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DeepSeek 发布了 DeepSeek-V4.1-Flash-1017，称其在推理、编程、智能体任务和视觉识别方面性能有所提升，同时缩短了输出内容和任务完成时间。Search 和 Fetch API 也已向所有用户开放，两个端点的定价均为每 1,000 次调用 0.75 美元。
主要要点#
- DeepSeek-V4.1-Flash-1017 于 2026 年 10 月 17 日发布，可通过 DeepSeek 网站、应用和 API 使用。
- 模型权重已在 Hugging Face 和 ModelScope 上以 MIT 许可证公开。
- 据 DeepSeek 介绍，新版本的基准测试成绩有所提升，完成任务所需的时间和输出量也有所减少。
- Search 返回结构化的 JSON 结果，Fetch 则获取单个网页，并以 Markdown 格式返回其内容。
- 通过 DeepSeek Harness、Claude Code 和 Codex 发起的符合条件的 Search 和 Fetch 调用，在 2026 年 10 月 31 日 16:00 UTC 前免费。
模型更新带来的变化#
DeepSeek-V4.1-Flash-1017 是轻量级多模态混合专家模型 DeepSeek-V4.1-Flash 的更新版，后者于 2026 年 9 月推出。此次更新针对推理、编程、智能体任务和视觉识别进行了改进。
在实际使用方面，DeepSeek 称其能以更短的时间和回复，更准确地完成任务。对于反复调用模型的应用，这可能减少等待时间和输出 Token 成本。所提供的发布资料未给出具体降幅，因此需要结合实际处理内容进行验证。
托管模型可通过 DeepSeek 网站、应用和 API 使用。考虑自行部署的团队可从 Hugging Face 或 ModelScope 获取以 MIT 许可证公开的权重，但仍需另行评估硬件需求和运营成本。
基准测试能说明什么#
据 DeepSeek 介绍，更新后的模型在多项智能体基准测试中超过了 GPT-5.6 Sol、Claude Opus 5 和 Kimi K3。列出的评测包括面向编程智能体的 DeepSWE v1.1、面向工作流自动化的 AutomationBench v1.0.6，以及面向长时间运行的智能体任务的 Apex Bench v1.1。
这些结果均由提供方报告。所提供的资料未包含具体分数、详细测试条件或第三方复现结果。它们可以作为评估此次发布的依据，但并不意味着该模型在所有用途上都优于对比模型。
要进行有价值的比较，请同时衡量任务成功率和总执行成本。只有在保留任务所需信息和操作的前提下，缩短回复才有帮助。
Search 和 Fetch 返回什么#
此次正式开放的两个 API 各有用途。Search 通过 DeepSeek 搜索引擎查找与查询匹配的页面，并返回结构化的 JSON 结果。Fetch 则获取单个网页，并以 Markdown 格式返回其内容。
智能体可以用 Search 查找相关信息源，再用 Fetch 获取选定的页面，用于内容阅读或信息提取。这样，开发者就能将最新的网页内容直接引入智能体工作流和检索增强生成应用。
输出格式也会影响集成方式。JSON 可传递给信息源选择逻辑，而 Markdown 可作为便于模型阅读的页面正文。在将任一端点接入现有工作流之前，请先查阅 API 文档，确认请求字段、响应结构和限制。
定价与免费期#
两个端点的定价均为每 1,000 次调用 0.75 美元。按此单价，调用 Search 10,000 次需支付 7.50 美元，调用 Fetch 10,000 次则另需支付 7.50 美元。因此，如果工作流中每个任务都各调用一次这两个端点，那么每 10,000 个任务的端点费用为 15 美元，不含模型使用费。
DeepSeek API 用户通过 DeepSeek Harness、Claude Code 或 Codex 调用 Search 和 Fetch 时，可暂时免费使用。公布的截止时间为 2026 年 10 月 31 日 16:00 UTC，即日本时间 11 月 1 日凌晨 1 点。
并非所有集成方式都一定适用此次优惠。在执行大规模批处理之前，请查阅 DeepSeek 文档，确认符合条件的调用方式及其计费规则。模型推理费用也需要与 Search 和 Fetch 的费用分开确认。
下一步#
使用 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 执行一个有代表性的任务，记录是否成功、耗时、输出 Token 数，以及 Search 和 Fetch 的调用次数。再根据测量结果，决定是否扩大试用范围。
来源: https://gihyo.jp/article/2026/10/deepseek-v4-1-flash-1017
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