DeepSeek V4.1 Flash 1017：基准测试、更新内容与 API 接入

1017 版本更新了什么

DeepSeek 将 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 定位为DeepSeek-V4.1-Flash 的一次小版本更新——架构不变、100 万 tokens 上下文不变、多模态输入不变——但在推理、编程、智能体任务和视觉基准上都有大幅提升。背后的方法是带自我反馈的强化学习，目标是端到端的项目开发，而不是零散的代码片段：DeepSeek 1017 版本发布说明中的演示包括故宫 3D 模型、浏览器赛车游戏、用 Godot 引擎复刻的《传送门 2》，以及一个从史前一路演进到现代的 3D 场景。

成本和分数同样重要。在分数提升的同时，1017 版本还缩短了任务执行时间和输出长度——智能体循环结束得更快，计费的 tokens 也更少。DeepSeek 把这描述为在多个智能体框架（harness）上推进了性能与成本的帕累托前沿。如果你在运行长周期智能体，仅输出长度的缩短，对账单的影响通常就比单价更大。

DeepSeek V4.1 Flash 1017 基准测试

以下数据均来自 DeepSeek 在 1017 模型卡中公布的官方结果，对比对象为上一版 V4.1-Flash，以及 K3、GLM-5.3、GPT-5.6 Sol 和 Opus 5。标注使用工具的行表示模型可以调用工具——这些行不能与上方不使用工具的行直接比较。

建议按行分组来看。1017 相比上一版提升最明显的是智能体和编程类指标——Terminal-Bench 4.0 提升 11.1 分，ProgramBench 提升 8.8，Apex Bench 提升 7.5，Automation-Bench 提升 5.7。视觉类指标提升 2.0 到 4.1 分。上限也依然清晰可见：Opus 5 在 HLE、Terminal-Bench 4.0、NL2Repo-Bench、ProgramBench、Chartography 和 BabyVision 上领先，GPT-5.6 Sol 拿下 ZeroBench-main，而 1017 在这张表中领先的是 DeepSWE v1.1、Automation-Bench、Agents' Last Exam 和 Apex Bench v1.1——各有胜负，并非全面领先。

1017 与上一版 V4.1-Flash 对比

如果你已经接入了 V4.1-Flash，迁移要回答的问题是：这次小版本更新值不值得换一个模型 ID。按 DeepSeek 的数据，对智能体和编程类工作来说是值得的——所有公布的指标都有提升，没有一项倒退，单任务成本也同时朝好的方向变化。

• 绝对提升最大：Terminal-Bench 4.0 +11.1、ProgramBench +8.8、Apex Bench v1.1 +7.5、HLE +5.8、Automation-Bench v1.0.6 +5.7。
• 提升最小：DeepSWE v1.1 +2.8、NL2Repo-Bench +2.8、ZeroBench-main +2.0——这些指标已接近曲线顶部，边际收益递减。
• 成本：输出更短、任务完成更快，意味着即使单价不变，每个完成的任务计费的 tokens 也更少。DeepSeek 自己的图表展示的也是通过率与单任务成本的关系，而不只是通过率。
• 没有能力被移除：100 万 tokens 上下文、多模态输入和 MIT 许可的开放权重全部保留。这是一次可以直接替换的更新，而不是新的模型系列。

如何通过 TokenRa 调用 DeepSeek-V4.1-Flash-1017

接入方式与 TokenRa 上的其他模型一样，都是兼容 OpenAI 的格式：创建 Key，把客户端指向 TokenRa 的 base URL，再把 model 字段设为 1017 版本。无需单独开通 DeepSeek 提供方账号，同一个 Key 也继续适用于 GLM-5.3-Flash、Kimi 以及模型广场中的其他模型。参数细节可参考 DeepSeek API 文档，它使用同样的 OpenAI 兼容请求格式。

curl https://tokenra.io/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek-v4.1-flash-1017",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "用单个 HTML 文件写一个支持键盘操作的赛车游戏，返回完整文件。"}
    ],
    "temperature": 1.0,
    "top_p": 1.0
  }'

DeepSeek 为该版本推荐的采样参数是temperature 1.0、top_p 1.0、100 万 tokens 上下文窗口，max_tokens 至少 256K。这些默认值是为长时间的智能体运行调校的——不要沿用对话集成里 0.2 的 temperature，然后得出模型表现不佳的结论。

在 opencode 和 Claude Code 中使用 1017

搜索这个版本的人，大多不是要直接调用原始 API，而是想把模型接入自己已经在用的编程智能体。两者都通过兼容 OpenAI 的 base URL 接入，但配置方式有所不同。

• opencode：添加一个自定义 provider，填入 TokenRa 的 base URL 和你的 Key，再把模型设为 1017 的标识符。把这条 provider 配置放在项目配置里，让智能体和你的脚本共用同一份凭据。
• Claude Code：通过 OpenAI 兼容设置（而不是原生的 Anthropic 路径）把 base URL 指向 TokenRa，并在长时间会话前确认工具调用可以完整往返。DeepSeek 公布的 Terminal-Bench 4.0 成绩正是用 Claude Code 框架测得的，所以这个组合正是该成绩所对应的场景。
• DeepSeek Harness：如果你使用 DeepSeek 自家的框架，请升级到 v0.2.1-rc.1 或更高版本——1017 版本专门针对它做了优化。
• 长会话：为智能体输出设置足够大的 max_tokens（按 DeepSeek 的建议为 256K），并使用流式输出，否则模型还没完成项目级任务，客户端就可能先超时。

DeepSeek-V4.1-Flash-1017 在 TokenRa 上的价格

TokenRa 为 DeepSeek V4.1 Flash 1017 单独计价，标价如下。投入生产前，请在控制台确认线上费率和已启用的模型 ID。DeepSeek 官方直连的费率见 DeepSeek 官方定价页。

什么时候选 1017，什么时候不选

• 选 1017：项目级代码生成、多步智能体循环、终端和工具密集型自动化，以及输出长度决定账单的长上下文工作。
• 改选 GLM-5.3-Flash：如果你只看每 token 单价——它的每百万输入 tokens 价格更低，但分数也更低：在这张表中，GLM-5.3 在所有有分数的行上都落后于 1017，包括 DeepSWE v1.1（66.9 对 77.0）和 Apex Bench v1.1（56.6 对 72.1）。
• 改选 GPT-5.6 Sol 或 Opus 5：如果你的任务主要落在它们仍然领先的指标上——HLE 上两者都领先，ProgramBench 和 NL2Repo-Bench 上则是 Opus 5 领先。在仓库级代码生成上，差距是真实存在的。
• 不选 1017：低成本、大批量的对话分类。Flash 档位的价格虽然不错，但更小的模型只需其中一小部分输出 tokens 就能完成这类工作。

1017 版本生产环境检查清单

• 在配置和日志中记录确切的模型 ID——有了带日期的版本，“这条输出是哪个版本生成的”就成了真实的排障问题。
• 迁移前先在自己的负载上做基准测试。厂商分数是在特定框架（Claude Code、Mini-SWE-V2）上测得的，换成你的框架就是另一次测量。
• 为智能体输出设置合适的 max_tokens 并使用流式响应；256K 量级的生成放不进默认的客户端超时时间。
• API Key 只保存在服务端，按环境隔离凭据，并设置应用层的花费预算——输出变短能降低单任务成本，但拦不住失控的循环。
• 在发送敏感或受监管的输入前，先审阅数据处理方式和提供方条款。

DeepSeek-V4.1-Flash-1017 常见问题

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