DeepSeek V4.1 Flash 1017：跑分、价格与 API 接入

DeepSeek V4.1 Flash 1017 是什么，值得升级吗？这是 DeepSeek 于 2026 年 10 月 17 日发布的 V4.1 Flash 更新，支持文本与图像输入、百万 Token 上下文和最高 384K 输出。此次更新主要改善编程与 Agent 任务，官方 API 调用方式和单价保持不变。本文通过 11 项官方 Benchmark 对比、峰谷价格计算和可复制的 API 示例，帮助你判断它是否适合自己的工作流。

本文整理截至 2026 年 10 月 18 日可查的官方资料，介绍版本定位、技术规格、11 项 Benchmark、价格与接入方式。基准数字来自 DeepSeek 官方发布，图表为 PicoX 按原始数据重新绘制；本文没有把这些成绩称作 PicoX 独立实测。查看官方更新日志。

先看结论：1017 更新的三个重点

• 编程跑分上升：在同一张官方对比表中，Terminal-Bench 4.0 从 31.2 升至 42.3，ProgramBench 从 20.3 升至 29.1。两项分别提高 11.1 和 8.8 个分数点，不代表所有编程任务都获得相同提升。
• 长上下文与视觉输入：百万上下文、最高 384K 输出可用于长文档、代码仓库与截图分析；输出仍为文本。
• 升级后单价不变：需要继续区分高峰、低谷与缓存命中。是否划算，还要看完成同一任务的实际 Token 消耗和重试次数。

跑分对比依据 1017 官方模型卡的固定版本；规格和费用依据 DeepSeek 官方模型与定价说明。下文分别展开评测条件、参数与成本。

1. DeepSeek V4.1 Flash 1017 更新了什么？

1017 对应此次 10 月 17 日发布的更新。DeepSeek 官方网页端、App 和 API 已同步升级；直接调用 DeepSeek 官方接口时，模型名仍是 deepseek-flash。它是会随官方更新切换的服务名称，和用于标识具体版本的 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 不是同一种命名用途。

从此次公布的评测组合看，升级重点集中在编程、工具协作和视觉参与的智能体任务。它既能处理文本，也能理解图像，输出为文本。截图分析、图表问答和根据界面信息辅助编程属于合理用法；不要因为它支持图像输入，就把它当成图片生成模型。

官方还报告了任务运行时间和输出长度的下降，并提到对 DeepSeek Harness、CodeBuddy、WorkBuddy 等工具的优化。不过，发布说明没有给出适用于所有任务的统一提速百分比。实际收益需要结合你的提示词、工具链和工作负载验证，不能把“运行更快”换算成固定的 TPS 或延迟承诺。版本变化依据。

2. 模型参数：百万上下文、384K 输出与图像输入

项目	说明
模型版本	DeepSeek-V4.1-Flash-1017
官方 API 模型名	deepseek-flash
PicoX 模型 ID	deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017
输入 / 输出	文本、图像输入；文本输出
上下文窗口	官方标称 1M Token；PicoX 目录配置为 1,048,576 Token
最大输出	384K，即 393,216 Token；实际输出还受剩余上下文和请求配置限制
推理控制	支持思考与非思考模式；官方默认开启思考，强度为 high
常用能力	流式输出、工具调用、JSON 输出、图像理解
官方接口	Chat Completions、Responses 和 Anthropic 兼容接口
权重许可	官方 1017 权重仓库标注 MIT 许可

规格参考 官方模型说明、Chat Completions 参数文档和1017 模型仓库。PicoX 的模型 ID 与目录配置可在模型详情页查看。

上下文上限不等于建议每次都用满。在代码仓库问答中，先定位相关文件，再补充必要依赖，通常比直接塞入整个仓库更容易检查结果。百万上下文的价值在于为复杂任务留下空间；它不会自动消除噪声、过期文件和相互矛盾的说明。

同样，384K 是输出上限，不是默认输出长度。按照官方 Chat Completions 文档，省略 max_tokens 时，非思考模式默认 8K，思考模式默认 64K，max 强度时默认 128K；输入与生成内容的总长度仍须满足上下文限制。经其他服务端接入时，还需核对该路由的限制。

3. 参数量与架构：552B MoE、8B / 16B 激活如何理解？

V4.1 Flash 的技术报告描述了一种多模态 MoE 架构，主干参数量为 552B。采用 Causal Encoder-Decoder（CED）设计后，输入预填充阶段每个 Token 激活约 8B 参数，生成阶段激活约 16B 参数。这里的“主干总参数”“输入激活参数”和“输出激活参数”是不同统计口径，不能把它们互相替换。V4.1 Flash 技术报告。

