DeepSeek V4.1-Flash-1017 是什麼？10 月 17 日改版內容、官方跑分與 API 價格一次看懂

DeepSeek 在 2026 年 10 月 17 日把五週前發布的 V4.1-Flash 就地升級為 V4.1-Flash-1017：官方網頁、App 與 API 三端同步切換，API 呼叫名稱維持 deepseek-flash、價格完全不變，新版權重同一天以 MIT 授權放上 Hugging Face。

官方公布的對照分數顯示 11 項基準全數上升，幅度介於 2.0 到 11.1 個百分點，其中 DeepSWE v1.1 從 74.2 提升至 77.0，在官方表格中高於 Claude Opus 5 的 74.0；Terminal-Bench 4.0 從 31.2 大漲到 42.3。同一天 DeepSeek 還開放了 Search & Fetch API，每個端點每千次成功請求 0.75 美元；透過指定 Agent 工具的伺服器端呼叫，暫不收取搜尋與抓取的請求費，台灣時間 11 月 1 日零時起計費。

資料更新：2026 年 10 月 18 日。

10 月 17 日這一天，DeepSeek 同時做了三件事

翻開官方更新日誌，10 月 17 日的條目切成兩個小節：先宣布開放自研搜尋引擎的 Search & Fetch API，接著才是「DeepSeek-V4.1-Flash-1017 Update」。條目寫得直接：DeepSeek V4.1 Flash 已升級至 V4.1-Flash-1017，官方網頁端與 App 已同步更新，API 呼叫方式與價格保持不變，仍然使用 deepseek-flash 就能叫到最新模型。這是 9 月 10 日首發之後，同一個架構約五週後的版本更新，命名邏輯沿用 DeepSeek 的日期快照慣例，1017 就是 10 月 17 日，前一個世代叫 V4-Flash-0731。

三件事裡最實惠的是第一件。你在 DeepSeek 網頁或 App 裡對話，背後的模型已經換成 1017；走 API 的開發者什麼都不用改，模型名稱還是 deepseek-flash，帳單費率一毛未動。第二件是開放權重，Hugging Face 與 ModelScope 同步上架完整權重。第三件 Search & Fetch API 則是把 DeepSeek 自家搜尋引擎變成可計費的介面，後面會單獨拆開講，因為它跟做內容、做搜尋的讀者關係最近。

這種「介面不動、底層換新」的發布方式，DeepSeek 九月已經採用過。官方更新日誌目前保留 V4-Pro 獨立提供服務、計費方式不變的說明；定價頁的版本字串仍為 V4-Pro-0813，與 1017 並列。1017 的定位則由模型卡說得很清楚：它是 V4.1-Flash 的 minor update，以新權重更新既有模型，並非另一套新架構。

1017 的權重放在 10 月 17 日當天全新建立的 Hugging Face 儲庫。對照 9 月版連技術報告 PDF 都附在儲庫裡，1017 的模型卡保留定位說明、基準表與推論指引，技術報告直接沿用前版。

1017 改版到底改了什麼：官方說法與訓練方法

這份標題為 Wish-Driven Programming Made Real 的公告給了三個關鍵字：更強的基準表現、更快的任務完成速度、更短的輸出。官方把這組改進稱為效能與成本的帕雷托改進（Pareto improvement），意思是分數變高的同時，因為輸出變短、任務執行時間縮短，完成同一件工作的花費反而下降。官方 DeepSWE 成本圖以 Mini-SWE-V2 框架對照 Pass@1 與每任務成本：在 DeepSWE v1.1 上，1017 拿到 77.0 分的同時，max 模式平均每個任務成本約 0.20 美元，前一版 max 模式是 74.2 分、每個任務約 0.50 美元，對照組的 GPT-6 Astra、Gemini 3.8 Flash 與 Claude Opus 5 落在 2 美元到逾 10 美元。

