看懂 DeepSeek V4.1 Flash 1017 更新：11 項基準全面提升，價格一分沒漲

2026 年 10 月 17 日，DeepSeek 把 V4.1 Flash 悄悄升級到了 DeepSeek-V4.1-Flash-1017。官方把它定位爲一次小版本更新，但從公佈的數據看，官方列出的 11 項基準全部上漲，Terminal-Bench 4.0 一次提升了 11.1 分，這已經不算“小修小補”了。

很多開發者最關心的其實是兩個問題：DeepSeek V4.1 Flash 1017 到底改進了什麼？價格變了嗎？ 本文只用 DeepSeek 官方更新日誌、定價頁和 Hugging Face 模型卡里的數據作答，第三方說法會單獨標註。

核心價值：讀完本文，你會知道 1017 版本的真實提升幅度、爲什麼“價格不變”實際意味着更便宜、以及怎樣用錯峯時段把 DeepSeek API 成本再砍一半。

DeepSeek V4.1 Flash 1017 是什麼：一次架構不變的小版本更新

DeepSeek V4.1 Flash 本身是 2026 年 9 月 10 日發佈的新架構家族裏最小的模型，原生支持圖像理解。1017 是它發佈約一個月後的第一次迭代，官方更新日誌的描述很簡潔：模型升級爲 DeepSeek-V4.1-Flash-1017，網頁端和 App 同步更新，API 調用方式和價格都不變。

從 Hugging Face 上的技術信息看，1017 沿用了同一套架構：552B 主幹參數、預填充階段每 Token 激活約 8B、解碼階段約 16B，另有 196B 的 Engram 條件記憶。英文社區的分析普遍認爲，這次變化來自新一輪強化學習後訓練，配置文件、分詞器和提示詞編碼都沒有動，所以現有代碼無需任何修改。

值得注意的是官方特意提到的一點：1017 針對 DeepSeek Harness、騰訊 CodeBuddy 和 WorkBuddy 做了優化，並建議使用 DeepSeek Harness 0.2.1-rc.1 及以上版本。這說明本次訓練重點放在 Agent 編程場景，如果你用的是自建的 Agent 循環，實際收益可能會比官方數字小一些。

🎯 技術建議：模型別名會自動指向新版本，建議在切換生產流量前先用自己的業務樣本做一輪迴歸測試。通過 API易 apiyi.com 可以用同一個 Key 同時調用 DeepSeek 與其他主流模型，便於在同一套評測腳本里橫向對比。

DeepSeek V4.1 Flash 1017 改進了什麼：11 項基準逐項對比

回答“改進了什麼”，最直接的方式是把官方 9 月首發版和 10 月 1017 版的成績放在一起看。下表數據均來自 DeepSeek 官方更新日誌，其中 Apex Bench 的舊分數官方日誌未列出，引用自英文社區的整理，僅供參考。

這張表能讀出三個信號。第一，提升最大的全是 Agent 與編程類任務，Terminal-Bench 4.0 和 ProgramBench 的相對漲幅都超過 35%，這與官方“針對 Harness 和 CodeBuddy 優化”的說法一致。第二，視覺類基準也有 2 到 4 分的穩定提升，說明這次後訓練沒有犧牲多模態能力。第三，部分基準的測試口徑前後不完全一致，比如 Automation-Bench 新版標註爲 v1.0.6、HLE 首發版未註明是否帶工具，解讀時不宜只看單個數字。

DeepSeek V4.1 Flash 1017 的效率改進：輸出更短、任務更快

除了分數，官方還強調了一個容易被忽略的變化：1017 完成任務的耗時更短，輸出長度更短。對於按 Token 計費的 API 來說，這一點和分數同樣重要，因爲同樣一個任務少輸出一部分 Token，賬單就直接變小。

需要說明的是，DeepSeek 沒有公佈具體縮短了多少百分比，英文社區目前也沒有可靠的前後對照測量。比較穩妥的做法是在自己的業務樣本上統計 usage.completion_tokens 的變化，用真實數據判斷成本到底降了多少。

