DeepSeek V4.1 Flash-1017 降低智能体编程成本

关键信息

DeepSeek 声称，该模型在 DeepSWE 上以每项任务略低于 0.20 美元的成本取得 77.0% 的成绩，而前代模型为 74.2%、每次约 0.50 美元；低配置下则以约 0.10 美元达到超过 72%。这些主要是内部测试结果，仍需要独立评测和真实代码质量测试验证。

资讯摘要

中国人工智能公司 DeepSeek 发布了 Flash 模型的更新版 DeepSeek-V4.1-Flash-1017。该模型现已通过 DeepSeek 官网、应用和 API 提供，并在 Hugging Face 与 ModelScope 上公开权重。DeepSeek 表示，相比前代 V4.1-Flash，新模型速度更快、输出更短，并改善了性能与成本之间的平衡。在端到端软件开发方面，公司采用带有自反馈的强化学习，让模型的置信度或自我生成的批评意见充当奖励信号，从而不再依赖人工评估者或外部奖励模型。

DeepSeek 称，这种方法可用于游戏编程、三维建模、设计工作以及制作简短的动画说明视频。该模型针对 DeepSeek Harness v0.2.1-rc.1 或更高版本，以及 Tencent CodeBuddy 和 WorkBuddy 进行了调优。在公司内部对比中，它据称在多个编程和智能体基准上超过更大的模型，并以每项任务低于 0.20 美元的成本在 DeepSWE 上取得 77.0% 的成绩。DeepSeek 还通过 Search 和 Fetch API 开放其内部网页搜索服务，价格为每 1,000 次调用 0.75 美元，但目前尚无独立基准验证这些性能声明。

资讯正文

DeepSeek-V4.1-Flash-1017 在智能体任务中击败更大型竞争对手，同时再次大幅降低单任务成本

要点

中国人工智能公司 DeepSeek 已在其平台上发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017，并在 Hugging Face 和 ModelScope 上以开放权重模型形式提供。

该公司表示，这款模型通过利用自反馈进行强化学习训练，运行速度更快、输出更短，并且在端到端软件开发和智能体任务中表现出色。

在内部基准测试中，这一更新版本在编码和智能体基准测试中击败了 Claude Opus 5 和 GPT 5.6-Sol 等更大型竞争对手。DeepSeek 还将其内部搜索引擎开放给开发者，通过新的 Search 和 Fetch API 提供服务。

中国人工智能公司 DeepSeek 发布了其 Flash 模型的更新版本，在智能体和编码任务方面取得了重大提升。该公司还首次向外部开发者开放其内部搜索引擎。

DeepSeek-V4.1-Flash-1017 目前已可通过该公司的网站、应用和 API 使用。DeepSeek 还在 Hugging Face 和 ModelScope 上以开源形式发布了模型权重。与其直接前代版本相比，这款模型的基准测试分数更高、任务完成速度更快，输出也更短。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）。这种后训练方法允许模型将自身的内部置信度分数或自动生成的批评意见作为奖励信号，从而无需人工评估者或外部奖励模型。DeepSeek 表示，这种方法能够改进从游戏编程到 3D 建模和设计工作的端到端项目开发。该模型还可以制作动画形式的简短解释视频，类似于最近发布的 Opus 5.5。

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。

更小的 Flash 模型在编码和智能体任务中击败更大型竞争对手

在 DeepSeek 自行进行的基准测试中，V4.1-Flash-1017 的表现优于前代 V4.1-Flash。它还在多个编码和 AI 智能体类别中击败了 Claude Opus 5、GPT 5.6-Sol、Kimi K3 和 GLM 5.3 等更大型的竞争模型。

在这张图表中，GPT-6 Astra、Gemini 3.8 Flash 和 Claude Opus 5 等竞争模型的单任务成本介于 2 美元至 10 多美元之间，而且没有一个模型能达到这款更小的 DeepSeek 模型的准确率。不过，独立基准测试尚未发布，而基准测试无论如何也只能说明一半情况。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变为公共 API

除了语言模型之外，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，这些服务运行在其内部构建的搜索引擎上，该引擎目前每天在全球处理数亿次查询。具体设置方法请参阅 API 文档。

每个端点的费用为每 1,000 次调用 0.75 美元。Deepseek API 用户可以通过 Deepseek Harness、Claude Code 和 Codex 中的服务器端工具免费使用这些功能，直到 2026 年 10 月 31 日（UTC 时间下午 4:00）。

不过，昨天将中国 AI 模型深度集成到工作流程中的吸引力确实有所下降。据报道，中国政府计划收紧有关发布开放权重模型的规定，甚至可能完全阻止此类模型发布。其中一个决定性因素是，相关系统是否跻身能力最强的 10 个模型之列。

来源与参考

1. 原始链接
2. Deepseek V4.1 Flash 1017 beats larger rivals in agentic tasks while once again massively cutting per-task costs