Your privacy choices

Allow optional cookies for referral attribution, visit analytics, and Google Ads purchase measurement.

Quay lại blog
العربيةDeutschEnglishEspañolFrançais日本語한국어LatinaBahasa MelayuPortuguês (Brasil)РусскийไทยTiếng Việt繁體中文中文

DeepSeek V4.1 Flash 1017: DeepSWE 77% và API

DeepSeekV4.1 Flash 1017Agent lập trìnhTích hợp API
DeepSeek V4.1 Flash 1017: DeepSWE 77% và API cover

DeepSeek-V4.1-Flash-1017 là bản cập nhật V4.1 Flash được phát hành ngày 17/10/2026. Website, ứng dụng và API chính thức của DeepSeek đã được cập nhật đồng thời; trọng số mô hình cũng đã được công bố. Trong bảng so sánh chính thức, DeepSWE v1.1 tăng từ 74.2 lên 77.0, và cả 11 bài đánh giá đều cải thiện. Bản phát hành còn nhấn mạnh thời gian hoàn thành tác vụ ngắn hơn và đầu ra gọn hơn. Thông báo chính thức

Cần phân biệt hai tên: DeepSeek-V4.1-Flash-1017 là tên phiên bản, còn deepseek-flash là ID mô hình dùng để gọi API chính thức của DeepSeek. Gateway của chúng tôi có ID và địa chỉ kết nối riêng, khác với kết nối trực tiếp đến nhà cung cấp. Mức giá của chúng tôi nằm tại trang giá mô hình hiện hành; bài viết này không liệt kê giá của nhà cung cấp.

Số liệu chính và nguồn

  • Ngày phát hành: 17/10/2026. Website, ứng dụng và API được cập nhật đồng thời. Thông báo
  • DeepSWE v1.1: 77.0 ở mức suy luận max, so với 74.2 ở bản trước, tăng 2.8 điểm phần trăm. Bảng chính thức sử dụng môi trường Mini-SWE-V2. Biểu đánh giá chính thức
  • Terminal-Bench 4.0: 42.3, so với 31.2, tăng 11.1 điểm. Bài này sử dụng khung Claude Code. Biểu đánh giá chính thức
  • ProgramBench: 29.1, so với 20.3, tăng 8.8 điểm. Biểu đánh giá chính thức
  • Automation-Bench V1.0.6: 60.5, so với 54.8 ở bản trước. Biểu đánh giá chính thức
  • Yêu cầu Harness: v0.2.1-rc.1 trở lên. Đây là bản nâng cấp DeepSeek khuyến nghị để sử dụng mô hình mới. Thông báo

Các kết quả này được DeepSeek công bố, chưa được chúng tôi đo lại độc lập. Khi so sánh, cần giữ rõ phiên bản mô hình, tập đánh giá, khung agent và mức suy luận.

1017 thay đổi những gì? So sánh đủ 11 bài đánh giá

Bài đánh giá V4.1 Flash bản trước V4.1 Flash 1017
HLE (không dùng công cụ) 36.8 / 39.1* 42.6 / 44.0*
Terminal-Bench 4.0 31.2 42.3
DeepSWE v1.1 74.2 77.0
ProgramBench 20.3 29.1
NL2Repo-Bench 65.4 68.2
Automation-Bench V1.0.6 54.8 60.5
Agents’ Last Exam 31.8 35.4
Apex Bench v1.1 64.6 72.1
Chartography (có công cụ) 78.9 83.0
BabyVision (có công cụ) 89.6 92.5
ZeroBench-main (có công cụ) 49.0 51.0

* chỉ tập con thuần văn bản của HLE. Terminal-Bench 4.0 sử dụng Claude Code; DeepSWE sử dụng Mini-SWE-V2; ZeroBench-main được đánh giá bằng Pass@5. Bảng giữ nguyên số liệu trong hình gốc; không nên coi mọi chỉ số của các bài khác nhau là cùng một loại tỷ lệ vượt qua.

Bảng chính thức so sánh DeepSeek V4.1 Flash 1017, bản trước và các mô hình khác trên 11 bài đánh giá

Hình: Bảng đánh giá chính thức của DeepSeek.

