DeepSeek 更新 V4.1 Flash、開放搜尋 API，並訂於 11 月 1 日開始計費

程式開發能力升級，同步推出公開搜尋服務

DeepSeek 於 2026 年 10 月 17 日發布 V4.1-Flash-1017，同步更新網站、App 和 API，並開放兩項服務，讓開發者搜尋網路及擷取個別網頁。該公司將 Search 和 Fetch 端點的價格分別訂為每 1,000 次呼叫 0.75 美元；符合條件的呼叫若透過伺服器工具執行，將自 10 月 31 日 16:00 UTC 起計費，也就是北京時間 11 月 1 日凌晨。

距離 V4.1 Flash 於 9 月 10 日首次推出，這次發布相隔 37 天。開發者可繼續使用模型名稱 deepseek-flash，既有的模型 API 呼叫方式和價格維持不變。DeepSeek 也透過 Hugging Face 和 ModelScope 開放更新後的模型。

DeepSeek 的官方發布公告將完整專案開發列為此次更新的核心。公告中的範例包括北京紫禁城模型、瀏覽器賽車遊戲、以 Godot 引擎重現《傳送門 2》，以及呈現從史前時代到現代歷史的動態 3D 場景。

DeepSeek 表示，模型效能提升的同時，執行時間縮短，輸出內容也更精簡。對開發者而言，這些變化能同時降低兩項成本：自動化任務占用電腦的時間，以及模型服務按生成文字量計收的費用。

搜尋服務的推出，為這項工作流程增添了另一個環節。AI 應用現在可以使用 DeepSeek 模型規劃任務、透過其搜尋引擎尋找最新資訊，再利用 Fetch 服務將選定的網頁載入任務中。

「心願驅動程式設計」的實際意義

DeepSeek 將這項計畫的核心目標描述為依照使用者的心願進行程式設計：使用者以日常語言說明需求，AI 則負責完成更多將需求轉化為可運作專案所需的工作。

四項展示涵蓋不同類型的工作。紫禁城範例以 3D 建模為核心；賽車遊戲需要瀏覽器互動；《傳送門 2》重製版使用既有的遊戲引擎 Godot；Valley of Ages 則呈現人類歷史長河中不斷變化的環境。

DeepSeek 表示，這些專案是在 DeepSeek Harness 中完成，所需提示詞相對少、參考資料有限，互動輪數也不多。該公司將效能提升歸因於結合自我回饋的強化學習，這種訓練方法會利用對嘗試成果的回饋，塑造模型後續的行為。

Harness 是語言模型周邊的軟體，負責管理工具、檔案、工作階段和任務執行。模型可以提出程式碼或決定下一步行動；Harness 則提供執行這些動作的環境。因此，除了模型本身，周邊軟體也是專案開發流程的一部分。

基準測試的主要進步

DeepSeek 公布的評估結果顯示，更新後的模型在 DeepSWE v1.1 得分為 77.0，高於 9 月版本的 74.2。這項評估軟體工程工作的分數提升了 2.8 分。該公司的比較中，Claude Opus 5 得分為 74.0，GPT 5.6-Sol 則為 73.0。

在 Terminal-Bench 4.0 上，模型相較前一版 Flash 的進步幅度更大，分數從 31.2 升至 42.3，增加 11.1 分。ProgramBench 從 20.3 升至 29.1，NL2Repo-Bench 則從 65.4 提升至 68.2。

DeepSeek 也列出涉及代理的任務改善情況。代理是使用工具完成一連串動作的系統。Automation-Bench v1.0.6 從 54.8 升至 60.5，Agents' Last Exam 從 31.8 升至 35.4，Apex Bench v1.1 則從 64.6 升至 72.1。

在 DeepSeek 的比較表中，更新後的模型於 DeepSWE、Automation-Bench、Agents' Last Exam 和 Apex Bench 領先，勝過表列的 Anthropic、OpenAI、Kimi 和智譜模型。Claude Opus 5 在其他多項評估中得分較高，包括 Terminal-Bench、ProgramBench 和 NL2Repo。

測試條件會影響這些數據。DeepSeek 的 Terminal-Bench 4.0 分數為 42.3，Artificial Analysis 的一項評估則列出 26.8。現有資料未提供足以解釋差距的詳細設定。DeepSeek 指出，Terminal-Bench 使用 Claude Code 作為執行環境，DeepSWE 則採用 Mini-SWE-V2，顯示評估時會一併考量模型及其周邊工具。

