DeepSeek V4.1 Flash 1017 更新了什么？价格和上一代对比

更新于 2026-10-18

价格核实于 2026-10-18，以官网为准。

一句话

DeepSeek 在 2026 年 10 月 17 日发布了 DeepSeek-V4.1-Flash-1017。官方称它是 V4.1-Flash 的「小版本更新」，网页端、App 和 API 已经同步切换到新模型（官方中文公告，官方 X）。

评价：这是一次「不涨价、性能提升、输出变短」的更新。对已经在用 deepseek-flash 的人来说，基本是白捡的升级。不过它不是新一代大版本，不要期待质变。

更新了什么

据官方公告：

1. 跑分提升，任务更快、输出更短。官方称这是「性能–费用的帕累托改进」：分数更高，同时运行时间和输出长度都缩短了，也就更省钱。
2. 从零做完整项目。官方用「基于自反馈的强化学习」提升了游戏开发、3D 建模等端到端项目能力。示例有故宫 3D 建模、网页赛车游戏、用 Godot 复刻《传送门2》。
3. 针对 Agent 框架做了优化。重点适配 DeepSeek Harness、腾讯 CodeBuddy、WorkBuddy。官方建议把 DeepSeek Harness 升级到 0.2.1-rc.1 及以上。
4. 开放自研搜索 API。Search 和 Fetch 两个接口对所有 API 用户开放（价格见下文）。
5. 开源。权重在 Hugging Face 和 ModelScope，MIT 许可证（Hugging Face 模型页）。

和上一代对比

这里的「上一代」指 9 月 10 日发布的 DeepSeek-V4.1-Flash。下表数据来自 Hugging Face 模型卡：

提升最大的是终端操作（Terminal-Bench，+11.1）和编程项目类（ProgramBench，+8.8）。这和公告里「做完整项目」的定位一致。

需要说明：

• 这些是官方自测，不是第三方评测；
• 同一张表里，Opus 5 在多数项目上仍然更高（同上模型卡），Flash 并不是全面第一。

V4.1-Flash 那一代本身改了什么（9 月 10 日官方公告）：

• 9 月公告写的是 552B 参数的 MoE 模型（和 HF 模型页的 763B 不一致，见下文「能本地部署吗」），新的 Causal Encoder–Decoder 架构，输入激活 8B、输出激活 16B 参数；
• 和更早的 V4 相比，KV 缓存只要 1/4 的 HBM、1/8 的 SSD。官方说这样能显著降低 Agent 场景里占大头的缓存命中费用；
• 9 月 10 日起执行新的、更低的 API 价格。

API 价格（每百万 tokens）

以下是官方中文价格页的人民币价格。高峰时段是北京时间工作日 9:00–12:00 和 14:00–18:00，其余时间（含周末和法定节假日全天）为空闲时段，空闲价是高峰价的一半。

用美元结算的，按英文价格页：deepseek-flash 缓存命中 $0.003 / $0.006，未命中 $0.15 / $0.3，输出 $0.6 / $1.2（空闲 / 高峰）。

Search 和 Fetch API：每 1,000 次成功请求各 5 元（中文价格页），英文页标 $0.75。在 DeepSeek Harness、Claude Code、Codex 里通过服务端工具调用搜索，目前不收费，从北京时间 2026 年 11 月 1 日 00:00 开始按次计费（同上）。用这几个工具的人，11 月起账单里会多出这一项。

1017 的更新公告没有提到调价（官方公告）。

deepseek-flash 和 deepseek-v4-pro 的区别

据价格页：

怎么选：按官方数据，Flash 更便宜，能看图，并发更高。官方 9 月公告还说，多方测试显示 V4.1-Flash 在性能、成本、速度上都领先 V4-Pro，当时还表示会逐步下线 V4-Pro（9 月 10 日公告）。所以多数新项目可以优先考虑 Flash；已经在用 v4-pro 的，不必急着迁移。

