DeepSeek 发布 V4.1-Flash-1017，公司称此次更新速度更快、输出更简短

DeepSeek 发布了 DeepSeek-V4.1-Flash-1017，这是其 V4.1-Flash 模型的更新版本。该公司在发布公告中表示，与前代相比，新版本的基准测试得分更高、完成任务更快、生成的回复更简短，并称这一结果是“性能与成本的帕累托改进”。据 DeepSeek 介绍，该模型已在其网站、应用程序和 API 上提供，模型权重已在 Hugging Face 和 ModelScope 上发布。

The Economic Times 援引通讯社报道称，DeepSeek 于周六下午在 X 上通过一系列帖子宣布了此次更新，并将其描述为对早前 V4.1-Flash 的小幅修订。该报道援引该公司发布在 Hugging Face 上的技术报告称，新模型“在推理、编程、智能体任务和视觉基准测试方面均有显著提升”。据该报道，DeepSeek 还公布了在“人类最后的考试”（Humanity's Last Exam）上的得分，该测试包含涵盖数学、科学和人文学科的数千道题目；新模型的得分区间为 36.8 至 42.6，而 V4.1-Flash 为 36.8 至 39.1。两个来源均未说明这些区间代表什么，相关数据也未经独立核实。

DeepSeek 表示，该模型通过基于自我反馈的强化学习进行训练，以更好地端到端构建完整项目。该公司展示的示例包括一个故宫 3D 模型、一款基于浏览器的赛车游戏，以及一个使用 Godot 引擎制作的 Portal 2 复刻作品。该公司称，该模型已针对 DeepSeek Harness、Tencent CodeBuddy 和 WorkBuddy 等工具进行了优化，并建议使用 DeepSeek Harness v0.2.1-rc.1 或更新版本。该公司还发布了一张图表，展示 DeepSWE v1.1 Pass@1 与每项任务成本之间的关系，测量使用的是 mini-swe-v2 测试框架。

在发布模型的同时，DeepSeek 向所有用户开放了其 Search 和 Fetch API。该公司表示，这些 API 运行在其自有搜索引擎上，并称该引擎每天处理数亿次请求；每个端点的定价为每 1,000 次调用 0.75 美元。据该公司介绍，在 2026 年 10 月 31 日 16:00（UTC）开始计费之前，DeepSeek API 用户可以通过 DeepSeek Harness、Claude Code 和 Codex 中的服务器端工具免费调用这些工具。

该报道将此次发布置于更广泛的竞争背景之下：一方是中国的开放权重模型，另一方是 OpenAI 和 Anthropic 等美国公司成本更高的专有系统，以及 Moonshot Kimi 和 Z.ai 等国内竞争对手。报道指出，V4.1-Flash 于 9 月初推出后以大幅折扣提供，随后 MiniMax、Z.ai 和 Alibaba 等在香港上市的竞争对手股价大幅下跌。报道还称，DeepSeek 本周早些时候曾发生约五个小时的服务器宕机，一些专家将其归因于算力不足；而且近几个月来，随着开发者需求增长，服务变慢和中断的情况愈发频繁。