公告裡最有記憶點的詞是「許願式編程」。官方說 1017 用自我回饋的強化學習（reinforcement learning with self-feedback）訓練，強化從零開始把整個專案做完的能力，並附上四個展示：紫禁城 3D 建模、網頁版賽車遊戲、用 Godot 引擎復刻《傳送門 2》、以及一個把史前到現代的人類演化做成 3D 動態場景的「Valley of Ages」，官方以這些案例展示從需求到完整專案的能力。許願式編程是官方簡中標題的直譯，官方的說法是提示詞與素材參考極為有限時，也要能直接端出可執行的完整專案；同日把文稿整理成報導的中國大陸 IT 之家就以這四個字當標題。官方同時點名這版針對 DeepSeek Harness、騰訊 CodeBuddy、WorkBuddy 等框架特別調校，建議把 DeepSeek Harness 升到 0.2.1-rc.1 以上。

模型卡把這次更新稱為 minor update。對部署者而言，關鍵是同一架構與提示格式仍可沿用，權重則換成 1017；不必從版本號或社群解碼的系統指紋，推測官方沒有公布的訓練細節。

官方跑分怎麼讀：11 項全上升，贏在 Agent，還沒贏在綜合推理

官方在Hugging Face 的模型卡公布完整對照表，1017 對前代是 11 項全勝，漲幅最大的是 Terminal-Bench 4.0 的 11.1 個百分點。對手欄位裡最有指標意義的兩組數字：DeepSWE v1.1 的 77.0 高於 Opus 5 的 74.0，Agents’ Last Exam 的 35.4 與 Apex Bench v1.1 的 72.1 都是全表最高；但 HLE（無工具）42.6 仍明顯落後 Opus 5 的 56.3，NL2Repo-Bench 68.2 也輸給 Opus 5 的 75.3。這份官方表格顯示，1017 在部分程式與自動化基準已高於對照模型，但仍非所有任務領先；HLE 與 NL2Repo 的分數也不能直接推論長文件理解能力。

讀這張表時要保留量測條件：Terminal-Bench 4.0 使用 Claude Code 框架，DeepSWE v1.1 使用 Mini-SWE-V2；HLE 括號內數字是純文字子集，ZeroBench-main 採 Pass@5。這些是 DeepSeek 公布的比較結果，各基準的框架、版本與評分方式不同。Artificial Analysis 的連結頁面仍標示 9 月版，沒有單獨標註 1017 快照，不宜直接當作新版的獨立驗證。第三方自有測試方面，Bug Hunt Bench 作者 Paweł Huryn 的首輪貼文列出兩個儲存庫、105 個埋藏的 bug，1017 得 34 分、前代 21.7 分；這是該測試的結果，不能與官方基準直接相加。

把分數差換回實務感也很直接。DeepSWE v1.1 量的是真實儲存庫任務的解決率，74.2 到 77.0 等於同一批題目每百題多解掉將近三題，這是官方報表中的差距；Terminal-Bench 4.0 的 31.2 到 42.3 增加了 11.1 個百分點，但它同時提醒了框架效應的存在，這題官方是用 Claude Code 框架測的，換個框架分數就會變動。讀表的底線：官方表呈現的是這次公布項目的新舊分數皆上升，不能直接換算成你專案的生產力，最終仍要用自己業務裡的固定任務驗收。

「輸出更短」這個官方主打，恰好對上第三方量測長期記錄的一個痛點。Artificial Analysis 目前標示為 9 月版的頁面顯示，這個模型是它們測過數一數二囉嗦的模型：整輪評測共生成了 2.5 億 token，將近同類中位數 1.3 億的兩倍。對把模型接進工作流的團隊來說，囉嗦直接等於帳單與等待時間；1017 若真能在分數上升的同時壓短輸出，等於同時修正成本與體驗兩個面。要判斷 1017 省下多少，仍須在固定任務與相同設定下比較總 token 用量、重試次數與完成時間。

