DeepSeek-4.1-Flash 1017 已更新｜编程能力再提升｜国产模型低至 0.05 折
如果你经常用 AI 写代码、修 Bug 、操作终端或执行自动化任务，那么这次 DeepSeek-4.1-Flash 1017 的更新值得关注。
这次不只更新了版本号。从官方公布的基准测试来看，1017 在编程、终端操作、代码库理解和 Agent 自动化任务等多个方向均有提升。
更重要的是：想体验能力更强的模型，不一定要承担高昂的调用成本。
以下为 DeepSeek 官方模型卡公布的测试成绩，对比此前的 DeepSeek-4.1-Flash 版本。
Hugging Face
| 基准测试 | 旧版本 | 1017 新版本 | 提升 |
|---|---|---|---|
| Terminal-Bench 4.0 | 31.2 | 42.3 | +11.1 |
| ProgramBench | 20.3 | 29.1 | +8.8 |
| Apex Bench v1.1 | 64.6 | 72.1 | +7.5 |
| Automation-Bench v1.0.6 | 54.8 | 60.5 | +5.7 |
| Agents' Last Exam | 31.8 | 35.4 | +3.6 |
| DeepSWE v1.1 | 74.2 | 77.0 | +2.8 |
| NL2Repo-Bench | 65.4 | 68.2 | +2.8 |
注：以上为各测试基准公布的分数，通常以百分制呈现；不同基准的任务和评测方法不同，不应直接横向比较。提升幅度为分数差，不代表整体能力提升的百分比。
对于使用 AI 编程工具、终端 Agent 和自动化工作流的开发者，这些方向比单纯比较聊天效果更有参考价值。
官方模型卡：DeepSeek-4.1-Flash-1017 跑分与技术资料
普通对话能回答问题，而开发类 Agent 还需要理解任务、规划步骤、调用工具，并在执行失败时调整方案。
1017 本次更新重点涉及推理、编程和 Agent 任务表现，适合关注以下场景：
基准测试是选择模型的参考，不代表每个任务都能获得相同幅度的提升。欢迎通过自己的真实项目验证效果。
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对于需要反复生成代码、调试程序、运行 Agent 的场景，调用成本会不断累积。选择合适的模型和价格，才能让 AI 工作流更容易长期运行。
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🥭 先看跑分，再用自己的任务验证。
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