看懂 DeepSeek V4.1 Flash 1017 更新：11 项基准全面提升，价格一分没涨

2026 年 10 月 17 日，DeepSeek 把 V4.1 Flash 悄悄升级到了 DeepSeek-V4.1-Flash-1017。官方把它定位为一次小版本更新，但从公布的数据看，官方列出的 11 项基准全部上涨，Terminal-Bench 4.0 一次提升了 11.1 分，这已经不算“小修小补”了。

很多开发者最关心的其实是两个问题：DeepSeek V4.1 Flash 1017 到底改进了什么？价格变了吗？ 本文只用 DeepSeek 官方更新日志、定价页和 Hugging Face 模型卡里的数据作答，第三方说法会单独标注。

核心价值：读完本文，你会知道 1017 版本的真实提升幅度、为什么“价格不变”实际意味着更便宜、以及怎样用错峰时段把 DeepSeek API 成本再砍一半。

DeepSeek V4.1 Flash 1017 是什么：一次架构不变的小版本更新

DeepSeek V4.1 Flash 本身是 2026 年 9 月 10 日发布的新架构家族里最小的模型，原生支持图像理解。1017 是它发布约一个月后的第一次迭代，官方更新日志的描述很简洁：模型升级为 DeepSeek-V4.1-Flash-1017，网页端和 App 同步更新，API 调用方式和价格都不变。

从 Hugging Face 上的技术信息看，1017 沿用了同一套架构：552B 主干参数、预填充阶段每 Token 激活约 8B、解码阶段约 16B，另有 196B 的 Engram 条件记忆。英文社区的分析普遍认为，这次变化来自新一轮强化学习后训练，配置文件、分词器和提示词编码都没有动，所以现有代码无需任何修改。

值得注意的是官方特意提到的一点：1017 针对 DeepSeek Harness、腾讯 CodeBuddy 和 WorkBuddy 做了优化，并建议使用 DeepSeek Harness 0.2.1-rc.1 及以上版本。这说明本次训练重点放在 Agent 编程场景，如果你用的是自建的 Agent 循环，实际收益可能会比官方数字小一些。

🎯 技术建议：模型别名会自动指向新版本，建议在切换生产流量前先用自己的业务样本做一轮回归测试。通过 API易 apiyi.com 可以用同一个 Key 同时调用 DeepSeek 与其他主流模型，便于在同一套评测脚本里横向对比。

DeepSeek V4.1 Flash 1017 改进了什么：11 项基准逐项对比

回答“改进了什么”，最直接的方式是把官方 9 月首发版和 10 月 1017 版的成绩放在一起看。下表数据均来自 DeepSeek 官方更新日志，其中 Apex Bench 的旧分数官方日志未列出，引用自英文社区的整理，仅供参考。

这张表能读出三个信号。第一，提升最大的全是 Agent 与编程类任务，Terminal-Bench 4.0 和 ProgramBench 的相对涨幅都超过 35%，这与官方“针对 Harness 和 CodeBuddy 优化”的说法一致。第二，视觉类基准也有 2 到 4 分的稳定提升，说明这次后训练没有牺牲多模态能力。第三，部分基准的测试口径前后不完全一致，比如 Automation-Bench 新版标注为 v1.0.6、HLE 首发版未注明是否带工具，解读时不宜只看单个数字。

DeepSeek V4.1 Flash 1017 的效率改进：输出更短、任务更快

除了分数，官方还强调了一个容易被忽略的变化：1017 完成任务的耗时更短，输出长度更短。对于按 Token 计费的 API 来说，这一点和分数同样重要，因为同样一个任务少输出一部分 Token，账单就直接变小。

需要说明的是，DeepSeek 没有公布具体缩短了多少百分比，英文社区目前也没有可靠的前后对照测量。比较稳妥的做法是在自己的业务样本上统计 usage.completion_tokens 的变化，用真实数据判断成本到底降了多少。

