刚刚,DeepSeek 把新 Flash 模型全量上线:11 项跑分全涨,单任务成本砍掉一半
刚刚,DeepSeek 把新 Flash 模型全量上线:11 项跑分全涨,单任务成本砍掉一半 DeepSeek 把新模型全量推上来了。官网、App 和 API 一起切到 DeepSeek-V4.1-Flash-1017,权重同步在 Hugging Face 和 ModelScope 开源,依旧是
💡 你将学到
刚刚,DeepSeek 把新 Flash 模型全量上线:11 项跑分全涨,单任务成本砍掉一半 DeepSeek 把新模型全量推上来了。官网、App 和 API 一起切到 DeepSeek-V4.1-Flash-1017,权重同步在 Hugging Face 和 ModelScope 开源,依旧是
刚刚,DeepSeek 把新 Flash 模型全量上线:11 项跑分全涨,单任务成本砍掉一半
DeepSeek 把新模型全量推上来了。官网、App 和 API 一起切到 DeepSeek-V4.1-Flash-1017,权重同步在 Hugging Face 和 ModelScope 开源,依旧是 MIT 协议。距离上一版 V4.1-Flash 发布,只隔了五周。
跑分全线往上,账单反而往下
官方对比表里 11 项基准全部高于上一版,挑几项跟头部模型摆在一起:
| 基准 | V4.1-Flash-1017 | 上一版 V4.1-Flash | Claude Opus 5 | GPT-5.6 Sol |
|---|---|---|---|---|
| Terminal-Bench 4.0 | 42.3 | 31.2 | 51.8 | 39.9 |
| DeepSWE v1.1 | 77.0 | 74.2 | 74.0 | 73.0 |
| ProgramBench | 29.1 | 20.3 | 37.0 | 23.0 |
| Apex Bench v1.1 | 72.1 | 64.6 | 65.8 | 54.3 |
| Agents' Last Exam | 35.4 | 31.8 | 28.6 | 26.7 |
这是 DeepSeek 官方自测的成绩,Terminal-Bench 4.0 走 Claude Code 框架,DeepSWE 走 mini-swe-v2 框架,温度 1.0。第三方完整复现还没出来,看这些数字的时候,记得带上这层身份。
比分数更有意思的是成本那一栏。官方在 DeepSWE v1.1 上给了性能与成本的关系图:新版 max 档通过率 77%,平均每个任务费用不到 0.2 美元;上一版通过率 74.2%,每个任务约 0.5 美元。分更高,钱少一半还多。
DeepSeek 把这叫“性能与成本的帕累托改进”。过去的规矩是 Agent 想干得漂亮,就得多想几轮、多吐点 token;1017 版把任务运行时间和输出长度一起压了下来,省掉的是 token 费用和等待时间。API 的单价和调用方式都没动,模型名还是 deepseek-flash,省下来的钱来自“话说得更少了”。
许愿式编程这次是怎么练出来的
官方演示的四个案例都挺大:能实时浏览、切换视角的故宫 3D 场景,流程完整的网页版赛车游戏,基于 Godot 引擎复刻的《传送门 2》,还有用一块 3D 场景演完史前到现代的城市变迁。条件写得很清楚,提示词和参考素材都极少,在 DeepSeek Harness 里靠很短的交互轮次直接跑出来。
支撑它的是自反馈强化学习。模型写完第一版不急着交卷,它拿自己内部的置信度和自评当奖励信号,发现哪里不对就回头改。整条链路不需要人类评估者,也不需要外部奖励模型。
对个人开发者的意义在原型成本。先把点子跑成一个能看能动手的原型,再决定要不要继续投入打磨,这条路以前要花几天,现在可以从一句话开始。
763B 权重开源了,但你多半只能调 API
Hugging Face 的模型页上,这个版本的参数量标的是 763B,48 个 safetensors 分片,FP8 量化,公开权重总量在 510GB 左右。有开发者算了一笔账:别说 RTX 4060,一张 4090 或者 5090 也撑不起完整版本,想保住推理速度和多人并发,得往多卡服务器上走。
开源的姿势没变,门槛也没变。大多数人实际走的还是 API,这次 DeepSeek 连客户端都替你想好了,符合条件的账号首次登录 DeepSeek Harness 能领 6 元赠金,到账 7 天内有效。官方还点名给 DeepSeek Harness、腾讯 CodeBuddy、WorkBuddy 做了适配,Harness 要升到 0.2.1-rc.1 或者更高,才能把新模型的优化吃全。
顺手把自家搜索引擎也拿去卖了
同一天开放的还有 Search 和 Fetch 两个接口,底层是 DeepSeek 自研的搜索引擎。官方说它索引了全球千亿级网页,每天处理数亿次请求,对 SEO 作弊、GEO 操纵和低质 AIGC 做了识别过滤。
定价很实在,两个接口各 5 元一千次,按成功请求计费,失败、空结果、超时都不算钱,返回几条也不加价,每个账号各限 5 次每秒。横向比一下,Perplexity 的 Search API 按检索内容量分档,一千次要 5 到 14 美元,DeepSeek 这边便宜大约 85%。往后做检索类应用,一个 key 就能走完检索加生成,账单也只剩一张。
有个时间点要记:现在在 DeepSeek Harness、Claude Code、Codex 里用 DeepSeek API,走服务端工具调用的 Search、Fetch 还没计费,到 11 月 1 日 0 点开始按次收钱。爱让 Agent 联网检索的,这笔钱两周后就会出现在账单上。
对普通用户来说
网页端和 App 已经自动换上新模型,什么都不用做。写代码、做小游戏、搭 3D 场景这类活儿,快和省这两点自己就能感觉出来,有 UP 主在 Harness 里连做 7 项开发测试,跑掉 6.19 亿 token,结算 30.04 元。
有件事得留意,就是“输出变短”。答得简洁对 Agent 是省钱,对人好不好用,要看任务类型。你手头那些活儿,是希望它话少点直接交东西,还是希望它把思路摊开讲清楚?
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