YouTube 頻道 AI WITH Rithesh 公布了針對 1017 的自有實測。他在影片說明中寫到，用自己 251 題的測試套件在發布當天跑了兩輪，第一輪 84.2%，拉高 token 預算重跑後拿到 91.5%，影片標題列出的費用為 1.80 美元，說明欄也列出弱項：視覺題 57%，五個網頁 demo 沒做完。

Reddit 上的第一手反應更雜色。有人用同一句提示詞對 9 月版、10 月 12 日的中繼版與 GPT-6 Astra 四模型同題競寫小遊戲，結論是1017 是一次大幅跳升。這類單點體感提供了官方基準以外的觀察，但樣本都還太小，當參考不當定論。

從系統指紋到官方四連發：一天內的完整時間線

1017 的發布方式是這則新聞的第二個故事：先漏，再官宣。台灣時間 10 月 17 日上午 9 點 59 分，自動追蹤模型版本的帳號 AI Tracker Bot 在 DeepSeek 自家 API 的模型清單裡抓到 deepseek-v4.1-flash-1017 這個 ID 閃現幾分鐘後消失，中國大陸快科技把這場秒刪記了下來。接著 Hugging Face 上一個全新儲庫在上午 10 點 40 分建立，權重於 11 點 35 分上傳。同一天，長期盯著 DeepSeek 生產指紋的社群帳號 teortaxesTex 發現 deepseek-flash 回應裡的 system_fingerprint 換了一組新值。Hugging Face 的儲庫時間戳能確認檔案發布順序；社群觀察到的指紋變化，則只是後端變更線索，不能單獨證明模型版本。

下午 1 點 46 分，Hugging Face 儲庫打下名為 Release DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的提交。下午 4 點 35 分，官方 @deepseek_ai 發布四則公告串；官網更新日誌與定價頁也已列出新版本。OpenRouter 同日提供 1017 模型入口。社群先前的指紋與模型清單觀察，至此有了正式公告可以對照。

9 月 10 日 V4.1-Flash 首發時，台灣 iThome 在隔天報導其效能超越前代 V4-Pro。閱讀該篇背景資料時，要分清楚 9 月首發與這次 10 月 17 日的權重更新，避免把不同快照的價格、跑分或服務狀態混用。

架構不變、只換權重：V4.1 家族的底牌

要判斷 1017 值不值得關注，得先知道它站在什麼地基上。9 月 10 日的首發說明把 V4.1-Flash 定位為新架構家族中最小的模型：552B 參數的混合專家（MoE）骨幹，配上因果編碼器與解碼器（Causal Encoder-Decoder）的非對稱設計，每個 token 在輸入端只動用 8B 參數、輸出端動用 16B，把運算花在該花的地方。上下文上限 100 萬 token，原生支援影像輸入，另有一個 196B 參數的 Engram 條件記憶模組，Hugging Face 側欄合計顯示 763B。官方模型卡將 Engram 描述為以 token lookup 稀疏存取的條件記憶模組；這與每個 token 都啟用所有參數不同。技術細節都寫在《Pushing the Limits of KV Cache Compression》技術報告裡，最狠的一招是把常駐 HBM 的全域 KV 快取壓到每 token 890 bytes，約是前代的四分之一，持久層更壓到約八分之一，這是 Agent 長任務成本的關鍵。9 月的首發模型卡與 1017 的差別，官方只用一句 minor update 帶過。

所謂 minor，vLLM 的部署指南講得最具體：1017 與 9 月版共用同一份架構、config、tokenizer 與提示編碼，只有權重不同，vLLM 已把 1017 設為預設檢查點。對照 7 月 V4-Flash-0731 那次官方明說「僅重新後訓練」，這是 DeepSeek 標準的小版本節奏：架構大改留給下一代，中間用資料與後訓練把分數往上推。想知道這套 MoE 與長上下文設計在整個模型版圖裡的位置，可以回頭看站上對大型語言模型原理與極限的整理，以及同樣走開放權重路線的GLM-5.3 解析。自行部署前要分清權重檔案大小、常駐記憶體、KV 快取與 offload 設定；量化檔案的容量不等於完整推論需求。vLLM 指南也註明，頁面中的硬體驗證數據來自 9 月檢查點，1017 尚未分別重跑。

