DeepSeek 於 10 月 17 日星期六晚間發布更新版人工智慧模型，將 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 推出至公司官網、行動應用程式與開發者平台。這家中國公司表示，新版本比原先的模型更快、更精簡，並將此次變更形容為在性能與成本上的「帕累托改進」——意即在一方面獲得提升的同時，不會在另一方面有所犧牲。

DeepSeek 在 X 上的貼文中宣布此次更新，指出相較前一版本 V4.1-Flash，新模型在基準測試表現更強、任務完成速度更快且輸出更精簡。Coin Bureau 帳號於 10 月 18 日在 X 上的貼文也強調了此次發布。

🚨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

更新內容

該公司將此次發布描述為 V4.1-Flash 的小幅更新。據 DeepSeek 表示，該模型在推理、編碼、代理任務與視覺基準方面均有改進，其在 Hugging Face 上的技術報告也指出在遊戲創作與 3D 建模方面的成果更佳。

該模型採用具自我回饋的強化學習，DeepSeek 稱這種方法有助於它從頭到尾完成專案建置。該模型針對 DeepSeek Harness、騰訊 CodeBuddy 與 WorkBuddy 等工具進行最佳化。

DeepSeek 也向所有用戶開放其 Search 與 Fetch API。這些服務運行於公司自有的搜尋引擎上，每個 Search 或 Fetch API 端點的定價為每 1,000 次呼叫 0.75 美元。此類搜尋與網頁擷取工具常用於讓模型回答建立在最新資訊的基礎上。

基準測試成績

DeepSeek 在發布的同時公布了一系列基準測試比較。該模型在 DeepSWE v1.1 基準測試中得分 77.0，高於先前版本的 74.2。在 Automation-Bench V1.0.6 上得分 60.5，先前為 54.8。

該公司也分享了「Humanity's Last Exam」的成績，這項測試涵蓋數學、科學與人文領域的數千道題目。修訂版模型在該測試中得分 36.8 至 42.6，而 V4.1-Flash 為 36.8 至 39.1。

這些提升屬於漸進式改進，符合該公司將此次發布定位為小幅更新而非新一代模型的說法。

競爭格局

此次發布加劇了 DeepSeek 對美國競爭對手 Anthropic 與 OpenAI，以及 Moonshot Kimi 和 Z.ai 等中國競爭對手的挑戰。DeepSeek 的開放權重模型成本遠低於美國的專有模型，但美國模型仍是表現最佳的模型。開放權重發布會公開模型的參數，讓開發者可以直接下載並執行，這種發布模式與僅透過付費服務提供的專有系統形成對比。

早先的 V4.1-Flash 於九月初以大幅折扣推出。之後，MiniMax 集團、Z.ai 與阿里巴巴集團的股價在香港證券交易所下跌。

此次更新之前，該公司經歷了一段艱難時期。本週稍早，DeepSeek 發生了約五小時的服務中斷。部分專家將原因歸咎於運算資源不足，且近幾個月來服務減速的情況有所增加。隨著新模型在該公司各平台逐步推出，高需求下的可靠性可能仍是用戶關注的焦點。

該公司於星期六晚間開始推出更新，V4.1-Flash-1017 現已在網頁版、應用程式與 API 上可用。