DeepSeek 发布 V4.1-Flash-1017 并将内部搜索引擎开放为 Search & Fetch API
DeepSeek 发布增量更新版本 V4.1-Flash-1017,官方称其基准表现更强、任务完成更快、输出更短,已上线官网、App 和 API。该版本采用带自我反馈的强化学习训练,并适配 DeepSeek Harness v0.2.1-rc.1、腾讯 CodeBuddy、WorkBuddy 等工具。
meng shao· @shao__meng · X·2026-10-17 20:36· 55 分钟前AI 评分68
AI 导读
DeepSeek 发布增量更新版本 V4.1-Flash-1017,官方称基准表现更强、任务完成更快、输出更短,实现性能与成本的帕累托改进,已上线官网、App 和 API。
正文
DeepSeek 又发布了一个「小」版本:DeepSeek V4.1-Flash-1017,在性能、速度、输出长度三个维度同时改进,同时将内部搜索引擎以 Search & Fetch API 的形式正式商业化,并深度绑定自家及 WorkBuddy 等第三方 Agent 编程工具生态。
模型发布:一次“小步快跑”式迭代
V4.1-Flash-1017 是对既有 DeepSeek-V4.1-Flash 的增量更新,采用日期后缀命名,属于快速迭代节奏下的版本推进,而非架构换代。
公告强调的三个改进方向「更强的基准表现、更快的任务完成、更短的输出」,第三点尤其值得注意。模型输出冗长是当前推理模型普遍的成本痛点:同样的任务,输出 token 越少,延迟和费用越低。“性能更高 + 输出更短” 同时成立,才是其所说的“性能与成本的帕累托改进”的真正含义。
训练方法:RL with self-feedback
新模型使用“带自我反馈的强化学习”来提升端到端项目开发能力(从游戏开发到 3D 建模)。这意味着训练目标不再是对话轮次的质量,而是完整任务的最终结果:模型自己生成反馈信号来修正多步骤、长周期的工作流。这与其在 Terminal-Bench 4.0(42.3)、DeepSWE v1.1(77.0)等偏重真实工程环境的基准上的表现定位一致,模型卡的对比对象也集中在 K3、GLM-5.3、GPT-5.6 等同期的 Agent/编程向模型上。
工具生态:抢占 Agent Harness 入口
为 DeepSeek Harness(需升级至 v0.2.1-rc.1 或更高)、腾讯 CodeBuddy、WorkBuddy 等做了适配。DeepSeek API 也直接兼容 Claude Code 和 Codex 的服务端工具调用。
Search & Fetch API:搜索引擎基础设施商业化
商业层面最重要的一条,DeepSeek 把支撑自身产品的内部搜索引擎开放为两个独立 API:
· Search API(/v1/tools/search):返回结构化网页结果,支持 site:、lang:、after: 等检索算子,可附带页面正文。
· Fetch API(/v1/tools/fetch):抓取单个网页并转为 Markdown,这是 RAG 和 Agent 工具链的标准需求。
🚀 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 来了! 相比上一版本,基准表现更强、任务完成更快、输出更短——性能与成本的帕累托改进。现已上线官网、App 和 API。 🛠️ 针对 @DeepSeekHarness、腾讯 CodeBuddy、WorkBuddy 等进行了优化。升级至 DeepSeek Harness v0.2.1-rc.1 或更高版本,以获得新模型的最佳体验。 1/4在 X 查看被引用的帖子
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