DeepSeek 于10月17日（周六）晚间发布了更新版人工智能模型，将 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 推向公司网站、移动应用和开发者平台。这家中国公司表示，新版本比其所替代的模型更快、更精简，并将此次变更描述为在性能和成本上的“帕累托改进”——该术语意味着此次升级在一个方面有所提升，而没有在其他方面有所妥协。

DeepSeek 在 X 平台的帖子中宣布了此次更新，称 V4.1-Flash 相比上一版本具有更强的基准测试表现、更快的任务完成速度和更简短的输出。10月18日，X 平台账号 Coin Bureau 也发布了帖子重点介绍了此次发布。

🚨JUST IN: China's DeepSeek releases V4.1-Flash-1017, claiming FASTER performance and improved reasoning, coding, and AI agent capabilities. The open-weight model reportedly outperforms its predecessor across nearly all benchmarks while completing tasks faster and using fewer… pic.twitter.com/G0gdBa1FiV

— Coin Bureau (@coinbureau) October 18, 2026

更新内容

该公司将此次发布描述为对 V4.1-Flash 的小幅更新。据 DeepSeek 介绍，该模型在推理、编程、智能体任务和视觉基准测试方面均有改进，其在 Hugging Face 上发布的技术报告还指出，在游戏创建和 3D 建模方面也有更好的表现。

该模型采用带自反馈的强化学习，DeepSeek 表示这种方法有助于它从头到尾完成项目构建。该模型针对 DeepSeek Harness、腾讯 CodeBuddy 和 WorkBuddy 等工具进行了优化。

DeepSeek 还向所有用户开放了其 Search 和 Fetch API。这些服务运行在该公司自有的搜索引擎上，每个 Search 或 Fetch API 端点的价格为每 1,000 次调用 0.75 美元。此类搜索和网络检索工具通常用于让模型的回答基于最新的信息。

基准测试得分

DeepSeek 在发布的同时公布了一系列基准测试对比数据。该模型在 DeepSWE v1.1 基准测试中得分为 77.0，高于此前版本的 74.2。在 Automation-Bench V1.0.6 上，其得分为 60.5，此前为 54.8。

该公司还公布了 Humanity's Last Exam 的测试结果，该测试涵盖数学、科学和人文学科的数千道题目。更新后的模型在该测试中得分为 36.8 至 42.6，而 V4.1-Flash 的得分为 36.8 至 39.1。

这些提升是渐进式的，与该公司自身将此次发布定位为小幅更新而非新一代模型的表述一致。

竞争格局

此次发布进一步加深了 DeepSeek 对美国竞争对手 Anthropic 和AI，以及 Moonshot Kimi 和 Z.ai 等中国竞争者的挑战。DeepSeek 的开放权重模型成本远低于美国的专有模型，但美国模型仍然是表现最好的。开放权重发布意味着公开模型的参数，开发者可以直接下载并运行，这种分发模式与仅通过付费服务提供的专有系统形成对比。

此前的 V4.1-Flash 于9月初以大幅折扣的价格推出，随后 MiniMax 集团、Z.ai 和阿里巴巴集团在香港交易所的股价出现下跌。

此次更新是在该公司经历一段艰难时期之后推出的。本周早些时候，DeepSeek 经历了约五个小时的服务中断。一些专家将原因归咎于计算资源不足，近几个月来服务变慢的情况有所增加。随着新版本在该公司各平台上的推广，高负载下的可靠性可能仍将是用户关注的重点。

该公司于周六晚间开始推出此次更新，V4.1-Flash-1017 现已在网页端、应用端和 API 上可用。