YouTube 創作者 Bart Slodyczka 的更新解析整理了 1017 的功能、費用與遊戲、3D 案例，可作為官方文件之外的補充觀看。

費用與怎麼用：deepseek-flash 不用改一行程式碼

既有 deepseek-flash 使用者不必更改模型呼叫名稱。deepseek-flash 這個模型名稱現在直接由 V4.1-Flash-1017 服務，舊名 deepseek-v4-flash 與 deepseek-v4-flash-vision-exp 仍被接受，但背後模型已退役、改由 1017 接手並按 Flash 費率計費。Models & Pricing 頁的 MODEL VERSION 欄已換上 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 字樣，價格表跟 9 月完全相同：離峰時段輸入每百萬 token 0.15 美元（快取命中 0.003 美元）、輸出 0.60 美元；尖峰時段為週一至週五台灣時間上午 9 到 12 點、下午 2 到 6 點，中國法定節假日除外，價格為離峰的兩倍。上下文 100 萬 token、單次輸出上限 384K、併發限制 2500。

用一個可以重算的情境把費率表變成立體的。假設一個程式碼代理任務吃進 20 萬 token 的文件與程式碼、吐出 8 千 token 的修改建議，排在離峰跑：輸入端 0.2 乘以 0.15 美元是 0.03 美元，輸出端 0.008 乘以 0.60 美元不到 0.005 美元，合計一個任務約 0.035 美元。同一個任務若輸入全部命中快取，輸入端只剩 0.0006 美元，整單掉到 0.005 美元附近，省下約八成五；挪到平日尖峰時段跑，價格直接翻倍，排程本身就是一個零成本的財務決策。在這個情境中，輸入是否命中快取影響最大。快取命中仍按每百萬 token 0.003 美元計費，不能將架構的 KV 壓縮率直接當成每次 API 呼叫都會命中快取的保證。

同一套算式也能檢驗「輸出更短」實際省多少。若新版把單一任務輸出從 1.2 萬 token 壓到 8 千，每個任務省下的輸出費用約 0.0024 美元，單看很小，乘上月需求量才是真錢，一百萬個任務就是兩千四百美元。反過來想也成立：若輸出變短導致得多跑一次修正，重試會把整批輸入再送一遍，省下的輸出費用可能被未命中的輸入吃回去。建議的驗收方式是固定同一批任務，記錄新舊兩版的輸入量、輸出量、重試次數與成功率，用同一張費率表回算總成本，再決定要不要把主力工作流切過去；只比單價或只比輸出長度，都會誤判。

不想綁 DeepSeek 官方帳號的人有替代路線。OpenRouter 的 1017 頁面同日已提供這個快照；實際費率與可用供應商應以平台當下顯示為準。拿同樣走輕量快速路線的Gemini 3.8 Flash，或之前也打過價格戰的Grok 4.7 對照，可以把 1017 的費率與各模型在自己任務上的成功率一併比較。想在 Claude 生態裡用同級模型的人，也可以參考Claude Opus 5.5 與GPT-5.6 的定位分析再決定工作流怎麼分配。