英文社區把這次訓練方法概括爲“願望驅動編程”（Wish-Driven Programming）：模型先端到端完成一個項目，再對照目標給自己打分並迭代。官方展示的案例包括 3D 故宮復原、瀏覽器賽車遊戲、用 Godot 復刻 Portal 2 等。這類長鏈路項目恰好對應 Terminal-Bench 和 ProgramBench 這樣的基準，也解釋了爲什麼 Agent 類分數漲幅最大。

DeepSeek V4.1 Flash 1017 價格變了嗎：錯峯與高峯計費詳解

先給結論：DeepSeek V4.1 Flash 1017 的 API 價格沒有變化，與 9 月首發版完全一致。但“沒變”需要結合兩個背景理解：9 月首發時已經降過一次價，而且 DeepSeek 目前採用錯峯與高峯兩檔計費，不同時段的實際單價相差一倍。

官方定義的高峯時段是週一到週五 UTC 01:00-04:00 和 06:00-10:00，換算成北京時間就是 工作日 09:00-12:00 和 14:00-18:00，中國法定節假日不算高峯。其餘時間，包括夜間、午休時段、週末與節假日全天，都按錯峯價計費，也就是高峯價的一半。

這個時段設計對國內團隊有直接影響：高峯時段幾乎完全覆蓋了國內的上班時間。如果你的任務是批量翻譯、離線數據標註、代碼倉庫掃描這類不要求實時返回的工作，把它們排到晚上 18 點以後或週末跑，單價立刻減半，這比任何提示詞優化都來得直接。

DeepSeek V4.1 Flash 價格變化時間線

如果把時間線拉長看，Flash 系列在兩個月內經歷了“降價、再加量不加價”的過程。V4 Flash 時代的價格來自英文社區的整理，僅作參考；9 月和 10 月兩版的數據來自官方。

表中 V4.1 系列爲錯峯價，高峯時段價格翻倍。

爲什麼“價格不變”實際等於降價

單價不變，但每個任務的總花費由“單價 × Token 數”決定。1017 官方確認輸出更短，意味着同一任務消耗的輸出 Token 變少；而輸出單價是輸入的 4 倍，所以縮短輸出帶來的節省比縮短輸入更明顯。

舉個示意性的例子：一個 Agent 任務在錯峯時段消耗 100 萬輸入 Token（未命中緩存）和 20 萬輸出 Token，花費約爲 $0.15 + $0.12 = $0.27。如果輸出量減少 20%（僅爲假設，實際以你的測量爲準），輸出費用就從 $0.12 降到約 $0.096。疊加緩存命中價 $0.003 的長上下文複用，真實成本還能再往下走。

💰 成本優化：對於批量調用、預算敏感的項目，可以把非實時任務排到錯峯時段，並儘量複用固定的系統提示詞以提高緩存命中率。通過 API易 apiyi.com 平臺調用，還可以統一查看各模型的用量明細，方便覈算每類任務的真實成本。

Search 與 Fetch API：1017 同時開放的新計費項

與 1017 一起發佈的還有一個變化：DeepSeek 把自家的 Search（聯網搜索）和 Fetch（網頁抓取）能力開放給外部開發者。這兩項按次單獨計費，各 $0.75 / 千次成功請求，與模型 Token 費用分開計算。

官方定價頁還給了一個過渡期：通過 DeepSeek Harness、Claude Code 或 Codex 發起的此類請求目前免費，從北京時間 2026 年 11 月 1 日 0 點開始按次計費。如果你的 Agent 工作流大量依賴聯網檢索，建議在 11 月前統計一下調用次數，提前評估這部分新增成本。