Trong sáu phiên bản mô hình được liệt kê, 1017 có điểm cao nhất ở DeepSWE, Automation-Bench, Agents’ Last Exam và Apex Bench. Claude Opus 5 vẫn cao hơn ở HLE, Terminal-Bench, ProgramBench và một số bài khác; GPT-5.6-Sol cao hơn ở ZeroBench-main. Nên chọn mô hình theo công việc thực tế, thay vì suy từ bốn bài dẫn đầu thành vượt trội ở mọi năng lực.

Với dự án đang có, DeepSWE gần với công việc sửa lỗi mã nguồn hơn. Với thao tác dòng lệnh, mức tăng ở Terminal-Bench đáng chú ý hơn. Hãy so sánh hai phiên bản trên cùng kho mã, bộ kiểm thử và quyền công cụ, đồng thời ghi lại kết quả kiểm thử, số lần thử lại, tổng thời gian và lượng đầu ra.

Phát triển dự án từ đầu: học tăng cường tự phản hồi và Harness

DeepSeek cho biết 1017 dùng học tăng cường dựa trên tự phản hồi để cải thiện khả năng phát triển dự án từ đầu đến cuối. Sau khi tạo phiên bản đầu tiên, mô hình tiếp tục kiểm tra kết quả, tìm vấn đề và sửa lại. Các bản trình diễn chính thức gồm mô hình 3D Tử Cấm Thành, trò chơi đua xe trên web, bản tái hiện Portal 2 bằng Godot và cảnh 3D trải qua nhiều thời đại. Đây là ví dụ do nhà cung cấp trình diễn, không phải kết quả nghiệm thu dự án vận hành thực tế. Ví dụ và giải thích

Đợt huấn luyện này được tối ưu cho DeepSeek Harness, Tencent CodeBuddy, WorkBuddy và các môi trường khác. Khi dùng Harness, hãy nâng cấp lên v0.2.1-rc.1 trở lên; không tiếp tục coi v0.1.5 trong bài tháng 9 là phiên bản được khuyến nghị hiện nay.

Nếu đã cài Node.js, bạn có thể khởi chạy giao diện web bằng gói chính thức:

npx @deepseek-ai/dsh@latest web

Sau khi khởi chạy, kiểm tra phiên bản thực tế có đáp ứng yêu cầu, nhập API Key của dịch vụ sẽ sử dụng trong phần cài đặt rồi chọn không gian làm việc. Nên bắt đầu bằng tác vụ nhỏ có kiểm thử trong không gian riêng trước khi mở rộng quyền công cụ. Kho mã DeepSeek Harness

Liên hệ với kiến trúc V4.1 Flash công bố tháng 9

Mô hình nền V4.1 Flash ra mắt tháng 9 sử dụng MoE đa phương thức hỗ trợ nguyên bản văn bản và hình ảnh, cùng kiến trúc Causal Encoder-Decoder (CED). Thẻ mô hình chính thức ghi 552B tham số backbone, kích hoạt khoảng 8B mỗi token ở giai đoạn prefill đầu vào và khoảng 16B ở giai đoạn giải mã. Con số 550B trong một số bài giới thiệu là số làm tròn. Tổng tham số backbone và số tham số được kích hoạt là hai chỉ số khác nhau. Thẻ mô hình V4.1 Flash

Mô hình nền cũng giảm KV Cache toàn cục trên mỗi token từ 3514 byte của V4 Flash xuống 890 byte. Đây là quy mô bộ nhớ đệm, không phải toàn bộ bộ nhớ GPU cần để triển khai mô hình. Trọng tâm của 1017 là huấn luyện, kết quả tác vụ và hiệu quả thực thi; không nên tính lại thay đổi kiến trúc tháng 9 thành tính năng mới của tháng 10. Xem thêm hướng dẫn kiến trúc và tích hợp V4.1 Flash.

