DeepSeek V4.1 Flash 1017 正式發布：763B 開源 MoE 模型 Terminal-Bench 飆升至42.3，MIT 授權免費商用
概覽
2026年10月17日，中國 AI 研究機構 DeepSeek 正式發布 DeepSeek V4.1 Flash 1017，這是其 V4.1 Flash 系列的最新版本更新。這款開源模型以 MIT 授權發布，支援免費商業使用，並在多項關鍵基準測試中取得顯著進步，尤其是在代碼執行與代理任務方面表現突出。
核心技術規格
DeepSeek V4.1 Flash 1017 採用混合專家（Mixture-of-Experts，MoE）架構，具備以下技術規格：
| 規格項目 | 數值 |
|---|---|
| 總參數量 | 763B（7630億） |
| 上下文視窗 | 1M Token（100萬） |
| 量化格式 | FP8 |
| 分片數量 | 48 個 safetensors 分片 |
| 授權協議 | MIT（免費商用） |
| 輸入模態 | 文字 + 圖像（原生多模態） |
模型採用壓縮 KV 快取技術，大幅降低長上下文推理的記憶體開銷，使百萬 Token 上下文視窗在實際部署中成為可行選項。
基準測試成績大幅提升
與前一版本相比，DeepSeek V4.1 Flash 1017 在多項基準測試中取得顯著進步：
| 基準測試 | 前版本 | 1017版本 | 提升幅度 |
|---|---|---|---|
| Terminal-Bench 4.0 | 31.2 | 42.3 | +35.6% |
| DeepSWE v1.1 | 74.2 | 77.0 | +3.8% |
| ProgramBench | 20.3 | 29.1 | +43.3% |
| Apex Bench v1.1 | 64.6 | 72.1 | +11.6% |
Terminal-Bench 4.0 的大幅提升（從31.2到42.3）尤為引人注目，這項測試專門評估模型在終端環境中執行複雜代理任務的能力，對於企業自動化部署具有重要意義。
與競爭對手的比較
根據 DeepSeek 的內部基準矩陣，V4.1 Flash 1017 在多個維度上與頂級模型展開競爭：
- DeepSWE v1.1（77.0）：超越 GPT-5.6 Sol 及 Claude Opus 5
- Apex Bench v1.1（72.1）：在代碼生成任務中表現領先
- Humanity's Last Exam（HLE）：在純推理測試中仍略遜於 Claude Opus 5
獨立測試機構使用七項任務電池（56次首次提交）進行評估，模型成功完成測試組中所有14次首次提交，展示了在有界代碼任務中的強勁表現。
API 定價與可用性
DeepSeek 維持與前版本相同的 API 定價，對現有用戶友好：
離峰時段：
- 快取未命中：$0.15 / 100萬 Token
- 輸出：$0.60 / 100萬 Token
高峰時段：
- 快取未命中：$0.30 / 100萬 Token
- 輸出：$1.20 / 100萬 Token
搜尋/抓取 API： $0.75 / 1000次成功請求（透過 DeepSeek Harness、Claude Code、Codex 使用可免費至2026年11月1日）
現有使用 deepseek-flash API ID 的用戶將自動遷移至1017版本，無需修改任何代碼。
技術亮點：搜尋與抓取 API
此次更新的一大亮點是正式開放 Search & Fetch APIs，允許開發者直接在模型推理過程中調用網絡搜尋和網頁抓取功能。這對於構建需要實時信息的 AI 代理應用具有重要意義。
模型的提示格式採用自定義設計，不使用標準 Jinja 聊天模板。DeepSeek 提供了 Python 參考編碼器和基於 Rust 的工具包（deepseek-recipe）用於生產環境的提示格式化。
亞太地區的影響
對於亞太地區的開發者和企業而言，DeepSeek V4.1 Flash 1017 的發布具有多重意義：
- 成本優勢：相比西方競爭對手，定價更具競爭力，有利於亞太地區中小企業採用
- 開源生態：MIT 授權允許企業在本地部署，符合日本、新加坡等國家的數據主權要求
- 多語言支援：模型對中文、日文、韓文等亞洲語言的支援持續改善
- 代理能力：Terminal-Bench 的大幅提升意味著更強的自動化代理能力，適合亞太地區製造業和金融業的自動化需求
部署建議
對於希望部署 DeepSeek V4.1 Flash 1017 的企業，建議：
- 推理框架：使用 vLLM 或 SGLang 進行高效推理
- 硬件需求：FP8 量化格式可在較少 GPU 記憶體下運行
- 提示工程：使用官方
deepseek-recipe工具包確保正確的提示格式 - 上下文管理：建議設置最小 max_output 為256K Token
結語
DeepSeek V4.1 Flash 1017 的發布再次展示了中國 AI 研究機構在開源模型領域的競爭力。在 Terminal-Bench 提升35.6%、ProgramBench 提升43.3%的背景下，這款模型為需要強大代碼執行和代理能力的企業提供了一個極具吸引力的開源選擇。隨著 AI 代理應用的普及，具備強大終端操作能力的模型將在企業自動化市場中佔據重要地位。