英文社区把这次训练方法概括为“愿望驱动编程”（Wish-Driven Programming）：模型先端到端完成一个项目，再对照目标给自己打分并迭代。官方展示的案例包括 3D 故宫复原、浏览器赛车游戏、用 Godot 复刻 Portal 2 等。这类长链路项目恰好对应 Terminal-Bench 和 ProgramBench 这样的基准，也解释了为什么 Agent 类分数涨幅最大。

DeepSeek V4.1 Flash 1017 价格变了吗：错峰与高峰计费详解

先给结论：DeepSeek V4.1 Flash 1017 的 API 价格没有变化，与 9 月首发版完全一致。但“没变”需要结合两个背景理解：9 月首发时已经降过一次价，而且 DeepSeek 目前采用错峰与高峰两档计费，不同时段的实际单价相差一倍。

官方定义的高峰时段是周一到周五 UTC 01:00-04:00 和 06:00-10:00，换算成北京时间就是 工作日 09:00-12:00 和 14:00-18:00，中国法定节假日不算高峰。其余时间，包括夜间、午休时段、周末与节假日全天，都按错峰价计费，也就是高峰价的一半。

这个时段设计对国内团队有直接影响：高峰时段几乎完全覆盖了国内的上班时间。如果你的任务是批量翻译、离线数据标注、代码仓库扫描这类不要求实时返回的工作，把它们排到晚上 18 点以后或周末跑，单价立刻减半，这比任何提示词优化都来得直接。

DeepSeek V4.1 Flash 价格变化时间线

如果把时间线拉长看，Flash 系列在两个月内经历了“降价、再加量不加价”的过程。V4 Flash 时代的价格来自英文社区的整理，仅作参考；9 月和 10 月两版的数据来自官方。

表中 V4.1 系列为错峰价，高峰时段价格翻倍。

为什么“价格不变”实际等于降价

单价不变，但每个任务的总花费由“单价 × Token 数”决定。1017 官方确认输出更短，意味着同一任务消耗的输出 Token 变少；而输出单价是输入的 4 倍，所以缩短输出带来的节省比缩短输入更明显。

举个示意性的例子：一个 Agent 任务在错峰时段消耗 100 万输入 Token（未命中缓存）和 20 万输出 Token，花费约为 $0.15 + $0.12 = $0.27。如果输出量减少 20%（仅为假设，实际以你的测量为准），输出费用就从 $0.12 降到约 $0.096。叠加缓存命中价 $0.003 的长上下文复用，真实成本还能再往下走。

💰 成本优化：对于批量调用、预算敏感的项目，可以把非实时任务排到错峰时段，并尽量复用固定的系统提示词以提高缓存命中率。通过 API易 apiyi.com 平台调用，还可以统一查看各模型的用量明细，方便核算每类任务的真实成本。

Search 与 Fetch API：1017 同时开放的新计费项

与 1017 一起发布的还有一个变化：DeepSeek 把自家的 Search（联网搜索）和 Fetch（网页抓取）能力开放给外部开发者。这两项按次单独计费，各 $0.75 / 千次成功请求，与模型 Token 费用分开计算。

官方定价页还给了一个过渡期：通过 DeepSeek Harness、Claude Code 或 Codex 发起的此类请求目前免费，从北京时间 2026 年 11 月 1 日 0 点开始按次计费。如果你的 Agent 工作流大量依赖联网检索，建议在 11 月前统计一下调用次数，提前评估这部分新增成本。

DeepSeek V4.1 Flash 1017 快速上手：API 调用示例

由于 1017 沿用 deepseek-flash 这个模型名，已有代码不需要任何改动就会自动用上新版本。下面是一个兼容 OpenAI SDK 的最小调用示例：

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # 使用 API易 统一接口
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-flash",  # 实际可用模型名以平台模型列表为准
    messages=[{"role": "user", "content": "用 Python 写一个读取 CSV 并按列求和的函数"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)
print(resp.usage)  # 记录 Token 用量，便于对比新旧版本输出长度

import time
import statistics
import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # API易 统一接口，一个 Key 调用多个模型
)