Gọi API: tách biệt tên phiên bản, ID mô hình và URL

Tính đến ngày 17/10/2026, trang thông số chính thức của DeepSeek ghi rõ deepseek-flash được ánh xạ tới DeepSeek-V4.1-Flash-1017. Không nên dùng thẳng tên bản phát hành làm ID mô hình API. Thông tin phiên bản chính thức

Cách kết nối URL đầy đủ của yêu cầu chat ID mô hình Nơi cấp Key
Kết nối trực tiếp API DeepSeek https://api.deepseek.com/v1/chat/completions deepseek-flash DeepSeek
Gateway của chúng tôi https://api.llm-token.cn/v1/chat/completions Dùng deepseek-v4.1-flash theo danh mục của chúng tôi 贵数智能

Bí danh chính thức được cập nhật không có nghĩa mọi kênh bên thứ ba đều đã chuyển phiên bản cùng lúc. Trên các trang của chúng tôi, 1017 là bản phát hành đang được giới thiệu. Trước khi tích hợp, kiểm tra ID khả dụng trong danh mục mô hình; nếu cần cố định phiên bản, hãy hỏi đội ngũ hỗ trợ. Không dùng lẫn Key của hai dịch vụ, và không nối thêm /v1 vào Base URL đã chứa /v1.

Ví dụ sau là định dạng yêu cầu của gateway chúng tôi. Trước khi chạy, bạn cần có Key hợp lệ và xác nhận ID mô hình trong danh mục:

curl https://api.llm-token.cn/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $LLM_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek-v4.1-flash",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Review this repository and propose a testable bug-fix plan."}
    ],
    "stream": false
  }'

Nếu gọi trực tiếp DeepSeek, đổi URL đầy đủ thành https://api.deepseek.com/v1/chat/completions, dùng DeepSeek Key và đặt model thành deepseek-flash. Đọc kết quả văn bản thông thường từ choices[0].message.content; xử lý lệnh gọi công cụ theo quy trình thực thi công cụ của ứng dụng khách. Hướng dẫn định dạng yêu cầu API

Search và Fetch: công cụ tìm kiếm dùng URL riêng

DeepSeek cũng mở API Search và Fetch do hãng phát triển. Search tìm trang web theo từ khóa; Fetch đọc trang được chỉ định và trả về nội dung Markdown. Hai công cụ phù hợp với quy trình agent tìm kiếm trước rồi đọc nguồn sau.

Chức năng URL POST chính thức của DeepSeek
Tìm kiếm web https://api.deepseek.com/v1/tools/search
Lấy nội dung trang web https://api.deepseek.com/v1/tools/fetch

Cả hai đều dùng DeepSeek Key và độc lập với API chat. DeepSeek cung cấp các API này không có nghĩa gateway của chúng tôi tự động chuyển tiếp cùng đường dẫn. Đừng nối trực tiếp /v1/tools/search hoặc /v1/tools/fetch vào địa chỉ gateway. Các trường yêu cầu và giới hạn được trình bày trong tài liệu Search & Fetch chính thức.

Câu hỏi thường gặp

DeepSeek V4.1 Flash và V4.1 Flash 1017 có phải hai ID API khác nhau không?

Không. V4.1 Flash là dòng mô hình; 1017 đánh dấu bản cập nhật ngày 17/10. API chính thức hiện vẫn dùng deepseek-flash. Gateway của chúng tôi dùng ID riêng trong danh mục, nên không thể suy ra snapshot phía nhà cung cấp chỉ từ tên hiển thị.

Tên mô hình DeepSeek API cũ còn dùng được không?

Theo thông tin chính thức hiện tại, deepseek-v4-flash và deepseek-v4-flash-vision-exp là các bí danh tương thích được 1017 phục vụ. Trang thông số hiện vẫn liệt kê riêng deepseek-v4-pro là V4-Pro-0813. Không nên coi kế hoạch chuyển đổi tháng 9 là ánh xạ hiện tại. Bí danh của gateway chúng tôi tuân theo danh mục riêng. Thông tin mô hình chính thức hiện hành

Tải trọng số mô hình ở đâu?

Bạn có thể dùng kho mô hình 1017 trên Hugging Face hoặc kho mô hình 1017 trên ModelScope. Trước khi triển khai, kiểm tra phiên bản, giấy phép, yêu cầu khung suy luận và phần cứng của kho đó. Không thể lấy 8B tham số kích hoạt làm ước tính tài nguyên cho việc triển khai toàn bộ mô hình.

Đọc thêm

Cập nhật ngày 17/10/2026. Bài viết giải thích tài liệu phát hành và tài liệu tích hợp. Với thay đổi ánh xạ phiên bản về sau, hãy kiểm tra tài liệu hiện hành của dịch vụ bạn sử dụng.