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

由於 1017 沿用 deepseek-flash 這個模型名，已有代碼不需要任何改動就會自動用上新版本。下面是一個兼容 OpenAI SDK 的最小調用示例：

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # 使用 API易 統一接口
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-flash",  # 實際可用模型名以平臺模型列表爲準
    messages=[{"role": "user", "content": "用 Python 寫一個讀取 CSV 並按列求和的函數"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)
print(resp.usage)  # 記錄 Token 用量，便於對比新舊版本輸出長度

import time
import statistics
import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # API易 統一接口，一個 Key 調用多個模型
)

PROMPTS = [
    "解釋 Python 中生成器和迭代器的區別，並給出示例",
    "寫一個帶重試和指數退避的 HTTP 請求函數",
    "把下面的 SQL 改寫成 pandas 代碼：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__":
    # 將歷史記錄中的 completion_tokens 與本次結果對比，即可估算 1017 的輸出縮短幅度
    print(run("deepseek-flash", PROMPTS))

幾點實踐建議可以幫你更快跑通：

• 思考模式：deepseek-flash 默認開啓思考模式，簡單問答或格式轉換類任務可以切換到非思考模式，進一步節省輸出 Token，具體參數寫法以官方文檔爲準。
• 採樣參數：Hugging Face 模型卡推薦 temperature=1.0、top_p=0.95，如果你之前爲舊版本調過溫度，建議重新測一遍。
• 舊模型名：deepseek-v4-flash 仍能調用，但已路由到 1017，建議統一改成 deepseek-flash，避免日後別名下線時出錯。
• 迴歸測試：輸出變短可能影響依賴固定格式或長度的下游解析，切換前用真實樣本跑一遍。

🚀 快速開始：推薦使用 API易 apiyi.com 平臺快速搭建原型，OpenAI 兼容接口開箱即用，幾分鐘即可把 DeepSeek V4.1 Flash 1017 接入現有項目，並與其他模型做 A/B 對比。

DeepSeek V4.1 Flash 1017 適合哪些場景：與 V4 Pro 的選型對比

1017 更新後，一個現實問題是：還有沒有必要用更貴的 V4 Pro？從官方定價頁看，Flash 在價格、併發和視覺能力上都佔優，Pro 則仍然是 DeepSeek 目前對外提供的更大模型。

結合以上信息，可以按場景給出幾條選型思路：

1. 編程 Agent 與終端自動化：優先選 Flash 1017，這是本次提升最集中的方向，且價格只有 Pro 的約三分之一。
2. 圖表、截圖與文檔理解：只能選 Flash，Pro 目前不支持視覺輸入。
3. 大批量離線任務：Flash 的 2,500 併發上限配合錯峯價，是性價比最高的組合。
4. 對單次回答質量要求極高的複雜推理：建議 Flash 與 Pro 用同一批樣本對比後再定，不要只看基準分數。

💡 選擇建議：選哪個模型主要取決於你的任務類型和質量要求。建議通過 API易 apiyi.com 平臺用同一批真實樣本同時測試 Flash 與 Pro，統一接口切換隻需改一個模型名，便於快速得出結論。

常見問題

Q1：DeepSeek V4.1 Flash 1017 需要改代碼嗎？

不需要。官方確認 API 調用方式不變，deepseek-flash 會自動指向 1017 版本，舊名稱 deepseek-v4-flash 也會路由到新版本。唯一建議做的是迴歸測試，確認輸出變短後下游解析仍然正常。通過 API易 apiyi.com 平臺可以獲取測試額度，快速驗證新版本在你業務上的表現。

Q2：DeepSeek V4.1 Flash 1017 的價格到底變了沒有？

單價沒有變：錯峯時段緩存未命中輸入 $0.15、緩存命中 $0.003、輸出 $0.60（每百萬 Token），高峯時段翻倍。但由於 1017 輸出更短，同一任務的總花費通常會下降。新增的只有 Search 與 Fetch API 按次計費，各 $0.75 / 千次成功請求。

