜的编码模型加上一个第一方网络层，全部包含在一个 API 密钥之后。
简而言之
- 尺寸： 552B骨干参数加上196B Engram参数。它在prefill阶段每个token激活8B参数,decode阶段激活16B参数。上下文为1M token,输出最多可达384K token。
- 运行于： DeepSeek API 作为
deepseek-flash。9月的V4.1-Flash权重（763B参数，FP8）以MIT许可证发布在Hugging Face上。硬件要求和1017权重：未披露。 - 性能： 在DeepSeek报告的全部11项基准测试中，均以2.0至11.1分的优势超越了前代V4.1-Flash。
- 最佳： 在 DeepSWE v1.1 上得分为 77.0，在 DeepSeek 的表格中高于 Claude Opus 5（74.0）。
- 最糟糕的： 在 HLE 上不使用工具时得分为 42.6，而 Claude Opus 5 为 56.3。
什么是 DeepSeek-V4.1-Flash-1017？
DeepSeek-V4.1-Flash-1017 是 DeepSeek-V4.1-Flash 的一个更新后的训练后检查点，通过该 deepseek-flash 型号名称。以下架构细节来自 V4.1-Flash 技术报告.
DeepSeek团队表示 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 使用带自我反馈的强化学习进行端到端项目工作。其示例涵盖从游戏创作到3D建模。它针对 DeepSeek Harness，腾讯 CodeBuddy 和 WorkBuddy。DeepSeek 推荐 DeepSeek Harness v0.2.1-rc.1 或更高版本。
V4.1-Flash 架构是如何工作的？
V4.1-Flash 是一个 多模态混合专家模型 ，具有 40 层 Transformer。它们分为一个 20 层因果编码器和一个 20 层解码器。
- 因果编码器-解码器（CED）： 解码器的全局 KV 由编码器最终隐藏状态投影而来。这几乎将预填充计算量减半。
- 压缩稀疏注意力 2（CSA2）： 层以 Full、Reindex 或 Reuse 模式运行。它们在各层之间共享主 KV 和索引器键。
- FP4 主 KV 缓存： 全局 KV 降至每 token 890 字节，约为 V4-Flash 的 1/4。
- SWA 有界重放： 持久 KV 缓存缩减至大约 V4-Flash 的 1/8。
- 推理力度： 一个 1 到 100 的标量。API 档位 low、high 和 max 分别映射到 50、75 和 100。
DeepSeek-V4.1-Flash-1017 基准测试
以下所有分数均为 DeepSeek 自己的数据。DeepSeek 在 Claude Code 中运行 Terminal-Bench 4.0，在 Mini-SWE-V2 中运行 DeepSWE。ZeroBench-main 使用 Pass@5。
| 基准测试 | V4.1-Flash-1017 | V4.1-Flash | Kimi K3 | GLM 5.3 | GPT 5.6-Sol | Claude Opus 5 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSWE v1.1 | 77.0 | 74.2 | 67.5 | 66.9 | 73.0 | 74.0 |
| Terminal-Bench 4.0 | 42.3 | 31.2 | 12.6 | 37.9 | 39.9 | 51.8 |
| Automation-Bench v1.0.6 | 60.5 | 54.8 | 46.7 | 48.8 | 45.8 | 50.3 |
| 智能体的最后考试 | 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 |
| 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 |
| HLE(无工具) | 42.6 / 44.0* | 36.8 / 39.1* | 43.5 | 42.0* | 44.5 | 56.3 |
| BabyVision(带工具) | 92.5 | 89.6 | 85.7 | 未披露 | 88.9 | 94.1 |
*纯文本 HLE 子集。
1017 检查点在 DeepSWE、Automation-Bench、Agents’ Last Exam 和 Apex Bench 上领先。Claude Opus 5 仍在 Terminal-Bench 4.0、ProgramBench、NL2Repo 和 HLE 上领先。
它与开放权重竞争对手相比如何?
| 特性 | DeepSeek-V4.1-Flash-1017 | Kimi K3 | GLM-5.3 |
|---|---|---|---|
| 总参数量 | 552B 主干 + 196B Engram | 2.8T | 753B |
| 活跃参数量 | 8B 预填充 / 16B 解码 | 104B | 未披露 |
| 上下文 | 1M | 1,048,576 | 未披露 |
| 许可证 | MIT(V4.1-Flash);1017 权重未披露 | Kimi K3 许可证 | GLM-5.3 许可证 |
| 模态 | 输入文本、图像;输出文本 | 文本、图像 | 文本 |
| DeepSWE v1.1 | 77.0 | 67.5 | 66.9 |
| 智能体的期末考试 | 35.4 | 28.3 | 28.5 |
| API价格(1M输入未命中/输出,峰值) | $0.30 / $1.20 | 未披露 | 未披露 |
DeepSeek 的搜索和抓取 API 是什么？
该 搜索 API 为查询返回排序后的网页结果。Fetch API 返回单个页面并转换为 Markdown。DeepSeek 表示其自研引擎每天服务数亿次请求。
- 端点：
POST /v1/tools/search以及POST /v1/tools/fetch开启api.deepseek.com. - 搜索选项： 1 到 50 条结果、可选页面内容，以及类似以下的运算符
site:,lang:,after:和before:. - 结果字段： 每个结果都有一个 0 到 3 的重排序分数和一个 0 到 4 的权威级别。
- 价格： 每1,000次成功请求0.75美元 针对每个端点。空结果和失败均为免费。
- 速率限制： 每个 API 每个账户 5 QPS。
- 免费窗口： 通过 DeepSeek Harness、Claude Code 或 Codex 进行服务器端调用在 2026年11月1日之前保持免费。
部署与定价
调用模型，使用 deepseek-flash 通过 OpenAI 或 Anthropic 格式的端点。 高峰定价 缓存未命中的输入token价格为每1M token 0.30美元，输出token价格为每1M token 1.20美元。非高峰时段费率减半。
要点概览
- 1017在DeepSWE v1.1上得分为77.0,高于此前的74.2。
- 它在Automation-Bench（60.5）和Agents' Last Exam（35.4）上领先。
- Claude Opus 5在HLE和Terminal-Bench 4.0上仍然获胜。
- Search和Fetch的费用均为每1,000次调用0.75美元。
- Agent harness调用在2026年11月1日之前保持免费。
请查看 DeepSeek公告、 Search和Fetch文档、 技术报告 以及 模型卡。所有功劳归于该项目的研究人员。另外，欢迎在 Twitter 上关注我们，别忘了加入我们的 150k+ML SubReddit 并订阅 我们的新闻通讯。等等！你在用telegram吗？ 现在你也可以在telegram上加入我们了。
本文《 DeepSeek Just Released V4.1-Flash-1017, Scores 77.0 on DeepSWE, Opens Search API 》首发于 MarkTechPost.