答案精簡如何降低任務成本

DeepSeek 將此次更新形容為效能與成本上的帕累托改進。簡單來說，該公司主張使用者能以較低花費獲得更好的結果，而不是為了提升品質支付更多費用。

模型服務通常按 token 計費。Token 是文字在處理時拆分成的小單位。生成較短的回覆會使用較少的輸出 token。程式設計代理在一次任務中可能產生許多回覆，因此減少各步驟中不必要的輸出，就能降低總費用。

DeepSeek 表示，任務執行時間也有所縮短。對於涉及反覆編輯、測試和使用工具的專案，使用者等待的是完成的成果，而非單一回答，因此這點格外重要。該公司稱此次技術發布只是小幅更新，但同時宣稱推理、程式設計、代理任務和視覺評估均有所進步。

Search 負責找網頁，Fetch 負責擷取內容

DeepSeek 的 Search 和 Fetch 服務各有不同用途。Search 接收查詢並回傳排序後的結果；Fetch 則根據指定網頁，擷取其標題和內文，並以 Markdown 格式呈現。Markdown 是一種簡明的文字格式，可保留標題、清單等實用結構。

例如，開發者可以透過 Search 尋找最新的軟體文件，再使用 Fetch 擷取相關頁面，接著請模型撰寫程式碼。結合擷取文件和生成回答的應用程式，通常稱為檢索增強生成（retrieval augmented generation，RAG）系統。

這些服務使用基底網址 api.deepseek.com，並沿用 DeepSeek 模型服務的 API 憑證系統。端點為 POST /v1/tools/search 和 POST /v1/tools/fetch。服務會回傳結構化 JSON 資料，供軟體讀取並在工具間傳遞。

Search 接受最多 128 個字元的查詢。開發者可要求回傳 1 至 50 筆結果，預設為 10 筆。結果可能包含標題、網址、簡短摘要、供模型使用的較長摘要、發布日期，以及可取得的完整網頁內容。

DeepSeek 表示，其搜尋引擎已支援網站和 API 上的搜尋，並在全球每天處理數億次請求。該公司稱其索引涵蓋數千億個網頁，並支援多種語言的搜尋。

DeepSeek 也表示，系統會過濾操弄搜尋排名、試圖影響生成式 AI 所選資訊的行為，以及低品質 AI 生成內容。這些措施能處理代理在撰寫答案或執行使用者要求之前所接觸到的資訊。

開發者費用與計費時間

DeepSeek 的英文公告將 Search 和 Fetch 分別定價為每 1,000 次呼叫 0.75 美元。中文定價則是每項服務每 1,000 次呼叫 5 元人民幣。因此，若工作流程進行一次搜尋並擷取一個網頁，就會分別使用兩項服務並計費。

依照公布的計費規則，Search 成功回傳非空結果清單時才會收費；Fetch 成功以 HTTP 200 狀態碼回傳網頁內容時才會收費。失敗請求、空結果和逾時均不收費；增加搜尋結果數量也不會改變該次搜尋呼叫的價格。

按公布的人民幣價格計算，成功搜尋 1,000 次並擷取 1,000 個網頁，搜尋和擷取費用合計為 10 元。模型處理費另行計算。這項分開計費的方式，能協助開發者估算代理在工作期間反覆查詢資訊的成本。

DeepSeek 表示，DeepSeek Harness、Claude Code 和 Codex 中透過伺服器工具進行的 Search 和 Fetch 呼叫，暫時對 DeepSeek API 使用者免費。這類呼叫將自 2026 年 10 月 31 日 16:00 UTC 起計費，等同北京時間 11 月 1 日 00:00。暫免範圍僅適用於這些工具呼叫，模型原有費用仍照常計算。

每個帳戶每秒最多可發出五次 Search 請求和五次 Fetch 請求，兩者分開計算。Fetch 對個別網站網域另有額外限制。超出允許速率的請求會收到 HTTP 429 回應，表示應用程式需要降低請求速度。

Harness 更新將模型融入日常工作

DeepSeek 建議更新模型時使用 Harness v0.2.1-rc.1 或更新版本。字母 rc 代表候選版本，也就是正式發布前供測試使用的版本。此模型特別針對 DeepSeek Harness、騰訊 CodeBuddy、WorkBuddy 及其他框架進行最佳化。

Harness 新版加入從自訂索引發掘外掛，以及要求代理建立外掛的功能，也改善啟用、停用、更新或移除外掛時的相依性管理。部分外掛變更可立即生效，其他變更則需要重新啟動。

開發者現在可透過 TypeScript 和 Python 軟體開發套件讀取及變更工作階段的工作目錄。其他新增功能包括用於檢查工作階段的實驗性工具、支援獨立的 Git 工作目錄，以及自動遮蔽傳送訊息中出現的金鑰和 Token。