Q3：高峯時段是北京時間幾點？

工作日北京時間 09:00-12:00 與 14:00-18:00，對應 UTC 01:00-04:00 與 06:00-10:00，中國法定節假日不計高峯。其餘時間都按錯峯價，也就是高峯價的一半。

Q4：1017 的基準提升可信嗎？

分數來自 DeepSeek 官方發佈，第三方獨立復現還在進行中。部分基準依賴特定框架，例如 Terminal-Bench 4.0 使用 Claude Code 框架、DeepSWE 使用 Mini-SWE-V2 框架，換成自建 Agent 循環後結果可能有差異。最可靠的方式仍是用自己的樣本、自己的框架實測，再決定是否切換。

Q5：可以本地部署 DeepSeek V4.1 Flash 1017 嗎？

可以。權重以 MIT 協議發佈在 Hugging Face 和 ModelScope，支持 vLLM、SGLang、Transformers 等推理框架。不過 552B 主幹參數對顯存要求很高，中小團隊通常直接調用 API 更划算。

Key Takeaways

• 改進了什麼：架構不變，新一輪強化學習，官方 11 項基準全部提升，Terminal-Bench 4.0 從 31.2 升至 42.3。
• 效率變化：任務完成更快、輸出更短，按 Token 計費時直接降低單任務成本。
• 價格變了嗎：單價不變，錯峯 $0.15 輸入 / $0.60 輸出，高峯翻倍，高峯爲北京時間工作日 9-12 點和 14-18 點。
• 新增計費：Search 與 Fetch API 各 $0.75 / 千次，11 月 1 日起對 Harness、Claude Code、Codex 調用開始收費。
• 接入方式：沿用 deepseek-flash，無需改代碼，切換前做一次迴歸測試即可。

總結

回到標題裏的兩個問題，答案可以濃縮爲三點：

1. 改進了什麼：DeepSeek V4.1 Flash 1017 是同架構上的再訓練，Agent 編程能力提升最明顯，視覺理解也穩中有升，同時輸出更短、速度更快。
2. 價格變了嗎：沒有變，仍是 9 月降價後的水平；輸出縮短讓實際花費更低，錯峯時段再便宜一半。
3. 要做什麼：代碼不用動，但建議做一次迴歸測試，並評估 11 月起 Search/Fetch 按次計費對 Agent 工作流的影響。

對於正在用或準備用 DeepSeek 做編程 Agent、批量處理、圖表理解的團隊來說，1017 是一次“加量不加價”的更新，值得儘快切換驗證。推薦通過 API易 apiyi.com 快速驗證效果，用統一接口把 DeepSeek V4.1 Flash 1017 與其他主流模型放在同一批樣本上對比，再決定生產流量的分配。

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如果你對 DeepSeek 系列模型感興趣，推薦繼續閱讀：

• 📘 DeepSeek V4.1 Flash 首發解讀：新架構與原生多模態 – 瞭解 9 月首發版的架構變化
• 📊 DeepSeek API 成本優化指南：緩存命中與錯峯調度 – 掌握降低 Token 成本的實用技巧
• 🚀 編程 Agent 模型選型：Flash、Pro 與主流閉源模型對比 – 探索不同場景下的最優組合

參考資料

1. DeepSeek API 更新日誌: V4.1 Flash 與 1017 版本的官方發佈說明和基準數據
2. 鏈接： api-docs.deepseek.com/updates

3. 說明： 本文基準分數與版本信息的主要來源

4. DeepSeek 模型與價格: 官方定價、高峯時段與 Search/Fetch 計費規則

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

6. 說明： 價格以官方頁面實時信息爲準

7. Hugging Face 模型卡: DeepSeek-V4.1-Flash 架構、參數與推薦採樣參數

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

9. 說明： 本地部署與參數配置參考

10. Regolo 對比文章: V4 Flash 與 V4.1 Flash 的價格與基準對比

11. 鏈接： regolo.ai
12. 說明： 文中 V4 Flash 舊價格引用自該第三方整理

作者: APIYI 技術團隊
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