Search & Fetch API 費用：每千次 0.75 美元，哪些呼叫暫時免費？

跟 1017 綁在同一天上線的 Search & Fetch API，是 DeepSeek 把自研搜尋引擎直接變成產品：兩個端點 /v1/tools/search 與 /v1/tools/fetch 分別負責搜尋與網頁抓取，索引號稱數千億頁、支援多語系，官方在更新日誌裡特別強調會過濾 SEO 垃圾、GEO 操縱與低品質 AI 生成內容，宣稱要「向使用者與 LLM 呈現權威可信的資訊」。計價方式是每個端點每千次成功呼叫 0.75 美元（人民幣計價為每千次 5 元），失敗、沒結果、逾時不收錢；Search 與 Fetch 各自有每帳號每秒 5 次的獨立上限，Fetch 另有每網域限流，回應裡每筆結果附上 0 到 3 級的重排序分數與 0 到 4 級的權威層級（-1 代表未知），供 Agent 選擇來源時參考。這項暫不計請求費的優惠，只明確適用於 DeepSeek API 使用者透過 DeepSeek Harness、Claude Code、Codex 內建伺服器端工具發出的 Search／Fetch 呼叫；台灣時間 2026 年 11 月 1 日零時起開始計費。模型 token 費用仍依原費率計算。細節都在官方指南裡。

評估時可以做一輪小實驗，替自己的內容建立基線。挑十篇核心文章，用 search 端點查它們目標的關鍵字，記下每篇有沒有被收回、排在第幾位、權威層級落在第幾級；再挑兩三篇用 fetch 端點抓，看回傳的正文與你自己以為的可抓範圍差多少。這份紀錄就是你站上內容在 DeepSeek 檢索層的可見度基線，之後無論是內容改版或搜尋結果異動，重跑一次就有得比。查不到時，先記錄查詢詞、日期與返回結果，再檢查網站可抓取性；單一查詢沒有出現某頁，不能直接判定該頁未收錄。直接呼叫這兩個獨立端點時，應依每次成功請求的費率估算費用。

這件事對內容與搜尋工作者的意義，重點不在省下每千次 0.75 美元，而在於另一個大型搜尋引擎明確表態：它的檢索層會主動排除為了操縱排名而生的內容。DeepSeek 沒公布判定細節，過濾成效也待驗證，但這個立場跟 Google 近一年對 AI 垃圾內容的整治方向一致。想跟進這條線的讀者，可以先看站上對AISO 與 AI 搜尋最佳化的完整整理。

現在該做什麼：三種讀者、三個檢查點

API 開發者可以先記錄變更：發一個普通請求，打開回應裡的 system_fingerprint 欄位，跟 10 月 16 日之前存的舊值比對，把指紋變動當作後端更新線索，再對照官方版本說明與固定任務結果；接著用自己業務裡的固定任務跑一次新舊對比，記下輸出長度與重試次數，用總 token 用量與成功率回算成本。網頁與 App 使用者什麼都不用做，已經是 1017，這是體驗新版的其中一個入口。想自行部署則須依完整權重、量化、KV 快取與 offload 方案評估硬體需求，不能只看每 token 啟用參數量。

有兩點會影響實際採用。首先，官方公布的基準與開發者自有測試，題目、框架與評分方式不同；r/LocalLLaMA 的討論與Hacker News 的討論也包含正反兩面的個別經驗。其次，輸出變短只有在任務仍然完成、重試沒有增加時，才會轉化為較低總成本。正式採用前，應用自己的程式庫、文件與驗收條件跑一輪。

接下來可以追蹤明確標註 1017 快照的獨立評測，以及各供應商在自己工作流中的成功率與總費用。內容團隊若要採用 Search／Fetch，先把核心內容的檢索結果存成基線，再觀察內容改版前後的變化，最後決定是否納入正式流程，並將每千次成功請求 0.75 美元計入預算。若目前使用的是 Harness、Claude Code 或 Codex 的免費伺服器端工具呼叫，則應在台灣時間 11 月 1 日零時計費前，確認後續使用量與支出。

DeepSeek V4.1-Flash-1017 常見問題

V4.1-Flash-1017 跟 9 月的 V4.1-Flash 有什麼不同？

官方定位是同一架構的 minor update：config、tokenizer 與提示編碼全部沿用，只有權重更新，vLLM 已把 1017 設為預設檢查點。官方對照的 11 項基準全數上升 2.0 到 11.1 個百分點，Terminal-Bench 4.0 漲最多，DeepSWE v1.1 的 77.0 在官方表中高於 Claude Opus 5 的 74.0。官方表示，新版輸出更短、任務完成更快，單位價格不變。能否在你的任務上同時提高成功率與降低成本，仍需固定任務驗收。