PROMPTS = [
    "解释 Python 中生成器和迭代器的区别，并给出示例",
    "写一个带重试和指数退避的 HTTP 请求函数",
    "把下面的 SQL 改写成 pandas 代码：SELECT city, AVG(price) FROM orders GROUP BY city",
]

def run(model: str, prompts: list[str]) -> dict:
    out_tokens, latency = [], []
    for p in prompts:
        start = time.time()
        resp = client.chat.completions.create(
            model=model,
            messages=[{"role": "user", "content": p}],
        )
        latency.append(time.time() - start)
        out_tokens.append(resp.usage.completion_tokens)
    return {
        "model": model,
        "avg_output_tokens": statistics.mean(out_tokens),
        "avg_latency_s": round(statistics.mean(latency), 2),
    }

if __name__ == "__main__":
    # 将历史记录中的 completion_tokens 与本次结果对比，即可估算 1017 的输出缩短幅度
    print(run("deepseek-flash", PROMPTS))

几点实践建议可以帮你更快跑通：

• 思考模式：deepseek-flash 默认开启思考模式，简单问答或格式转换类任务可以切换到非思考模式，进一步节省输出 Token，具体参数写法以官方文档为准。
• 采样参数：Hugging Face 模型卡推荐 temperature=1.0、top_p=0.95，如果你之前为旧版本调过温度，建议重新测一遍。
• 旧模型名：deepseek-v4-flash 仍能调用，但已路由到 1017，建议统一改成 deepseek-flash，避免日后别名下线时出错。
• 回归测试：输出变短可能影响依赖固定格式或长度的下游解析，切换前用真实样本跑一遍。

🚀 快速开始：推荐使用 API易 apiyi.com 平台快速搭建原型，OpenAI 兼容接口开箱即用，几分钟即可把 DeepSeek V4.1 Flash 1017 接入现有项目，并与其他模型做 A/B 对比。

DeepSeek V4.1 Flash 1017 适合哪些场景：与 V4 Pro 的选型对比

1017 更新后，一个现实问题是：还有没有必要用更贵的 V4 Pro？从官方定价页看，Flash 在价格、并发和视觉能力上都占优，Pro 则仍然是 DeepSeek 目前对外提供的更大模型。

结合以上信息，可以按场景给出几条选型思路：

1. 编程 Agent 与终端自动化：优先选 Flash 1017，这是本次提升最集中的方向，且价格只有 Pro 的约三分之一。
2. 图表、截图与文档理解：只能选 Flash，Pro 目前不支持视觉输入。
3. 大批量离线任务：Flash 的 2,500 并发上限配合错峰价，是性价比最高的组合。
4. 对单次回答质量要求极高的复杂推理：建议 Flash 与 Pro 用同一批样本对比后再定，不要只看基准分数。

💡 选择建议：选哪个模型主要取决于你的任务类型和质量要求。建议通过 API易 apiyi.com 平台用同一批真实样本同时测试 Flash 与 Pro，统一接口切换只需改一个模型名，便于快速得出结论。

常见问题

Q1：DeepSeek V4.1 Flash 1017 需要改代码吗？

不需要。官方确认 API 调用方式不变，deepseek-flash 会自动指向 1017 版本，旧名称 deepseek-v4-flash 也会路由到新版本。唯一建议做的是回归测试，确认输出变短后下游解析仍然正常。通过 API易 apiyi.com 平台可以获取测试额度，快速验证新版本在你业务上的表现。

Q2：DeepSeek V4.1 Flash 1017 的价格到底变了没有？

单价没有变：错峰时段缓存未命中输入 $0.15、缓存命中 $0.003、输出 $0.60（每百万 Token），高峰时段翻倍。但由于 1017 输出更短，同一任务的总花费通常会下降。新增的只有 Search 与 Fetch API 按次计费，各 $0.75 / 千次成功请求。

