DeepSeek-V4.1-Flash-1017:愿望驱动的编程成真

DeepSeek API Docs News · 原文 2026-10-17 · 译文 2026-10-18 · 难度 入门
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导读 · DeepSeek 新一代 Flash 开源:基准/速度/输出长度三优,Search & Fetch API 定价

为什么精读这篇国产主力模型的迭代信号全在这一页:性能与成本的「帕累托改进」口径(更强+更快+输出更短)、自反馈 RL 转向端到端项目开发(游戏/3D 建模)、以及 Search & Fetch API 的定价与免费窗口——服务器端工具调用在 DeepSeek Harness/Claude Code/Codex 里免费至 10 月 31 日,这是「搜索能力 API 化」的价格锚点。

  • V4.1-Flash-1017 三优:基准更强、任务完成更快、输出比上代更短——官方称性能与成本的帕累托改进;官网/APP/API 同步上线
  • 为 DeepSeek Harness、腾讯 CodeBuddy、WorkBuddy 等优化;DeepSeek Harness 升 v0.2.1-rc.1 或更高获得最佳体验
  • 能力主张:自反馈强化学习(RL with self-feedback)改进端到端项目开发——从游戏创作到 3D 建模;四个示例=故宫 3D 建模、网页赛车游戏、Godot 引擎复刻 Portal 2、从史前到现代的 3D 场景「Valley of Ages」
  • Search & Fetch API 全量开放:自研搜索引擎支撑(全球日服务数亿次请求),每端点 $0.75/1,000 次调用;经 DeepSeek Harness、Claude Code、Codex 服务器端工具调用的 DeepSeek API 用户当前免费,2026-10-31 16:00 UTC 起计费
  • 开源发布:Hugging Face 与 ModelScope 双渠道可取
8 段 · 约 5 分钟

🚀 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 is here! · 🚀 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 发布

Stronger benchmark performance, faster task completion, and shorter outputs than the previous version—a Pareto improvement in performance and cost. Now live on our website, app, and API.

比上一版更强的基准表现、更快的任务完成、更短的输出——性能与成本上的帕累托改进。现已上线官网、APP 与 API。

🛠️ Optimized for DeepSeek Harness, Tencent CodeBuddy, WorkBuddy, and more. Upgrade to DeepSeek Harness v0.2.1-rc.1 or later for the best experience with the new model.

🛠️ 为 DeepSeek Harness、腾讯 CodeBuddy、WorkBuddy 等做了优化。升级到 DeepSeek Harness v0.2.1-rc.1 或更高版本,获得新模型的最佳体验。

🎮 Build complete projects from scratch · 🎮 从零构建完整项目

DeepSeek-V4.1-Flash-1017 uses reinforcement learning with self-feedback to improve end-to-end project development—from game creation to 3D modeling.

DeepSeek-V4.1-Flash-1017 用带自反馈的强化学习(reinforcement learning with self-feedback)改进端到端项目开发——从游戏创作到 3D 建模。

See it in action 👇. Example 1: 3D modeling of the Forbidden City. Example 2: A web-based racing game. Example 3: A Portal 2 recreation built with the Godot engine. Example 4: Valley of Ages — a 3D scene tracing the evolution from prehistoric times to the modern era.

眼见为实 👇。示例 1:故宫 3D 建模。示例 2:网页赛车游戏。示例 3:用 Godot 引擎复刻《传送门 2》(Portal 2)。示例 4:《Valley of Ages》——一个从史前时代追溯到现代的 3D 场景。

🔍 Search & Fetch APIs are now open to everyone! · 🔍 Search & Fetch API 向所有人开放

Powered by our in-house search engine, serving hundreds of millions of requests daily worldwide.

由自研搜索引擎驱动——该引擎在全球每日服务数亿次请求。

💰 Each endpoint: $0.75 per 1,000 calls.

💰 每个端点:$0.75/1,000 次调用。

📌 Search & Fetch calls via server-side tools in DeepSeek Harness, Claude Code, and Codex are currently free for DeepSeek API users. Billing starts Oct 31, 2026, at 16:00 UTC.

📌 经 DeepSeek Harness、Claude Code 与 Codex 服务器端工具发起的 Search & Fetch 调用,对 DeepSeek API 用户当前免费。计费自 2026 年 10 月 31 日 16:00 UTC 开始。

🔓 Open-source release · 🔓 开源发布

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回忆挑战

先不看答案自己回忆——讲不出来再回正文找。考的是关系,不是标签。

1「输出更短」为什么和「基准更强、任务完成更快」并列称为帕累托改进?短输出省的是什么钱?

Agent 编程的成本 = 输入 token + 输出 token 按价计费,而输出 token 通常单价更高且生成耗时正比于长度。输出更短意味着同样的任务花更少的输出费、等更少的生成时间——三项指标(质量/速度/成本)同时不劣且至少一项更优,正是帕累托改进的定义。对在 harness 里高频长跑的 agent,输出长度是持续放大的成本项。

2Search & Fetch 的「服务器端工具调用免费至 10-31」窗口在商业上传递了什么信号?

这是典型的生态导入期策略:让 Claude Code、Codex、DeepSeek Harness 用户先把搜索能力接进工作流、形成依赖,月底再按量计费($0.75/千次)。对用户的信号是「现在接入零成本试用」;对行业的信号是搜索能力正式 API 商品化,有了价格锚点——比价时其他搜索 API(如传统 SERP 接口)都有了参照系。

3「自反馈 RL 改进端到端项目开发」与普通的基准刷分 RL 有什么不同?

训练目标是「完整交付一个能跑的项目」而非「答对单题」:奖励来自项目最终是否可运行、是否满足愿望级描述,信号由模型自我反馈提供。这解释了示例的形态(3D 建模、完整游戏)——考的是多文件、多轮、跨工具的长链路能力,也就是 agent harness 里真正稀缺的能力,而非单轮问答。