DeepSeek-V4.1-Flash-1017 发布：deepseek-flash 没改名没涨价，Terminal-Bench 4.0 从 31.2 涨到 42.3

先说结论

• 模型与状态：DeepSeek-V4.1-Flash-1017，2026 年 10 月 17 日发布，网页端、APP、API 同日切换。1
• 参数规模：官方这次没有披露。仓库里是 FP8 权重，48 个分片合计约 510 GB。25
• 上下文与输出：1M 上下文、最大 384K 输出、默认并发 2500，支持图像输入。6
• benchmark：官方自测 11 项全部高于上一代，Terminal-Bench 4.0 从 31.2 涨到 42.3。2
• 价格：一分没动，谷时仍是缓存命中 $0.003、未命中 $0.15、输出 $0.60 每百万 tokens。6
• 怎么调用：仍然是 deepseek-flash；deepseek-v4-flash 与 deepseek-v4-flash-vision-exp 这两个旧名也还能用，请求一样落到新模型。1
• 第三方独立评分：暂时没有。Artificial Analysis 与 Vals Index 都只收录到 9 月那版。78
• 什么时候要动：只有两种情况需要动。想完整吃到这次针对 Harness 的专项优化，升级 DeepSeek Harness；或者你的产品对模型行为变化敏感，需要重跑一遍基线。

快速核对

这次改了什么

官方自测：11 项全涨，4 项全场最高

分数涨了，输出去哪了

第三方独立评测：只到上一代

可用范围与价格

该不该试

• 已经在调 deepseek-flash：不需要改任何代码，模型已经换了。要做的是拿自己的任务重跑一遍基线，特别是输出长度敏感的场景。
• 用 DeepSeek Harness、CodeBuddy、WorkBuddy：升级到 0.2.1-rc.1 及以上，才能拿到这次针对框架的优化。1
• 想让 Agent 少烧 token：方向对，但官方没给降幅。用自己的任务跑 A/B，比看那张图更可靠。
• 拿它补 Opus 5 的位置：代理与编码四项能补，知识、长仓、终端与三项视觉补不上。2
• 要本地方案：MIT 许可没有商用限制，但 510 GB 的 FP8 权重不是单机能扛的量级。25
• 等第三方背书再上：现在没有，Artificial Analysis 与 Vals Index 都只到上一代。78

还没有的数字

• 参数规模：官方在公告、模型卡与价目页都没写。上一版技术报告给出的骨干 552B、Engram（条件记忆）196B 只能当量级参考。12
• 1017 的独立评测：Artificial Analysis、Vals Index、OpenRouter 三处都没有它的分数。8910
• 新版本单独的技术报告：模型卡上的技术报告链接仍指向 9 月那份 PDF。2
• 安全评估：没有随发布给出任何安全评测或风险分级。
• 降幅的具体数字：耗时与输出长度都只说「缩短」，没有百分比，也没有逐任务对照。2
• 独立的速度与延迟：只有上一代在 Artificial Analysis 的 175.9 tokens/s 可引。7