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无敌了，DeepSeek-V4.1-Flash-1017 发布，性价比直接干到全球第一！

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各位小伙伴们大家好，我是 cxuan。

兄弟们，刚刚 DeepSeek 更新到了 V4.1-Flash-1017 版本，在官方网页端、APP 与 API 模型已同步变更为新模型。

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来看一下完整的测评情况。

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从这份详细的 Benchmark 成绩单可以看出，这次 1017 版本的提升幅度可以说是全方位的，尤其是把目光聚焦在它与上一代 DeepSeek-V4.1-Flash 的对比上：

1. 终端与核心编程能力突飞猛进在真实工程环境的 Terminal-Bench 4.0 测试中，成绩直接从 31.2 狂飙到了 42.3，单项暴涨 11.1 个百分点！不仅大幅拉开与国内其他模型的差距，甚至直接反超了 GPT 5.6-Sol ，仅次于顶级的 Claude Opus 5。ProgramBench 从上一代的 20.3 跨越到 29.1，NL2Repo-Bench也由 65.4 提升到 68.2。

2. Agent 自动化与复杂推理登顶第一Automation-Bench V1.0.6：直接拿下 60.5 的全场最高分，超越了 Claude Opus 5 和 GPT 5.6-Sol ！Agents' Last Exam：拿下 35.4，同样位列所有参评模型第一；Apex Bench v1.1：从 64.6 跃升至 72.1，稳坐第一梯队头把交椅。

3. 硬核代码基准 DeepSWE v1.1 斩获第一在专门考验真实复杂代码修复与软件工程的 DeepSWE v1.1 上，1017 版本交出了 77.0 的惊人答卷，超越上一代 74.2 的同时，也力压了 Claude Opus 5 的 74.0 与 GPT 5.6-Sol 的 73.0。

4. 多模态与工具调用能力同步提升带工具的 Chartography 达到 83.0，逼近 Opus 5 ；BabyVision 达到 92.5；ZeroBench-main（Pass@5）达到 51.0。

在这些硬核的 Agent 和 Coding 场景下，一个体量轻快的 Flash 模型，居然在多项核心榜单上正面挑落了各家超大号旗舰模型，这个进化速度确实令人惊叹。

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官方声明在在多个 Harness 下达到了新的性能-费用帕累托最优。

什么是新的性能-费用帕累托最优？

在经济学和多目标优化领域，帕累托最优指的是一种理想边界：在这个状态下，你不可能在不牺牲另一项指标的前提下改善某项指标。而所有代表最佳平衡状态的点连成的线，就叫“帕累托前沿”。

对应到大模型的使用场景中，两个核心目标就是：性能（任务通过率越高越好） 与 费用（每任务花费越低越好）。

我们看上面的 DeepSWE v1.1 评测图（横轴是单任务成本，对数刻度；纵轴是通过率）：

• 越靠近左上方，代表通过率越高、成本越低，也就是综合体验最极致的区域。

• 在旧格局里，想要 74% 左右的极高通过率，通常需要调用 Claude Opus 5 或者 Gemini 3.8 Flash。

• 而这次 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 重写了这条前沿曲线：

• 在 low 思考预算下，仅需约 ¥1.1 / 任务，通过率就已经达到了 72.5%；

• 在 max 预算下，直接登顶全局最高的 77.0%，而每个任务的平均花费仅仅只有 ¥1.6 左右。

这意味着在当前的全局大模型竞争中，

没有任何一个模型能在准确率比它高的同时还比它便宜，也没有任何同等超低价位的模型能达到哪怕接近它的性能。

还有最重要的一点是，DeepSeek-V4.1-Flash-1017 版本，更进一步适配了 DeepSeek Harness 、WorkBuddy 、CodeBuddy 等 Harness 框架。

这次得着重提一下 WorkBuddy ，除了生态越来越丰富之外，Harness 适配也是越来越好了。

对了，要想完整体验一下 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的能力，需要把 DeepSeek Harness 升级到 0.2.1-rc.1 以上的版本。

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我的是 0.2.1-rc.2 也就是最新版本。

更新之后，DeepSeek Harness 中会直接标明 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 版本。

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这次还有一个非常重要的更新 --- 开放了自研搜索 API 。

很多人可能以为 DeepSeek 的联网搜索只是简单调用了第三方的公开接口，但其实从一开始，DeepSeek 的联网底座就是完全自研的：

• 千亿级网页索引与原生多语言：这套专门为 AI 时代打造的原生通用搜索引擎，索引了全球千亿级别的网页内容，不管是中文还是跨语种检索，都能实时召回高权威、高时效的优质信息。

• 专治垃圾信息与 AI 污染：现在的互联网充斥着各种黑帽 SEO 垃圾农场、专门针对大模型的 GEO 操控内容，以及大量粗制滥造的低质 AIGC 洗稿文。DeepSeek 的搜索引擎内置了一套极其严苛的垃圾过滤机制，把营销号和污染数据挡在门外，确保喂给大模型和呈现给用户的，都是干净、真实、高密度的有效信息。

• 专为 Agent 与 RAG 设计：不单单是给人类读的网页搜索，它在底层就针对 Agent 工具调用、上下文检索等场景进行了深度调优。

价格

又到了大家都关心的价格问题上。

本次新版本发布，DeepSeek API 新增了 Search 与 Fetch 两个接口，正式向公众开放。按照官方定价，两个接口都是 5 元 / 千次成功请求。

简单来说，Search 负责搜网页，Fetch 负责抓取正文。给 Search 一个关键词，它会返回相关网页的标题、链接、摘要等信息；给 Fetch 一个具体网址，它会把页面正文抓取下来，转成方便模型阅读的 Markdown。

比如让 Agent 查一个开源项目的最新安装方法，就可以先搜索官方文档，再读取具体页面，最后结合当前项目给出操作步骤。开发者做联网问答、资料整理，或者让编程助手查最新 API 文档，都能用上。

目前，在 DeepSeek Harness / Claude Code / Codex 中使用 DeepSeek API 时，通过服务端工具调用产生的 Search / Fetch 请求暂未计费。从北京时间 2026 年 11 月 1 日起，这部分调用将按次收费。

这次 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的更新，有一句话它是这么说的。

许愿式编程一键成真。

这句话说的很朴实，它没有说你想要的都能实现，也不会说大肥鱼全球第一这种话。

就是这样简简单单一句话，但会让大家都相信 DeepSeek，它真的能把我想要做的一一实现。

这就是我们喜欢 DeepSeek 的原因。