此次發布延續了Claude Code Mods 橋接層的開發；該功能先前曾在 Harness alpha 版本中測試。先前版本有三個可執行範例，另有四個範例因缺少介面或顯示功能而無法使用。這個相容層仍屬實驗性功能，目標是測試 Claude Code 擴充功能如何融入 Harness 外掛。

首次使用 Harness 的使用者也可獲得 6 元人民幣促銷額度，無須先付款。額度自入帳日起七天後到期，且僅限額度發放完畢前申領。效期短，適合作為新使用者的短期測試額度。

開放權重與部署選擇

DeepSeek 的官方公告確認，V4.1-Flash-1017 已透過 Hugging Face 和 ModelScope 提供。此次發布延續 V4.1 Flash 系列採用 MIT 授權條款的做法，使用者可依條款廣泛重用。開發者因此可選擇使用代管服務，或自行部署模型。

V4.1 Flash 可處理文字和圖片，並生成文字。其架構採用混合專家模型，也就是每個處理步驟只啟用模型中選定的部分，而非讓整個模型處理每個 Token。架構資料列出的主幹網路有 5,520 億個參數，輸入處理時啟用 80 億個，生成輸出時則啟用 160 億個。

約 100 萬 Token 的上下文視窗，讓模型能在一次工作階段中處理大量資料。對程式設計代理而言，這些資料可能包括指令、原始碼檔案、先前對話和工具結果。上下文視窗代表模型能考量的資料量，輸出上限則決定它一次回應最多能生成多少內容。

代管部署的規格可能有所不同。第三方 API 列表列出的上下文視窗為 1,048,576 個 Token，最長生成內容為 131,072 個 Token，並支援函式呼叫及以 JSON Schema 定義的結構化輸出。函式呼叫讓模型能要求使用外部工具；結構化輸出則提供應用程式可預期的處理格式。

同一份列表提供 inference.net、DeepInfra 和 DeepSeek 之間的路由選項，當其中一家服務商發生錯誤時，可將請求轉送至其他服務商。對開發者而言，現在可選擇模型存取方式、服務商路由和獨立的搜尋服務，各自都有不同的運作設定與成本。

此次推出的關鍵日期

DeepSeek 10 月的發布結合模型更新、Harness 候選版本，以及公開開放搜尋基礎設施。10 月 17 日稍早，某自動化 API 追蹤工具發現一個帶有 1017 後綴的模型項目，但該項目隨後消失。DeepSeek 後來發布公告，確認推出新版本，並同步更新網站、App 和 API。

以下時程讓開發者有一段短暫時間更新工具，並在免費期間結束前檢視搜尋用量：

• 2026 年 9 月 10 日：DeepSeek 發布初代 V4.1 Flash 模型。
• 2026 年 10 月 3 日：Harness v0.2.1-alpha.1 推出實驗性的 Claude Code Mods 橋接層。
• 2026 年 10 月 17 日：V4.1-Flash-1017 登上網站、App 和 API；Search 和 Fetch 開放給開發者使用，更新版 Harness 候選版本也同步推出。
• 2026 年 10 月 31 日 16:00 UTC：透過伺服器工具進行的合資格 Search 和 Fetch 呼叫開始計費，相當於北京時間 11 月 1 日凌晨 0 時。

已使用 deepseek-flash 的開發者會透過既有名稱取得更新後的模型。使用 Harness 的開發者則也需更新周邊應用程式。實際上，工作流程將更加緊密整合：模型經過訓練，可處理更長的專案；工具負責執行工作；搜尋服務則很快會開始另行收取使用費。

重點整理

• DeepSeek 於 2026 年 10 月 17 日在網站、App 和 API 推出 V4.1-Flash-1017。
• 模型仍以 deepseek-flash 名稱提供，既有的模型 API 呼叫方式和價格維持不變。
• DeepSeek 表示，模型在 DeepSWE v1.1 得分為 77.0，高於原本的 74.2，任務執行速度也更快，輸出更精簡。
• 專案展示包括紫禁城建模、瀏覽器賽車遊戲、《傳送門 2》重製版，以及 Valley of Ages。
• Search 和 Fetch 每項服務每 1,000 次成功呼叫收費 0.75 美元；依中文定價則為 5 元人民幣。
• 透過伺服器工具進行的合資格呼叫，將於北京時間 11 月 1 日凌晨開始計費。
• DeepSeek 建議使用 Harness v0.2.1-rc.1 或更新版本，並透過 Hugging Face 和 ModelScope 開放模型權重。