报告还介绍了 CSA2 的跨层 KV 缓存复用与 FP4 KV 缓存，将全局 KV 缓存压缩至约 890 字节 / Token。这些设计关注的是长输入下的计算、显存与数据搬运成本：智能体反复读取文件、工具结果和历史记录时，输入负载往往很大，优化这部分开销具有实际意义。

本节解释的是 9 月公布的 V4.1 Flash 家族架构基础。1017 更新公告没有提供一份重新统计全部架构参数的技术报告，也没有把上述架构指标列为本次新增改进；因此不能将它们包装成“1017 新增的架构突破”。

开源权重也不意味着可以用普通消费级显卡完整部署这一规模的模型。自行部署还涉及权重格式、推理框架、显存、通信与并发配置。若目标是快速验证产品效果，先通过 API 测试自己的任务集，通常更容易把模型能力与基础设施成本分开评估。

4. Benchmark 跑分：11 项官方基准与旧版对比

下面统一使用 1017 官方模型卡里的同一张对比表，保留其旧版 V4.1 Flash 基线。所有数值均为该表报告的分数，越高越好；“提升”是两列的直接相减，不是速度提升比例，也不将不同基准平均成一个总分。官方模型卡与完整对比表。

Benchmark / 测试口径	旧版 V4.1 Flash	V4.1 Flash 1017	提升（分数点）
HLE（无工具，总体）	36.8	42.6	+5.8
Terminal-Bench 4.0	31.2	42.3	+11.1
DeepSWE v1.1	74.2	77.0	+2.8
ProgramBench	20.3	29.1	+8.8
NL2Repo-Bench	65.4	68.2	+2.8
Automation-Bench v1.0.6	54.8	60.5	+5.7
Agents’ Last Exam	31.8	35.4	+3.6
Apex Bench v1.1	64.6	72.1	+7.5
Chartography（有工具）	78.9	83.0	+4.1
BabyVision（有工具）	89.6	92.5	+2.9
ZeroBench-main（有工具，Pass@5）	49.0	51.0	+2.0

编程任务：优先关注 Terminal-Bench 与 ProgramBench

Terminal-Bench 4.0 的绝对提升为 11.1 个分数点，是这组结果中最明显的一项；ProgramBench 提高 8.8 个分数点。两者说明此次更新值得在编程工作流中重点验证。但不能由此推导“日常写代码快了 35.6%”，也不能推导所有仓库任务都提升同样幅度。Benchmark 分数和产品中的速度、合并率、人工返工量是不同指标。

DeepSWE v1.1 与 NL2Repo-Bench 的涨幅较小，但也保持正向变化。对于开发团队，更有参考价值的验证方式是把已有缺陷、回归测试和真实需求交给新旧版本，在相同工具与预算下比较，而不是只观察一次演示生成了多少行代码。

智能体与视觉：看完整任务，而非单独一轮回答

Automation-Bench、Agents’ Last Exam 和 Apex Bench 的变化，可以作为进一步测试自动化工作流的线索。视觉相关的三项结果也提高了，不过这里明确包含工具使用：得分反映的是模型和相应评测流程协作的结果，不能直接当作不带工具的纯视觉识别成绩。

阅读这张表时必须保留的评测条件

• HLE 42.6 与 44.0 不是两个可互换的分数。42.6 是主表总体结果，44.0 是纯文本子集；旧版对应为 36.8 与 39.1。不要把子集成绩放进总体排名。
• 框架影响结果。官方注明 Terminal-Bench 4.0 使用 Claude Code 框架，DeepSWE 使用 Mini-SWE-V2。更换提示词、工具实现、运行预算后，结果可能不同。
• ZeroBench-main 使用 Pass@5。它衡量允许多次尝试时的通过表现，不能解释为“单次请求有 51% 的成功率”。
• 基准版本不能混用。Terminal-Bench 2.1、3.0 与 4.0 是不同测试版本；旧版 2.1 的 90.6 不能和这里 4.0 的 42.3 直接相减。
• 推理建议不等于评测设置。模型卡中的推荐采样参数，不足以说明这 11 项评测都采用了同样的温度、推理强度、上下文或 Token 预算。

上述框架与 Pass@5 注释来自官方发布日志。本文没有将 9 月版本公布的 GPQA、Codeforces 或 MathArena 成绩重新标注为“1017 实测结果”，因为本次 1017 表没有单独公布这些项目的新成绩。

为什么本文的 NL2Repo 旧版分数使用 65.4？

不同时间的旧版资料存在基线差异。这里选择 1017 官方模型卡对比表中的 65.4，与该表 1017 的 68.2 配对，避免把另一份资料中的基线拼接进来。阅读或复现评测时，应保留版本、表格来源与框架设置。

