DeepSeek-V4.1-Flash-1017 模型介紹：願望驅動編程、基準提升與 Search/Fetch API

前言

DeepSeek 在 2026 年 10 月 17 日推出 DeepSeek-V4.1-Flash-1017，是 9 月 V4.1 Flash 的更新版。這次發布的主題是「Wish-Driven Programming（願望驅動編程）」：官方說法是把一個完整專案交給模型，由它自己規劃、產生、檢查再修正到可交付的成果。官方釋出的示範涵蓋 3D 建模、網頁遊戲與 Godot 引擎重製，訴求是「講出願望，模型完成開發」。官方發布說明

同一天 DeepSeek 也開放自研的 Search 與 Fetch API，讓 Agent 能自行搜尋網頁並讀取正文。這篇整理截至 2026 年 10 月 17 日 的官方資訊，包含這次改了什麼、基準數據怎麼看、API 與收費的變化，以及導入時要留意的地方。

官方把這次更新形容為效能與成本之間的 Pareto 改良（Pareto improvement）：基準表現更好，同時縮短任務執行時間、減少輸出長度。但這些數字主要來自 DeepSeek 自己的測試，實際效益仍取決於你用的 Agent 框架、任務類型與執行設定，不能直接當成團隊的成效保證。

封面為 AI 生成的概念插畫，用藍圖展開成模型的過程表現「願望驅動編程」；不是產品截圖。

這是新模型還是更新版？

先分清楚名稱。DeepSeek-V4.1-Flash-1017 是版本名稱，deepseek-flash 是官方 API 的呼叫名稱。1017 代表 10 月 17 日這個更新，模型家族本身仍是 9 月 10 日發表的 V4.1 Flash。

名稱	角色	目前狀態
DeepSeek-V4.1-Flash-1017	本次更新版本（10/17）	官網、App、API 同步上線，並開源釋出
deepseek-flash	官方 API 呼叫名稱	指向 1017
deepseek-v4-flash、deepseek-v4-flash-vision-exp	相容別名	由 1017 提供服務
deepseek-v4-pro	另一條產品線	仍為 V4-Pro-0813，不在此次更新範圍

重點是別把發布名稱直接當成可呼叫的 API ID。既有整合若用 deepseek-flash，呼叫方式不需要改；官方也表示模型推理價格維持不變。這對已經接好 API 的團隊來說，升級的切換成本相對低，但仍要自行驗證程式碼品質與工具呼叫結果。

這次升級主要在哪裡

官方說 1017 在全部 11 項測試上都有進步，改進集中在 Agent 編程、自動化與多步驟任務。下表是上一版與 1017 的對照：

測試項目	V4.1 Flash 上一版	V4.1 Flash 1017
HLE（不使用工具）	36.8 / 39.1*	42.6 / 44.0*
Terminal-Bench 4.0	31.2	42.3
DeepSWE v1.1	74.2	77.0
ProgramBench	20.3	29.1
NL2Repo-Bench	65.4	68.2
Automation-Bench V1.0.6	54.8	60.5
Agents’ Last Exam	31.8	35.4
Apex Bench v1.1	64.6	72.1
Chartography（使用工具）	78.9	83.0
BabyVision（使用工具）	89.6	92.5
ZeroBench-main（使用工具）	49.0	51.0

* 表示 HLE 的純文字子集。這張表來自 DeepSeek 官方公布的評測，不同測試的量尺不同，不能一律當成同一種通過率。

幾項值得注意的：Terminal-Bench 4.0 從 31.2 升到 42.3，這項測的是 Agent 在命令列環境完成多步驟工作的能力，而且測試框架用的是 Claude Code；DeepSWE v1.1 由 74.2 升到 77.0，這項更接近真實的程式錯誤修復，使用的是 Mini-SWE-V2 框架；ProgramBench 則從 20.3 大幅升到 29.1。若你的團隊用 AI 改既有專案，DeepSWE 的變化比 Terminal-Bench 更貼近日常；若偏向讓 Agent 直接操作終端機，Terminal-Bench 的增幅更值得關注。

自我回饋強化學習

官方表示，1017 透過帶自我回饋的強化學習（reinforcement learning with self-feedback） 強化端到端專案開發：模型產生第一版後，會繼續檢查成果、找出問題並修改。官方展示的四個從零建立的示範包括故宮建築 3D 建模、網頁版賽車遊戲、以 Godot 引擎重製《Portal 2》，以及呈現史前到現代演變的 3D 場景。

這些是廠商展示案例，不是正式專案的驗收結果。把它們理解為「模型具備長時間自我修正的方向」，會比當成「模型能接任何專案」更準確。

如何解讀這些基準分數

同一個模型在不同測試框架、不同推理強度下的結果差很多，只比較模型名稱很容易把不同條件混在一起。讀這張表時至少留意三件事：

1. 測試框架不同：Terminal-Bench 4.0 用 Claude Code，DeepSWE 用 Mini-SWE-V2，ZeroBench-main 用 Pass@5。框架本身就會影響分數。
2. 推理強度不同：DeepSWE 的 77.0 是在 max 推理等級測得，換成較低的設定會得到不一樣的數字。
3. 成本要一起看：官方公布的 DeepSWE 曲線顯示，Pass@1 約 77% 時，每項任務平均成本約 US$0.20。這是特定測試環境的數據，不能直接當成企業實際開發成本。