我的 API 程式需要改嗎？費用會變貴嗎？

都不用。模型名稱仍是 deepseek-flash，呼叫方式與費率完全相同，離峰輸入每百萬 token 0.15 美元、輸出 0.60 美元，快取命中輸入只要 0.003 美元。官方表示新版輸出更短，但實際總費用仍取決於輸入、輸出與重試次數。要留意的是尖峰時段：週一至週五台灣時間上午 9 到 12 點、下午 2 到 6 點，中國法定節假日除外，價格為離峰的兩倍，把批次與長任務排進離峰，同樣 token 用量的模型費用可少一半。

這次是偷跑上架，還是正式發布？

這次已有正式發布公告。台灣時間 10 月 17 日上午，社群先觀察到模型清單與系統指紋變動；Hugging Face 在下午 1 點 46 分已有發布提交，下午 4 點 35 分 DeepSeek 再透過官方 X 公告。社群線索與正式發布應分開看，現在可直接以官方文件確認版本。

想自己下載權重來跑，需要什麼等級的設備？

完整權重約 763B 參數、48 個 safetensors 分片，Hugging Face 與 ModelScope 都能下載，MIT 授權可商用。實際部署需求取決於權重精度、GPU 與系統記憶體、上下文長度和 offload 設定，不能用一個容量數字概括。想低門檻體驗，可先走官方網頁、App、API 或提供該快照的第三方平台；下載時則認明官方 deepseek-ai 帳號，並分清官方權重與社群量化版本。

Search & Fetch API 的免費期到什麼時候？

暫不計請求費的範圍是：DeepSeek API 使用者透過 DeepSeek Harness、Claude Code、Codex 內建伺服器端工具發出的 Search／Fetch 呼叫，台灣時間 2026 年 11 月 1 日零時（UTC 10 月 31 日 16:00）起開始計費。獨立 Search 與 Fetch API 則各為每千次成功請求 0.75 美元，人民幣計價為 5 元；失敗、空結果、逾時不計費。兩個端點各有每帳號 5 QPS 上限，Fetch 另受每網域限流。模型 token 費用與搜尋、抓取的請求費應分開計算。

跟 Claude Opus 5 或 GPT-5.6 Sol 比該怎麼選？

看工作類型。官方表中 1017 在 DeepSWE、Automation-Bench、Agents’ Last Exam 這類寫程式與自動化任務超越兩者，官方成本圖亦顯示較低的每任務費用；但 HLE 綜合推理 42.6 對 Opus 5 的 56.3、NL2Repo 68.2 對 75.3，落差明確。可以先用相同程式庫與驗收條件比較成功率、完成時間與總費用，再決定哪些工作交給 1017。官方表中的 HLE 與 NL2Repo 分數，不等於所有長文件或分析任務的表現。

舊的 deepseek-v4-flash 名稱現在呼叫會怎樣？

還能呼叫，但背後已經不是舊模型。官方定價頁註明 deepseek-v4-flash 與 deepseek-v4-flash-vision-exp 兩個舊名仍被接受，對應模型已退役，請求改由 V4.1-Flash-1017 服務並按 Flash 費率計費。舊名稱仍可接受，但模型行為可能改變；若需要 9 月快照，應找明確提供該快照的供應商，或下載舊權重自行部署，並確認實際路由。升級後第一次跑重要流程前，先用小流量驗一輪。

用網頁版或 App 的免費玩家需要做什麼嗎？

官方網頁與 App 已同步更新，不需手動更換模型版本，新對話直接用新版模型，這是體驗新版的其中一個入口。想先感受差異，把同一個問題在網頁版問一輪，再用自己的工作流跑一輪，是最快的煙霧測試；要嚴謹比較新舊版，仍得回到固定任務與計費帳號的對照，免費介面看不出成本與穩定度的差別。