和其他模型相比，强项并不相同

同一份官方对比表还列出了 K3、GLM-5.3、GPT-5.6 Sol 和 Opus 5。选取四项来看，1017 在 DeepSWE 和 Automation-Bench 上的报告分数较高，但 Terminal-Bench 4.0 与 ProgramBench 仍低于表中的 Opus 5。这说明应按任务选择模型，而不宜把某一项领先写成全面领先。下表仍是 DeepSeek 发布方的比较，未经本文独立复测，且不代表其他模型截至今日的最新版本排名。

Benchmark	1017	K3	GLM-5.3	GPT-5.6 Sol	Opus 5
Terminal-Bench 4.0	42.3	12.6	37.9	39.9	51.8
DeepSWE v1.1	77.0	67.5	66.9	73.0	74.0
ProgramBench	29.1	17.5	19.0	23.0	37.0
Automation-Bench v1.0.6	60.5	46.7	48.8	45.8	50.3

来源：1017 模型卡固定版本。横向比较同样需要保留前述框架与预算限制。

5. API 价格与成本：高峰、低谷和缓存命中怎么算？

1017 延续原有官方 API 价格。下表为截至本文核对日期的 DeepSeek 官方美元报价，单位均为每百万 Token。高峰时间换算为北京时间是周一至周五 09:00–12:00、14:00–18:00，中国法定节假日除外；其余时间为低谷。官方价格与时段规则。

计费项目	低谷价格	高峰价格
输入：缓存未命中	$0.15	$0.30
输入：缓存命中	$0.003	$0.006
输出	$0.60	$1.20

以一次任务累计 100 万输入 Token、10 万输出 Token为例，不考虑单独的工具费用，且全部请求落在同一计价时段：

• 输入全部未命中缓存：低谷为 1 × 0.15 + 0.1 × 0.60 = $0.21；高峰为 $0.42。
• 假设输入中 80% 命中缓存：低谷为 0.2 × 0.15 + 0.8 × 0.003 + 0.1 × 0.60 = $0.0924；高峰为 $0.1848。

这个例子解释了为什么“单价相同”不等于“任务成本相同”：相同目标可能消耗不同的输出长度，也可能经历更多重试。建议把每个成功完成任务的费用与输出质量一起记录，而不是只看每百万 Token 的报价。

通过 PicoX 使用时，实际扣费还会受到所选供应商、账号优惠和资源包等规则影响，请以模型详情及用量记录中的历史计价明细为准。上表说明的是 DeepSeek 官方标准 API 价目；单独的搜索、抓取或其他工具服务费用不包含在这组 Token 示例中。

6. API 接入教程：模型 ID 与可复制的 curl 示例

在 PicoX 创建可使用该模型的 API Key 后，使用 https://picox.ai/v1 作为 API 基址，模型填写完整 ID deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017。先用一个小请求验证权限和响应，再逐步加入工具、图片或复杂参数，更容易定位配置问题。

下面是一个流式 Chat Completions 示例。将 PICOX_API_KEY 设置为你的密钥；示例适用于支持 Shell 环境变量的终端。

curl -N https://picox.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $PICOX_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "审查下面的函数，先说明边界条件，再给出修复建议和测试用例：def average(xs): return sum(xs) / len(xs)"
      }
    ],
    "stream": true,
    "max_tokens": 4096
  }'

流式接入应完整消费事件流并处理最终状态；接收到连接心跳不等于模型已经输出内容。对于工具调用，模型返回的是调用意图和参数，实际工具执行仍由应用或 Agent 框架负责。完整平台接入方式见 PicoX API 文档。

推理强度：根据任务复杂度调整

DeepSeek 官方 Chat Completions 文档支持 reasoning_effort：none 关闭思考，low、high、max 对应不同思考强度，默认是 high。普通信息提取可先尝试较低强度，跨文件修改或难题再比较较高强度的收益。经 PicoX 接入时，请核对当前所选供应商路由支持的参数，避免假定每条路由完全一致。

官方还注明，思考模式下 temperature 不起作用；当前 API 文档已将 presence_penalty 和 frequency_penalty 标为不支持，传入也无效。Flash 的 top_p 在思考模式中的有效范围为 0.95–1.0，非思考模式固定为 1.0。调整这些字段之前，先确认模式和具体语义，避免进行了看似不同、实际上配置等效的测试。参考思考模式说明和当前 API 参数定义。

图像理解：先验证输入格式，再扩展任务

官方支持 JPEG、PNG、GIF 和 WebP 等图像格式。Chat Completions 中，图像随用户消息的内容数组传入，通常使用 image_url 内容块。它适合读取截图中的文字、理解图表或分析页面布局；图像能否经过特定网关或路由、单次请求大小与图片数量限制，需要结合接入端文档确认。官方图像理解指南。