另外，同一批測試裡其他模型仍有領先項目：Claude Opus 5 在 HLE、Terminal-Bench、ProgramBench 等項目較高，GPT-5.6-Sol 在 ZeroBench-main 較高。1017 主要在 DeepSWE、Automation-Bench、Agents’ Last Exam、Apex Bench 四項取得最高分，但這不等於它在所有能力都領先。

要評估是否升級，建議用自己的程式碼庫、相同測試與工具權限，記錄任務是否通過、重試次數、總耗時與輸出量，再和現行模型比較。單看發布會上的分數，還不足以決定要不要換。

Search 與 Fetch API 開放

同一天 DeepSeek 開放由自家搜尋引擎驅動的 Search 與 Fetch API。Search 接收關鍵字並回傳網頁標題、網址與摘要；Fetch 讀取指定網頁後整理成 Markdown 正文，適合「先檢索、再閱讀來源」的 Agent 工作流程。

功能	官方 POST URL	用途
搜尋網頁	https://api.deepseek.com/v1/tools/search	以關鍵字取得結構化搜尋結果
擷取網頁正文	https://api.deepseek.com/v1/tools/fetch	讀取指定網頁並轉成 Markdown

收費與限制：

• 每個端點每 1,000 次呼叫 US$0.75，與模型 token 費用分開計算。
• 只有請求成功（HTTP 200）且真的有結果時才計費；搜尋結果為空、請求失敗或逾時都不收費。
• 透過 DeepSeek Harness、Claude Code 與 Codex 的伺服器端工具呼叫，目前對 DeepSeek API 用戶暫免費用，2026 年 10 月 31 日 16:00 UTC 起開始計費。
• 每個帳戶每秒 5 次請求，Fetch 另有各網域的頻率限制。

對需要大量搜尋、持續擷取資料或執行多步驟研究的企業 Agent，這些速率限制是系統設計時要一併考量的因素。官方表示自研搜尋引擎每日處理全球數億次請求，這類規模描述來自公司公布資料，品質仍建議用自己的查詢驗證。

開源釋出與架構說明

1017 已同步開源，可在 Hugging Face 與 ModelScope 取得權重，採 MIT License；模型資料顯示支援最高 100 萬 token 上下文。若要自行部署，記得核對該儲存庫的版本、授權、推論框架要求與硬體需求。

這裡要避免一個常見誤解：1017 是訓練與效率上的更新，不是新的模型架構。V4.1 Flash 的架構（原生圖文多模態 MoE、CED、552B 主幹參數等）是 9 月 10 日基礎模型發布時定下的，不應把 9 月的架構變化重複算進 10 月的新功能。兩者混在一起，會高估這次更新的實際幅度。

API 呼叫與遷移注意

官方規格頁把 deepseek-flash 對應到 1017，直接接官方服務時，聊天請求的 URL 與 model 名稱如下：

curl https://api.deepseek.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $DEEPSEEK_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek-flash",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "閱讀這個儲存庫，提出可測試的修錯計畫。"}
    ],
    "stream": false
  }'

這段指令為示意，實際輸出請依你的環境與 SDK 版本確認。幾個易錯點：Base URL 已含 /v1 時不要再重複加 /v1；Search／Fetch 與聊天介面是不同的路徑，不要把 /v1/tools/search 接到第三方閘道的網址上；不同服務的 API Key 也不要混用。

若使用 DeepSeek Harness 這類工具，官方建議升級到 v0.2.1-rc.1 或更新版本再搭配新模型。已安裝 Node.js 的環境可先啟動 Web 介面，在獨立工作區用有測試的小任務驗證後，再逐步放大工具權限。

適用情境與結語

DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的重點，是把 Agent 編程與自動化的能力往前推，同時維持原本的價格，屬於「加值不加價」的更新。它特別適合已經用 API 接好工作流程、且任務有清楚驗收條件的情境：修復已知錯誤、依規格醞釀多檔案修改、處理有固定步驟的自動化任務。

相對地，若任務需要在模糊目標間取捨、長時間規劃，或錯誤代價很高，仍應保留人工檢查，或評估其他在相關測試上更強的模型。務實的做法是：先用一組代表性的程式碼庫與任務試跑，比較完成率、人工修改量、延遲與總費用，再決定是否從舊版切換。

Search 與 Fetch API 則是另一件可獨立評估的事：即使不換模型，也能把即時網頁檢索與內容擷取接進現有的 RAG 或 Agent 系統，但要注意 10 月底之後的計費與速率限制。

參考資料

• DeepSeek-V4.1-Flash-1017: Wish-Driven Programming Made Real — DeepSeek
• Search & Fetch API 指南 — DeepSeek
• DeepSeek-V4.1-Flash-1017 模型權重 — Hugging Face
• DeepSeek V4.1 Flash 1017 登場：Agent 編程能力提升、API 價格不變 — unwire.pro
• DeepSeek V4.1 Flash 1017：77% DeepSWE 與 API 串接 — llm-agent.cc