DeepSeek更新V4.1Flash到1017版，搜索接口按5元千次开放

DeepSeek在10月17日把V4.1Flash更新到V4.1-Flash-1017版本，官方网页端、APP与API上的模型同步切换成新版本。官方给出的变化有两块：各项基准测试的分数相比上一版有明显提升，同时任务运行时间与输出长度都被压缩，单位任务的成本随之下降。

支撑这次提升的训练方法是自反馈强化学习。按照官方的描述，新模型在从零开始构建完整项目这件事上有改善，游戏开发和3D建模是两个被点名的方向，能够承接的许愿式编程请求因此变多。公告配了四个案例：故宫的3D建模、网页版赛车游戏、用Godot引擎复刻《传送门2》，以及一个名为Valley of Ages、用3D场景动态呈现从史前到现代的项目。

四个案例的共同前提是提示词与素材参考都很少，交互轮次也短，跑在DeepSeek自家的Harness框架环境内。官方称新版本在多个Harness下都落在新的性能与费用的帕累托最优点上，并对腾讯CodeBuddy、WorkBuddy以及DeepSeek Harness这几个框架单独做了适配，用户需要把Harness升到0.2.1-rc.1及以上才能拿到适配效果。

API这一版新增了搜索接口Search与抓取接口Fetch，两项都是每千次5元。Search背后是DeepSeek自研的搜索引擎，据官方介绍，这套引擎索引了全球千亿级网页，支持多语言检索，实时返回结果，长期支撑着网页端与API端每天数亿次搜索请求。

搜索质量上，官方特别提到三类内容的过滤：针对搜索引擎的作弊手法、针对生成式引擎的答案操纵，以及低质量AI生成内容，都做了识别机制，目的是让返回给用户和模型的都是可信信息。把搜索单独拆成按次计费的接口，意味着走过搜索的链路成本可以被单独核算，不再混在对话token里。

基准测试的口径写在公告里：性能与成本对比图基于mini-swe-v2框架测DeepSWE得到，衡量的是同等任务下的花费与完成情况。官方没有与上一版做逐项对照，也没有把各单项基准的具体分数列出来，只给了整体的提升描述。