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DeepSeek-V4.1-Flash-1017 模型发布：推理、编码与智能体能力小幅升级

DeepSeek-V4.1-Flash 的小版本更新，用更短输出和更快执行换取多项基准提升。

Hacker News
DeepSeek开源模型基准测试智能体
成长分 / 100 62 综合收获、行动、留存与影响

DeepSeek-V4.1-Flash-1017 模型发布：推理、编码与智能体能力小幅升级
为什么值得读了解 DeepSeek 最新 Flash 系列模型在推理、编码、智能体与视觉基准上的具体表现。

对比该模型与 K3、GLM-5.3、GPT-5.6 Sol、Opus 5 等竞品在多项基准上的分数差异。

关键洞察
  1. 该版本是 DeepSeek-V4.1-Flash 的小幅更新，在推理、编码、智能体任务和视觉基准测试方面带来显著提升。
  2. 模型减少了任务执行时间和输出长度，使用户能以更快速度和更低成本完成任务。
  3. 在多个智能体框架上推进了性能-成本的帕累托前沿。
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深入阅读

正文与原文对照

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deepseek-ai / DeepSeek-V4.1-Flash-1017

图像-文本到文本

Transformers

Safetensors

deepseek_v41

text-generation

8-bit precision

fp8

模型卡

文件 文件与版本

xet

社区

13

DeepSeek-V4.1

---技术报告 👁️

简介

DeepSeek-V4.1-Flash-1017 是 DeepSeek-V4.1-Flash 的一次小幅更新，在推理、编码、智能体任务和视觉基准测试方面带来了显著提升。除这些提升外，该模型还减少了任务执行时间和输出长度，使用户能够以更快的速度和更低的成本完成任务，并在多个智能体框架上推进了性能-成本的帕累托前沿。

基准测试 DS-V4.1-Flash-1017 DS-V4.1-Flash K3 GLM-5.3 GPT-5.6 Sol Opus 5
HLE w/o tools 42.6 (44.0†) 36.8 (39.1†) 43.5 42.0† 44.5 56.3
Terminal-Bench 4.0 42.3 31.2 12.6 37.9 39.9 51.8
DeepSWE v1.1 77.0 74.2 67.5 66.9 73.0 74.0
ProgramBench 29.1 20.3 17.5 19.0 23.0 37.0
NL2Repo-Bench 68.2 65.4 58.0 58.0 56.8 75.3
Automation-Bench v1.0.6 60.5 54.8 46.7 48.8 45.8 50.3
Agents’ Last Exam 35.4 31.8 27.6 28.5 26.7 28.6
Apex Bench v1.1 72.1 64.6 47.8 56.6 54.3 65.8
Chartography (w/tools) 83.0 78.9 68.1 — 79.9 84.0
BabyVision (w/tools) 92.5 89.6 85.7 — 88.9 94.1
ZeroBench-main (w/tools) 51.0 49.0 41.0 — 53.0 52.0

† 表示 HLE 的纯文本子集。Terminal-Bench 4.0 使用 Claude Code 框架，DeepSWE v1.1 使用 Mini-SWE-V2 框架。

提示编码

此版本不包含 Jinja 格式的聊天模板。encoding 文件夹包含一个自包含的 Python 参考实现（encoding.py），并附有测试用例，涵盖多轮对话、工具调用、思考模式、数值推理强度、对话中途系统消息以及交错图像内容。

对于生产环境使用，我们还发布了 deepseek-recipe，这是一组带有 Python 绑定的 Rust 库，以维护良好的、协议感知的工具包形式提供相同的提示格式。它将 Messages、Chat Completions 和 Responses API 请求转换为 Conversation 格式，将其编码为 DeepSeek V4 和 V4.1 提示或 token ID，并将模型输出解析回完整或流式响应——涵盖思考、工具调用、图像和生成设置。模型推理、工具执行和 HTTP 传输由调用方负责。

最小推理

请参阅 inference 文件夹，了解权重转换和在本地运行推理的说明。

推荐的采样参数：

参数 值
temperature 1.0
top_p 1.0
context_window 1M tokens
max_tokens ≥ 256K

许可证

本仓库及模型权重依据 MIT 许可证 授权。

引用

@misc{deepseekai2026deepseekv41flash,
      title={DeepSeek-V4.1-Flash: Pushing the Limits of KV Cache Compression},
      author={DeepSeek-AI},
      year={2026},
}

联系方式

如有任何问题，请提交 issue 或通过 service@deepseek.com 联系我们。

上月下载量

-Safetensors

模型大小

763B 参数

张量类型

BF16

·

F32

·

F8_E4M3

·

I8

·

deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的模型树

微调

3 个模型

量化

21 个模型

使用 deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 Spaces 2

包含 deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的合集

DeepSeek-V4

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