DeepSeek 又更新了，这次居然是在周六。
10 月 17 日下午 4 时，DeepSeek 正式宣布 V4.1 Flash 已升级至 V4.1-Flash-1017，官方网页端、APP 与 API 同步切换至新模型。同步更新的还有 DeepSeek Harness 新版本 0.2.1-rc.1。
大家连 API 调用都不需要修改，直接继续用就是新模型了。
当然模型肯定是开源的：
HuggingFace：https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017
ModelScope：https://modelscope.cn/models/deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017
可见新模型的参数量是 763B，比 V4F（284B）、V4.1F（552B）又大了一些，目前 DeepSeek 的 Flash 模型体量已经比当初自己的旗舰模型 V3 和 R1 都要大了。横向比较的话，GLM-5.3 的参数量是 744B。
这次更新的一大看点是「从零开始构建完整项目的能力」。官方表示，通过基于自反馈的强化学习训练，新模型增强了游戏开发、3D 建模等能力，能够在较少提示词和素材参考下，用极少的用户交互轮次完成项目。
首先是跑分有明显提升。官方评测显示，Terminal-Bench 4.0 成绩从 31.2 升至 42.3，ProgramBench 从 20.3 升至 29.1，DeepSWE v1.1 通过率则从 74.2% 升至 77.0%。
性能相比 9 月 10 日推出的 V4.1 Flash 有了不小的提升。
任务通过率 / 任务平均费用图表如下：
可见正如 DeepSeek 以往的更新，打的都是一帮体量比自己大的模型，包括 6.1 Sol、Astra，能力上涨的同时，完成任务的费用还下降了。max 档每任务平均费用从上一版的约 3.3 元降至约 1.3 元，同时取得了更高的通过率。
大家的初步反馈看来， V4.1 Flash 1017 的推理速度仍然很快，在 250 tok/s 左右。
这里的节省来自针对 Agent 任务执行效率的改善。官方明确表示，本次 API 单价保持不变，新模型缩短了任务运行时间与输出长度，并针对 DeepSeek Harness、CodeBuddy、WorkBuddy 等我们常用的智能体框架进行了优化。
DeepSeek 展示的案例包括故宫 3D 建模、网页版赛车游戏、基于 Godot 引擎的《传送门 2》复刻，以及呈现史前到现代发展历程的动态 3D 场景。现在用户提出想法之后，模型会承担更多具体的开发工作。
AI 社区开发者们的第一时间测试效果也都不错：
另一项值得关注的发布是 DeepSeek 自研的搜索 API 正式开放。
按照官方披露，DeepSeek 搜索引擎已索引全球千亿级网页，每天处理数亿次搜索请求。此次开放的 Search 接口用于搜索网页，Fetch 接口用于抓取网页正文，方便开发者为 Agent 接入实时信息。
两个接口均按成功请求计费，每千次 5 元，即单次半分钱；失败、无结果或超时不计费。现有用户通过 DeepSeek Harness、Claude Code、Codex 使用 DeepSeek API 时，由服务端调用的这部分搜索与抓取能力，将从北京时间 11 月 1 日零时开始收费。
新模型权重已在 Hugging Face 和 ModelScope 开放下载，采用 MIT 许可。API 用户继续使用 deepseek-flash 即可调用，官方建议将 DeepSeek Harness 升级至 0.2.1-rc.1 或以上版本。
现在问题来了，1017 版大家第一波用起来感觉怎么样？
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