DeepSeek 发布 V4.1-Flash-1017，提升智能体与编码任务表现

中国 AI 公司 Deepseek 发布了 Flash 模型的更新版本，在智能体和编程任务方面取得重大提升。该公司还首次向外部开发者开放其自研搜索引擎。

Deepseek-V4.1-Flash-1017 现已通过公司网站、应用和 API 提供。Deepseek 还在 Hugging Face 和 ModelScope 上以开源形式发布了模型权重。与直接前代版本相比，该模型的基准测试成绩更高、任务完成速度更快，生成的内容也更短。该公司称，这次更新在性能与成本之间的权衡上实现了帕累托改进。

为了从零开始构建完整的软件项目，Deepseek 使用了带自反馈的强化学习（RLSF）。这种后训练方法让模型能够将自身的内部置信度评分或自行生成的评判作为奖励信号，从而无需人工评估者或外部奖励模型。Deepseek 表示，这种方法可提升端到端项目开发能力，适用于从游戏编程到 3D 建模和设计等任务。该模型还能制作简短的动画解说视频，类似于近期发布的 Opus 5.5。

视频来自 FeiZ

该模型针对 Deepseek Harness（建议使用 v0.2.1-rc.1 或更高版本）、Tencent CodeBuddy 和 WorkBuddy 等开发环境进行了调优。

较小的 Flash 模型在编程和智能体任务上击败更大的竞品

在 Deepseek 自家的基准测试中，V4.1-Flash-1017 的表现优于前代 V4.1-Flash。在多个编程和 AI 智能体类别中，它还击败了 Claude Opus 5、GPT 5.6-Sol、Kimi K3 和 GLM 5.3 等更大的竞品模型。

Deepseek V4.1-Flash-1017 在所有测试类别中都优于前代版本。 | 图片：Deepseek

DeepSWE 基准测试的成本图表显示，较短的输出对效率有多大影响。V4.1-Flash-1017 的最高得分为 77.0%，平均每项任务的成本略低于 $0.20。在低成本设置下，其得分仍超过 72%，成本约为 $0.10。前代版本得分为 74.2%，但每次运行的成本约为 $0.50。

按每项智能体编程任务的平均成本计算，Flash 模型的价格远低于竞品。 | 图片：Deepseek

在这张图表中，GPT-6 Astra、Gemini 3.8 Flash 和 Claude Opus 5 等竞品模型每项任务的成本在 $2 到 $10 以上，且它们的准确率都不及较小的 Deepseek 模型。目前尚无独立基准测试结果，而且基准测试无论如何都只能说明一半情况。例如，开发者对代码质量的评价可能与基准测试结果大相径庭。

Deepseek 将其内部搜索引擎转为公开 API

除了语言模型，Deepseek 还向所有开发者开放其网页搜索工具（Search & Fetch APIs）。该公司表示，这些服务运行在其自研搜索引擎上，该引擎已在全球范围内每天处理数亿次查询。设置详情见 API 文档。

每个端点每 1,000 次调用收费 $0.75。Deepseek API 用户可通过 Deepseek Harness、Claude Code 和 Codex 中的服务器端工具免费使用这些功能，直至 October 31, 2026 (4:00 PM UTC)。

不过，昨天发生的一件事确实让深度将中国 AI 模型整合进工作流的吸引力有所下降。据报道，中国政府计划收紧开放权重模型的发布规定，甚至可能完全阻止其发布。一个决定性因素是，某个系统是否跻身能力最强的 10 个模型之列。

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