文档不一致提醒：9 月公告写的是，从 9 月 14 日（北京时间 12:00）起 deepseek-v4-pro 的请求会转给 V4.1-Flash，并按 Flash 价格计费，直到 V4.1-Pro 发布。不过官方更新日志随后写明，「在 2026 年 9 月 14 日之后继续提供 DeepSeek V4 Pro 的 API 调用服务，计费方式保持不变」（更新日志）。当前价格页也仍单独列着 V4-Pro-0813 和它的价格。实际按哪个模型、哪个价格扣费，以账单为准。

旧模型名：deepseek-v4-flash、deepseek-v4-flash-vision-exp 仍然可以调用，但实际由 1017 模型提供服务，按 Flash 价格计费。官方建议改用 deepseek-flash（价格页）。

怎么用

• 网页端和 App：官方公告说已同步切换到新模型，直接用即可（官方公告）；
• API：模型名填 deepseek-flash。同时兼容 OpenAI 格式（https://api.deepseek.com）和 Anthropic 格式（https://api.deepseek.com/anthropic）。默认开启思考模式，可以切换为非思考模式（价格页）；
• 推荐参数：temperature 1.0、top_p 1.0，max_tokens 不低于 256K（模型卡）。

支持网页搜索吗？

支持：

• 官方说网页端和 API 的搜索能力都由自研搜索引擎提供（官方公告）；
• 开发者可以单独调用 Search 和 Fetch API，按次计费。

能本地部署吗？

能，但门槛很高：

• 参数量官方说法不一致：9 月公告写 552B MoE（9 月 10 日公告），Hugging Face 模型页写约 763B 参数（模型页），官方没有解释原因。官方模型卡让本地推理参考仓库里的 inference 文件夹，权重要先转换（同上）。这个体量，个人电脑和单张消费级显卡跑不动完整版；
• 官方没有提供 Jinja 格式的对话模板，要用仓库里的 encoding 参考实现，或者官方的 deepseek-recipe（同上）；
• 想低成本用，直接调 API 更现实。

直接评价

好的地方：

• 价格仍是同类里很低的。空闲时段缓存命中每百万 tokens 只要 0.02 元（价格页）。Agent、编程这类反复带长上下文的场景，大部分输入都能命中缓存，这一项最省钱；
• 开源用 MIT 许可证（模型卡），商用限制少，比不少「开放权重但限制商用」的模型宽松。

要注意的：

• 高峰价是空闲价的两倍。工作日白天跑批量任务，成本直接翻倍（价格页）。能放到晚上和周末跑的任务，尽量错峰；
• 跑分是自测。模型卡对比表里，Opus 5 在 HLE、Terminal-Bench 等多项上仍然领先（模型卡）。Flash 的优势是性价比，不是绝对最强；
• 文档前后不一致（v4-pro 是否已转 Flash，见上文），对账时要留意。

充值和退款

DeepSeek API 是预充值模式，余额不足会停止服务（开放平台服务协议第 6.1 条）：

• 扣费顺序：费用从充值余额或赠送余额扣，两者都有时先扣赠送余额（价格页）；
• 退款：在开放平台「账单 → 退款管理」申请。符合条件的，扣除手续费等必要成本后，退回剩余全部未消费金额。已消耗的金额和已开发票的金额不退（服务协议第 6.3 条）。

官方提醒按实际用量充值。建议小额多次充，不要一次充很多。

小结

• V4.1-Flash-1017 于 10 月 17 日发布，跑分全面高于 9 月版，输出更短、任务更快，公告没提调价；
• deepseek-flash 输出价空闲 4 元、高峰 8 元每百万 tokens，比 v4-pro 便宜得多，还能看图，多数新项目可优先考虑 Flash；
• Search 和 Fetch 每千次 5 元，相关工具里的调用 11 月 1 日起开始收费；
• 开源 MIT，但本地部署要很大的显存，普通人走 API 更划算。