DeepSeek V4.1 Flash 1017：77% DeepSWE 與 API 串接
**DeepSeek-V4.1-Flash-1017 是 DeepSeek 於 2026 年 10 月 17 日發布的 V4.1 Flash 更新版本。**官方網頁、App 與 API 已同步更新，模型權重也已開放。官方比較表中，DeepSWE v1.1 從上一版的 74.2 提升至 77.0，全部 11 項測試皆有進步；此次更新也強調更短的任務執行時間與輸出長度。官方發布說明
先區分兩個名稱：DeepSeek-V4.1-Flash-1017 是版本名稱，deepseek-flash 是 DeepSeek 官方 API 呼叫名稱。本站閘道的呼叫 ID、串接網址須與廠商直連分開設定；本站費用請查看即時模型價格，本文不列廠商報價。
關鍵數據與來源
- **發布日期：2026 年 10 月 17 日。**網頁、App、API 同步更新。發布說明
- **DeepSWE v1.1：77.0（max 推理等級），上版 74.2，增加 2.8 個百分點。**官方表採用 Mini-SWE-V2 環境。官方評測圖
- **Terminal-Bench 4.0：42.3，上版 31.2，增加 11.1 分。**此項使用 Claude Code 框架。官方評測圖
- ProgramBench：29.1，上版 20.3，增加 8.8 分。官方評測圖
- Automation-Bench V1.0.6：60.5，上版 54.8。官方評測圖
- **Harness 要求：v0.2.1-rc.1 或更新版本。**這是官方對新模型的配套升級建議。發布說明
上述成績來自 DeepSeek 發布資料，本站未獨立重測。比較時應保留模型版本、測試集、Agent 框架與推理強度。
1017 更新了什麼？11 項基準與上一版比較
| 測試 | V4.1 Flash 上一版 | V4.1 Flash 1017 |
|---|---|---|
| HLE（不使用工具） | 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（使用工具） | 78.9 | 83.0 |
| BabyVision（使用工具） | 89.6 | 92.5 |
| ZeroBench-main（使用工具） | 49.0 | 51.0 |
* 表示 HLE 的純文字子集。Terminal-Bench 4.0 使用 Claude Code；DeepSWE 使用 Mini-SWE-V2；ZeroBench-main 使用 Pass@5。表中分數沿用原圖，不同測試的指標不能一律視為同一種通過率。
在表中列出的六個模型版本裡，1017 在 DeepSWE、Automation-Bench、Agents’ Last Exam、Apex Bench 四項取得最高分。Claude Opus 5 在 HLE、Terminal-Bench、ProgramBench 等項目仍較高；GPT-5.6-Sol 在 ZeroBench-main 較高。選擇模型應以自己的任務類型為準，不能把四項領先延伸為所有能力都領先。
對既有專案，DeepSWE 更接近程式錯誤修復；對命令列操作，Terminal-Bench 的增幅更值得關注。建議用同一程式碼儲存庫、相同測試與工具權限比較新舊版本，記錄測試是否通過、重試次數、總耗時與輸出量。
從零開發專案：自我回饋強化學習與 Harness
DeepSeek 表示，1017 透過基於自我回饋的強化學習，加強端到端專案開發能力：模型生成第一版後，會繼續檢查成果、找出問題並修改。官方展示包括故宮 3D 建模、網頁賽車、Godot 版 Portal 2 重製，以及橫跨不同時代的 3D 場景。這些屬於廠商案例，不是正式專案的驗收結果。案例與說明
此次訓練針對 DeepSeek Harness、騰訊 CodeBuddy、WorkBuddy 等環境最佳化。使用 Harness 時應升級至 v0.2.1-rc.1 或以上，不要再將 9 月文章中的 v0.1.5 視為目前建議版本。
已安裝 Node.js 的環境可透過官方套件啟動 Web 介面：
npx @deepseek-ai/dsh@latest web
啟動後確認實際版本符合要求，在設定中填入所用服務的 API Key，並選擇工作區。先在獨立工作區執行具備測試的小型任務，再擴大工具權限。DeepSeek Harness 專案
與 9 月 V4.1 Flash 架構發布有什麼關係？