Q3：高峰时段是北京时间几点？

工作日北京时间 09:00-12:00 与 14:00-18:00，对应 UTC 01:00-04:00 与 06:00-10:00，中国法定节假日不计高峰。其余时间都按错峰价，也就是高峰价的一半。

Q4：1017 的基准提升可信吗？

分数来自 DeepSeek 官方发布，第三方独立复现还在进行中。部分基准依赖特定框架，例如 Terminal-Bench 4.0 使用 Claude Code 框架、DeepSWE 使用 Mini-SWE-V2 框架，换成自建 Agent 循环后结果可能有差异。最可靠的方式仍是用自己的样本、自己的框架实测，再决定是否切换。

Q5：可以本地部署 DeepSeek V4.1 Flash 1017 吗？

可以。权重以 MIT 协议发布在 Hugging Face 和 ModelScope，支持 vLLM、SGLang、Transformers 等推理框架。不过 552B 主干参数对显存要求很高，中小团队通常直接调用 API 更划算。

Key Takeaways

• 改进了什么：架构不变，新一轮强化学习，官方 11 项基准全部提升，Terminal-Bench 4.0 从 31.2 升至 42.3。
• 效率变化：任务完成更快、输出更短，按 Token 计费时直接降低单任务成本。
• 价格变了吗：单价不变，错峰 $0.15 输入 / $0.60 输出，高峰翻倍，高峰为北京时间工作日 9-12 点和 14-18 点。
• 新增计费：Search 与 Fetch API 各 $0.75 / 千次，11 月 1 日起对 Harness、Claude Code、Codex 调用开始收费。
• 接入方式：沿用 deepseek-flash，无需改代码，切换前做一次回归测试即可。

总结

回到标题里的两个问题，答案可以浓缩为三点：

1. 改进了什么：DeepSeek V4.1 Flash 1017 是同架构上的再训练，Agent 编程能力提升最明显，视觉理解也稳中有升，同时输出更短、速度更快。
2. 价格变了吗：没有变，仍是 9 月降价后的水平；输出缩短让实际花费更低，错峰时段再便宜一半。
3. 要做什么：代码不用动，但建议做一次回归测试，并评估 11 月起 Search/Fetch 按次计费对 Agent 工作流的影响。

对于正在用或准备用 DeepSeek 做编程 Agent、批量处理、图表理解的团队来说，1017 是一次“加量不加价”的更新，值得尽快切换验证。推荐通过 API易 apiyi.com 快速验证效果，用统一接口把 DeepSeek V4.1 Flash 1017 与其他主流模型放在同一批样本上对比，再决定生产流量的分配。

延伸阅读 Related Articles

如果你对 DeepSeek 系列模型感兴趣，推荐继续阅读：

• 📘 DeepSeek V4.1 Flash 首发解读：新架构与原生多模态 – 了解 9 月首发版的架构变化
• 📊 DeepSeek API 成本优化指南：缓存命中与错峰调度 – 掌握降低 Token 成本的实用技巧
• 🚀 编程 Agent 模型选型：Flash、Pro 与主流闭源模型对比 – 探索不同场景下的最优组合

参考资料

1. DeepSeek API 更新日志: V4.1 Flash 与 1017 版本的官方发布说明和基准数据
2. 链接： api-docs.deepseek.com/updates

3. 说明： 本文基准分数与版本信息的主要来源

4. DeepSeek 模型与价格: 官方定价、高峰时段与 Search/Fetch 计费规则

5. 链接： api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing

6. 说明： 价格以官方页面实时信息为准

7. Hugging Face 模型卡: DeepSeek-V4.1-Flash 架构、参数与推荐采样参数

8. 链接： huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash

9. 说明： 本地部署与参数配置参考

10. Regolo 对比文章: V4 Flash 与 V4.1 Flash 的价格与基准对比

11. 链接： regolo.ai
12. 说明： 文中 V4 Flash 旧价格引用自该第三方整理

作者: APIYI 技术团队
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