10 月 17 日，DeepSeek 把 V4.1 Flash 換成 DeepSeek-V4.1-Flash-1017。網頁、App 和 API 都已切上這一版。API 的模型名稱仍是 deepseek-flash，定價頁寫價格維持不變。官方的說法是：基準分數更高，任務完成更快，回答更短。
同一支名稱，背後已經換成 1017
呼叫方式不用改。DeepSeek 更新日誌寫，仍使用 deepseek-flash 就會走到最新模型。舊名稱 deepseek-v4-flash 和 deepseek-v4-flash-vision-exp 還接受，但對應的舊模型已下線，請求由 1017 承接，並按 Flash 的價格計。
定價頁把這一版的上下文寫成 100 萬 token，輸出上限 384K。模型卡另外建議抽樣時 temperature 用 1.0、top_p 用 1.0，max_tokens 至少 256K。兩頁不衝突：一個是 API 上限，一個是他們建議你預留的輸出長度。
高峰與空閒仍是一半之差。定價頁寫，北京時間星期一至五上午 9 時至中午 12 時、下午 2 時至 6 時是高峰；其餘時段，包括週末和中國法定假日全天，是空閒。按該頁的美元標價，快取未命中的輸入在高峰是每百萬 token 0.30 美元，輸出是 1.20 美元。以 2026 年 10 月 18 日 1 美元約 7.8 港元計，大約是 2.3 港元和 9.4 港元。空閒時段各減半。
| 項目 | 官方頁上的數字 |
|---|---|
| API 模型名 | deepseek-flash |
| 現時版本 | DeepSeek-V4.1-Flash-1017 |
| 上下文／輸出上限 | 100 萬 token／384K |
| 高峰輸入（快取未命中） | 每百萬 token 0.30 美元（約 2.3 港元） |
| 高峰輸出 | 每百萬 token 1.20 美元（約 9.4 港元） |
| Search、Fetch | 各每千次成功請求 0.75 美元（約 5.9 港元） |
分數上升，同一次任務的輸出變短
Hugging Face 上的模型卡稱這是 V4.1 Flash 的小更新，方向是推理、編程、代理任務和視覺基準一起上去，同時縮短任務時間和輸出長度。他們把這叫性能與費用的帕累托改進：同一件工作用更少的輸出做完。
模型卡的對照表裡，和上一版 V4.1 Flash 相比，Terminal-Bench 4.0 由 31.2 升到 42.3，用的是 Claude Code 這套測試框架。不含工具的 HLE 由 36.8 升到 42.6（純文本子集由 39.1 到 44.0）。DeepSWE v1.1 由 74.2 升到 77.0，用的是 Mini-SWE-V2。ProgramBench 由 20.3 升到 29.1。表上的數字由 DeepSeek 公布。
新聞稿還寫，這一版用帶自我反饋的強化學習去練完整專案，從遊戲到三維場景。演示是他們自己的例子。要在 DeepSeek Harness 上用到他們說的適配，新聞稿要求升到 0.2.1-rc.1 或更新的版本。
權重以 MIT 開放，搜尋接口開始計次
模型卡寫，倉庫和權重以 MIT 授權發布。下載頁在 Hugging Face 和 ModelScope。這一版沒有附上 Jinja 格式的對話模板，編碼放在倉庫的 encoding.py，另有一套叫 deepseek-recipe 的程式庫負責把請求編成他們的提示格式。本機要跑，推理仍得自己接。
同一則新聞稿把 Search 和 Fetch 兩支接口公開。各以每千次 0.75 美元計。經 DeepSeek Harness、Claude Code 或 Codex 的伺服器端工具去打這兩支接口，新聞稿寫目前不收費，並寫明由 2026 年 10 月 31 日 16:00（協調世界時）起計費。換算成香港時間，是 11 月 1 日零時。
IMF 那場講座，問的是模型會不會參與製造下一代
10 月 17 日，國際貨幣基金組織的 Per Jacobsson 基金會講座舉行。講者是 Anthropic 共同創辦人 Jack Clark，題目在基金會頁上寫成 Inside the Event Horizon: Why Everyone Should Take AI Progress Seriously。開場是基金會主席、IMF 副總裁 Nigel Clarke，主持是 Raghuram Rajan，與談的是印度政府首席經濟顧問 V. Anantha Nageswaran，以及北京大學國家發展研究院的沈艷。
基金會頁把講座要面對的問題寫清楚：科學發現的速度、機械人、由機器經營的生意，以及模型有沒有能力參與製造下一代模型，頁上的用詞是 recursive self-improvement。IMF 的 YouTube 頻道同日放了這場講座的錄影，片長約一小時二十二分。基金會網頁仍寫，錄影稍後也會掛回該頁。
初階技術新聘降到一成以下，報告日期是 10 月 16 日
Anthropic 在 10 月 16 日發表 How employment is changing at Anthropic，作者是 Nathan Wilmers、Regina Catipon、Maxim Massenkoff 和 Peter McCrory。報告日期早於 10 月 17 日。17 日仍有通訊社在轉述，所以放在這一輪的後段，和當日換上的模型分開讀。
報告用的是公司內部數據。技術部門裡初階員工的比例，由 2025 年初的 21% 降到 14%。初階技術新聘的比例降得更快，由 27% 降到 9%。到 8 月，員工啟動的互動式代理工時，是員工工時的 6 倍。技術部門佔全公司人手的比例，由一年前的 61% 降到 56%；報告寫，技術職的絕對人數仍在增加，銷售、財務和招聘擴得更快。約三分之一的機器學習主管、約五分之一的軟件工程主管在 4 月的調查裡說，因為 AI 而少聘了人。工程師的程式提交量，報告寫是六個月前的 5 倍。
這些數字描述的是 Anthropic 自己的人手。報告把該公司看成採用較深的一個例子。公司規模在過去一年變成三倍，下降的是初階所佔的份額。
相關討論
- DeepSeek API 新聞稿：V4.1-Flash-1017
- Hugging Face 模型卡
- IMF：Per Jacobsson 基金會講座頁
- Anthropic：How employment is changing at Anthropic
總結
這一輪最具體的仍是 DeepSeek 換上 1017：名稱不用改，分數、權重和計費起點都寫在官方頁上。IMF 那場講座把「模型參與製造下一代」放進國際貨幣的場合。Anthropic 那份初階比例的研究是 10 月 16 日發表的，讀的時候把日期分開即可。