9 月發布的 V4.1 Flash 基礎模型採用原生圖文多模態 MoE 與 Causal Encoder-Decoder（CED）架構。官方模型卡列出 552B 主幹參數，輸入預填充階段每 Token 啟用約 8B，解碼階段約 16B；部分介紹中的 550B 是近似寫法。主幹參數總量與啟用參數量並非同一指標。V4.1 Flash 模型卡
基礎模型還將每 Token 全域 KV Cache 從 V4 Flash 的 3514 位元組降至 890 位元組；這是快取規模的變化，而非整個模型部署所需的顯示記憶體。**1017 的發布重點是訓練、任務表現與執行效率，不應把 9 月的架構變化重複計入 10 月新增功能。**更多背景見 V4.1 Flash 架構與串接指南。
API 如何呼叫？版本名稱、呼叫 ID 與 URL 分開看
截至 2026 年 10 月 17 日，DeepSeek 官方規格頁明確將 deepseek-flash 對應至 DeepSeek-V4.1-Flash-1017。不要直接把發布名稱當作可呼叫的 API ID。官方模型版本說明
| 串接方式 | 完整聊天請求 URL | 模型 ID | Key 來源 |
|---|---|---|---|
| DeepSeek 官方直連 | https://api.deepseek.com/v1/chat/completions |
deepseek-flash |
DeepSeek |
| 本站閘道 | https://api.llm-token.cn/v1/chat/completions |
依本站目錄填寫 deepseek-v4.1-flash |
贵数智能 |
**官方別名更新，不表示所有第三方通道已同步切換。**本站頁面的 1017 是本次介紹的發布版本；串接前請依模型目錄確認可用 ID，需要固定版本時可向支援團隊確認。不要混用兩家的 Key，也不要在已含 /v1 的 Base URL 後重複加上 /v1。
以下為本站閘道的請求格式，執行前須已有可用 Key，並確認目錄中的模型 ID：
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
}'
若直接使用官方服務，完整 URL 改為 https://api.deepseek.com/v1/chat/completions，使用 DeepSeek Key，並將 model 改為 deepseek-flash。一般文字結果讀取 choices[0].message.content；工具呼叫則依客戶端的工具執行流程處理。介面格式教學
Search 與 Fetch：搜尋工具使用獨立 URL
DeepSeek 同時開放自研 Search 與 Fetch。Search 按關鍵字尋找網頁，Fetch 讀取指定網頁並回傳 Markdown 正文，適合先檢索、再閱讀來源的 Agent 工作流程。
| 功能 | DeepSeek 官方 POST URL |
|---|---|
| 搜尋網頁 | https://api.deepseek.com/v1/tools/search |
| 擷取網頁正文 | https://api.deepseek.com/v1/tools/fetch |
兩者使用 DeepSeek Key，與聊天介面分開。官方提供這些介面，不表示本站閘道會自動代理相同路徑；不要將 /v1/tools/search 或 /v1/tools/fetch 直接接到本站網址。請求欄位與限制見 Search & Fetch 官方文件。
常見問題
DeepSeek V4.1 Flash 與 V4.1 Flash 1017 是兩個呼叫 ID 嗎？
不是。V4.1 Flash 是模型系列，1017 標記 10 月 17 日更新版本；官方目前仍透過 deepseek-flash 呼叫。本站使用自己的目錄 ID，不能僅憑顯示名稱推斷上游快照版本。
舊的 DeepSeek API 模型名稱還能使用嗎？
官方目前說明，deepseek-v4-flash 與 deepseek-v4-flash-vision-exp 是相容別名，由 1017 提供服務。deepseek-v4-pro 在目前規格頁仍獨立列為 V4-Pro-0813；不要把 9 月的過渡安排直接當成今天的對應關係。本站別名以本站目錄為準。目前官方模型說明
到哪裡取得模型權重？
可前往 Hugging Face 的 1017 模型儲存庫 或 ModelScope 的 1017 模型儲存庫。部署前核對該儲存庫的版本、授權條款、推論框架要求與硬體需求，不能用 8B 啟用參數量估算完整部署資源。
延伸閱讀
更新日期：2026 年 10 月 17 日。本文解讀發布資料與串接文件；後續版本對應關係以所用服務的最新文件為準。