Hacker News front page● 精選AI 評分92
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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X @ollama● 精選AI 評分75
DeepSeek-V4.1-Flash-1017 上線 Ollama Cloud
DeepSeek-V4.1-Flash-1017 已在 Ollama 上線，可通過 Ollama Cloud 呼叫，託管位於美國且承諾零資料留存。該模型在 agentic 任務上表現較強，同時單任務成本更低。
X @deepseek_ai● 精選AI 評分85
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。
Hacker News front page● 精選AI 評分89
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。
X @lmstudio● 精選AI 評分68
LM Studio 上線 DeepSeek-V4.1-Flash-1017，支援 1M 上下文與影像輸入
DeepSeek-V4.1-Flash-1017 已在 LM Studio Bionic 上線，支援 100 萬 token 上下文與影像輸入，官方稱其價效比很高。該模型由美國境內託管，並提供完整的零資料保留（ZDR）。LM Studio 建議將它用於 coding 任務。
DeepSeek news● 精選AI 評分62
DeepSeek-V4.1-Flash-1017 發布並開源，Search 與 Fetch API 開放
DeepSeek 上線 DeepSeek-V4.1-Flash-1017，官方稱其基準測試更強、任務完成更快、輸出更短，在效能與成本上實現帕累托改進，已在官網、App 和 API 提供，並在 Hugging Face 與 ModelScope 開源。該模型針對 DeepSeek Harness、騰訊 CodeBuddy、WorkBuddy 等最佳化，需升級到 DeepSeek Harness v0.2.1-rc.1 及以上獲得最佳體驗。
X @deepseek_ai● 精選AI 評分90
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。
Hacker News front page● 精選AI 評分88
DeepSeek V4.1 Flash 開源發布：智慧指數 45、1M 上下文
DeepSeek 發布開源權重模型 V4.1 Flash 1017 (Max)，採用 MIT 許可，權重已上傳 Hugging Face，支援文字與影像輸入。在 Artificial Analysis 智慧指數上它得分 45，遠高於同類開源模型中位數 19；總引數 552B、每 token 啟用 16B，上下文視窗 1M token，輸出速度約 230 token/秒。
X @deepseek_ai● 精選AI 評分71
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。
量子位● 精選AI 評分92
DeepSeek 發布 V4.1-Flash-1017，同步開放自研搜尋 API
DeepSeek 發布新模型 DeepSeek-V4.1-Flash-1017，網頁端、App 與 API 已同步切換。相比上一版 V4.1 Flash，程式碼與 Agent 任務等基準測試全面上漲，同時任務執行時間和輸出長度下降，官方稱其為效能—費用的帕累托改進；完整使用需把 DeepSeek Harness 升級至 0.2.1-rc.1 及以上，新使用者首次登入 Harness 可領 6 元贈金，7 天內有效、限量發放。
機器之心● 精選AI 評分90
DeepSeek 上線 V4.1-Flash-1017，引數量升至 763B
DeepSeek 於 10 月 17 日把 V4.1 Flash 升級為 V4.1-Flash-1017，網頁端、App 與 API 同步切換，API 呼叫方式不變。新模型引數量 763B，高於 V4.1F 的 552B；Terminal-Bench 4.0 從 31.2 升至 42.3，max 檔每任務平均費用從約 3.3 元降至約 1.3 元，API 單價保持不變，權重以 MIT 許可在 Hugging Face 與 ModelScope 開放下載。
Latent Space● 精選AI 評分88
DeepSeek V4.1 Flash 開源：1M 上下文，智慧指數升至 45
DeepSeek V4.1 Flash 1017 以 MIT 許可發布，552B 總引數、16B 啟用的 MoE，支援 100 萬 token 上下文，API 價格維持每百萬輸入/輸出 token 0.30/1.20 美元，快取命中 0.006 美元。Artificial Analysis 智慧指數提升 6 分至 45，與 GLM-5.3 並列開源第二，Code Arena WebDev 與 Agent Arena 均為開源第一，非幻覺率從 4% 升至 33%。