7. 适用场景：编程 Agent、长文档与图像分析

场景	建议验证任务	重点观察
代码维护与 Agent 编程	修复真实缺陷、补充回归测试、处理跨文件修改	测试通过率、工具调用有效性、是否引入额外改动、人工返工时间
长文档与仓库理解	多文档定位、设计约束核对、引用相关代码解释行为	证据是否准确、是否遗漏冲突信息、长输入成本
图表与界面分析	从截图识别异常、解释图表、结合界面与代码排查问题	读数与单位是否正确、视觉信息能否支持结论
多步骤业务自动化	检索材料、形成草稿、调用工具执行可验证的步骤	中间状态、重试次数、操作边界、最终任务完成率

上表是基于已知能力设计的试用方向，并非对具体业务效果的承诺。对复杂工作流，建议让模型输出可核查的证据或结果：修改代码就运行测试，分析图表就复核关键数字，归纳文档就保留引用。这样才能区分“答案看起来流畅”和“任务确实完成”。

8. 1017 值得升级吗？用自己的任务集验证

1. 准备自己的任务集。从真实使用中选择一批有验收标准的任务，覆盖简单问答、长输入、编程和工具协作，避免只挑选已经表现良好的示例。
2. 锁定比较条件。记录版本 ID、供应商、提示词、工具定义、推理强度和最大输出预算。仅写 deepseek-flash 不足以长期固定官方服务的模型版本。
3. 同时看质量、时间与费用。质量看成功率和人工修改量；时间分别记录首个有效内容到达时间与请求总用时；费用统计整个任务链，包括重试和工具费用。
4. 保留失败样本。区分模型推理失败、工具执行失败、参数错误与网络超时。把这些问题都归为“模型不好”，会掩盖真正需要修复的环节。
5. 小范围替换，再扩大使用。当关键任务达到预先定义的标准后，再逐步调整默认模型。保留相同条件下的旧版结果，方便后续判断升级收益。

9. 常见问题

DeepSeek V4.1 Flash 1017 支持多长的上下文和输出？

官方标称上下文为 1M Token，最大输出为 384K，即 393,216 Token。最大输出不是默认值，输入与生成内容合计仍需满足上下文限制；具体供应商路由也可能设置更低的上限。

1017 的 API 模型名称是什么？

DeepSeek 官方 API 使用 deepseek-flash，它会跟随官方版本更新。在 PicoX 调用此版本时使用 deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017；可以先查看模型参数与可用供应商，再按照API 文档配置请求。

1017 是否代表一个比旧版大得多的新模型？

官方将其描述为 V4.1 Flash 的更新。本次公告重点是能力与效率改进，没有公布一套更大参数规模的独立架构说明。仅凭版本后缀不能推断参数量变化。

可以把 11 项分数平均后称为“综合性能提升”吗？

不建议。不同基准的题目、计分方式、工具条件和尝试次数不同。直接求平均会把这些差异掩盖掉；更可靠的做法是先选与你的业务接近的任务，再在同一评测条件下比较。

官方没有涨价，为什么我的账单可能不同？

账单还受实际 Token 数、缓存命中、高峰低谷时段、工具使用与失败重试影响。在 PicoX 中也应结合所选路由和历史计价明细判断。单位价格不变，只说明价目表没有因这次更新调整。

是否应该立即把所有请求切换到 1017？

如果你依赖编程、Agent 或视觉工作流，1017 的官方结果使它值得优先试用；是否全面替换，应由自己的任务集决定。对于已有稳定提示词、严格格式要求或固定时延目标的应用，先检查兼容性和质量回归更有价值。

参考资料与数据说明

正文相关结论已就近链接来源。以下列出主要官方资料，方便复核；所有访问与整理日期为 2026 年 10 月 18 日。本文图表不包含 PicoX 自行运行的 Benchmark。

1. DeepSeek 更新日志：2026-10-17 发布记录——版本变化、成绩摘要与评测脚注。
2. DeepSeek-V4.1-Flash-1017 官方模型卡——本文 11 项新旧版对比的数据来源、权重与许可。
3. DeepSeek-V4.1-Flash 技术报告——家族架构与 KV 缓存设计。
4. Models & Pricing——模型规格与高峰、低谷定价。
5. Chat Completions API——输出限制和请求字段。
6. Thinking Mode与Vision——推理控制及图像输入说明。

准备体验：前往 DeepSeek V4.1 Flash 1017 模型页查看可用供应商、参数与当前费率，或在 AI 工作区用自己的任务进行比较。