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DeepSeek V4.1 Flash 1017 發布：首個 CED 架構，1M 上下文
DeepSeek 上線 V4.1 Flash 的 10 月 17 日快照版 V4.1 Flash 1017，這是首個基於自研 Causal Encoder-Decoder（CED）架構的稀疏 MoE 模型：552B 總引數，輸入啟用 8B、輸出啟用 16B，影像理解原生內建。
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DeepSeek 發布 V4.1-Flash-1017，CED 架構並開源權重新
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先了解這件事AI 綜述
2026 年 10 月 17 日，DeepSeek 發布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017，這是 V4.1-Flash 的 10 月 17 日快照版，權重以 MIT 許可開放，同步上線 Hugging Face 與 ModelScope，並已在官網、App 和 API 上線，API 模型名為 deepseek-flash。據 Hugging Face 模型頁與 Hacker News 轉載的資料，該模型是 DeepSeek 首個基於自研 Causal Encoder-Decoder（CED）架構的稀疏 MoE 模型，552B 總引數，輸入啟用 8B、輸出啟用 16B；影像理解原生內建，視覺與文字嵌入從預訓練起聯合訓練，而非像此前的 V4 Flash Vision Exp 那樣事後加入。壓縮 KV 快取把快取記憶體降至上一代 Flash 約四分之一，1M 上下文與每百萬 token 輸入 0.15 美元、輸出 0.60 美元的定價被列為該成本檔的核心。官方稱其在推理、程式設計、Agent 與視覺基準上均有提升：Terminal-Bench 4.0 從 31.2 升至 42.3，Apex Bench v1.1 從 64.6 升至 72.1，HLE（無工具）從 36.8 升至 42.6，同時任務完成更快、輸出更短，屬效能與成本的帕累托改進，並稱其在效能、速度和任務完成時間上超過 V4 Pro。
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10月17日星期六 · 5 則
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DeepSeek 開源 V4.1-Flash-1017 模型權重
DeepSeek 以開源方式發布 V4.1-Flash-1017，模型權重已同步上線 Hugging Face 與 ModelScope。官方給出的獲取渠道只有這兩個平台，公告中未提及引數量、上下文長度與許可條款等細節。
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DeepSeek-V4.1-Flash-1017 發布，主打端到端專案開發
DeepSeek 發布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017，該模型通過帶自我反饋的強化學習提升端到端專案開發能力，覆蓋從遊戲製作到 3D 建模的完整流程。官方以演示形式展示實際效果，未在帖文中給出引數規模、上下文長度或 API 價格等資訊。
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DeepSeek 上線 V4.1-Flash-1017：基準更強、輸出更短
DeepSeek 發布新模型 DeepSeek-V4.1-Flash-1017，已在官網、App 和 API 上線。官方稱其基準測試表現更強、任務完成更快、輸出更短，在效能與成本上屬於帕累托改進。該模型針對 DeepSeek Harness、騰訊 CodeBuddy、WorkBuddy 等做了最佳化，DeepSeek Harness 需升級到 v0.2.1-rc.1 或更高版本以獲得最佳體驗。
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DeepSeek-V4.1-Flash-1017 發布：Agent 與視覺基準提升，MIT 開源
DeepSeek 發布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017，是 DeepSeek-V4.1-Flash 的小版本更新，權重以 MIT 許可開放。官方稱其在推理、程式設計、Agent 與視覺基準上均有提升，同時縮短任務執行時間與輸出長度：Terminal-Bench 4.0 從 31.2 升至 42.3，Apex Bench v1.1 從 64.6 升至 72.1，HLE（無工具）從 36.8 升至 42.6。
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