DeepSeek V4.1-Flash-1017 实测：Flash 档跑进旗舰分数段，能力上限再被刷新丨302.AI

📖 文章导读：
DeepSeek-V4.1-Flash-1017 低调上线，基准成绩杀进旗舰分数段。DeepSWE 通过率 77.0，压过 Claude Opus 5 和 GPT-5.6-Sol；单任务成本不到 8 毛，只有对手的百分之一。实测视觉和创意已经够打，工程完成度仍有代差。这不是一次常规升级，是 Flash 这个档位的重新定价。

详细了解DeepSeek-V4.1-Flash-1017这版本模型之前，我们先来捋一下时间线：

9 月 9 日：DeepSeek-V4.1-Flash 首发，同步公开技术报告

9 月 10 日：新价格生效，高峰期单价不变，低谷期降到高峰期的一半

10 月 17 日：DeepSeek-V4.1-Flash-1017 上线官网、App 与 API，同日 Search 和 Fetch 接口全面开放

这次升级的版本号里带了日期，官方没有把它定为 V4.2，按 DeepSeek 自己的说法，这是同一代模型的一次更新。对于 API 用户来说，并不需要做什么调整：模型名仍然是 deepseek-flash，但底层已经换成了 1017 版本。

根据官方公告，1017 版本的变化集中在三个方向：

1. 基准表现更强。 官方称在多数基准上优于前一版，编程与 Agent 类任务的提升最明显。
2. 任务完成更快、输出更短。 这是官方特别强调的一点。同样的活，模型用更少的 token 和更短的时间完成，这在 Agent 场景里直接对应成本下降。
3. 价格不变。 官方把这次升级定性为帕累托改进，即在性能与成本的组合上都提升，没有牺牲一方换另一方。

官方还给出了一个具体的场景：模型通过强化学习加上自我反馈，学会从零搭建完整项目，示例包括故宫的 3D 建模。这说明 DeepSeek 把重点放在了端到端的项目交付，而不只是单点的代码补全。

官方公告的第二个大动作，是 Search 和 Fetch API 面向所有开发者开放。

定价：每个接口每 1000 次调用 $0.75

底层：DeepSeek 自研搜索引擎，官方称日请求量达到数亿级别

免费期：通过 DeepSeek Harness、Claude Code、Codex 的服务端工具调用时，目前免费，10 月 31 日 16:00 UTC 起开始计费

榜单排名

在目前Artificial Analysis榜单中排名第30位，Flash档模型排名第1

用户评价

这次302.AI将实测DeepSeek-V4.1-Flash-1017，挑选的对手为GPT-6 Astra，在实测中了解其实际生产力边界。

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1. DeepSeek-V4.1-Flash-1017 模型基础信息

（1）实测模型在 302.AI 的价格：

模型名称	上下文	说明	302.AI内的价格
DeepSeek-V4.1-Flash-1017	1000000	闲时价格	缓存读取 $0.003 / 1M tokens输入 $0.15 / 1M tokens输出 $0.6 / 1M tokens
		高峰期价格 （北京时间：09:00‑12:00，14:00‑18:00）	缓存读取 $0.006 / 1M tokens输入 $0.3 / 1M tokens输出 $1.2 / 1M tokens

（2）测评目的：

本评测侧重模型对逻辑，数学，编程，多模态，人类直觉等问题的测试，非专业前沿领域的权威测试。旨在观察对比模型的进化趋势，提供选型参考。

（3）测评方法：

本次测评使用302.AI收录的题库进行独立测试。模型分别就逻辑与数学（共10题），人类直觉（共7题）以及编程模拟（共12题）进行案例测试，对应记分规则取最终结果，下文选取代表性案例进行展示。

题库地址：https://docs.google.com/spreadsheets/d/1sBxs60yWsxc9I5Va8Rjc1_le1Omg2hOXbwqOzpImZio/edit?gid=0#gid=0

💡记分规则：

按满分10分记分，设定对应扣分标准，最终取每轮得分的平均值。

（4）测评工具：

• 所有模型均在302.AI Stuidio客户端内使用对应模型，使用统一的提示词，取第一次生成结果
• 编程测试使用302.AI Stuidio客户端的Vibe模式：调用Claude Code沙盒

编程案例分数评级：

⭐⭐⭐⭐⭐ S 级（封神）： 行业标杆，重新定义标准。

⭐⭐⭐⭐ A 级（卓越）： 生产力合格，无明显短板。

⭐⭐⭐ B 级（优秀）： 表现中规中矩，存在短板。

⭐⭐及以下 C级（不合格）： 不可用，存在明显问题。

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2. 测试结果总览

302.AI 多模态模型测评分数榜单：

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3. DeepSeek-V4.1-Flash-1017 案例展示

案例 1：多模态推理

提示词：根推测以下图片分别描述的是哪些著名电影

答案：

1. Snakes on a Plane《航班蛇患》
2. Independence Day《独立日》
3. Mean Girls《贱女孩》
4. Paths of Glory《光荣之路》
5. 8 Mile《8英里》
6. The Matrix Revolutions《黑客帝国3：矩阵革命》
7. Field of Dreams《梦幻之地》
8. Alpha and Omega《丛林有情狼》
9. The Thirteenth Floor《异次元骇客》
10. The Sum of All Fears《惊天核网》

DeepSeek-V4.1-Flash-1017：正确识别推理出 8 部

GPT-6 Astra：正确识别推理出 7 部

案例 2：程序化 SVG 图形生成

绘制一幅旋转木马正在运作的动态svg图

DeepSeek-V4.1-Flash-1017 输出效果：

GPT-6 Astra 输出效果：

制作一段动态 SVG 动画：一辆越野车在岩石遍布的地形上疾驰，随后失控，连续翻滚数圈，重重地撞向地面，并激起漫天尘土。

DeepSeek-V4.1-Flash-1017 输出效果：

GPT-6 Astra 输出效果：

简评：

DeepSeek 和 Astra 的输出都有不同程度的动态表现漏洞。

测评点	V4.1-Flash	Astra
语义表达准确度	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐
图形构造复杂度	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐
动态实现质量	⭐⭐	⭐⭐

案例 3：3D 冲浪小游戏

制作一个单页 html 的 3D 冲浪小游戏

DeepSeek-V4.1-Flash-1017 输出效果：

完整网页：https://seos2yrd72.302ai.app

录屏展示：

简评：

✅ 核心优势：

1. 渲染与视觉水准较高。自定义海洋着色器、天空反射、太阳高光与浪尖泡沫，配合光晕、云朵贴图与雾效，画面质感接近半专业 demo 水准；720 粒子池水花系统带完整生命周期，滑行有即时反馈；
2. 玩法系统完整，完整的金币、得分、连击、特技得分，有最高分纪录，HUD 信息密度高；
3. 关卡设计有”导演思维”，金币生成引导变道、跳跃等动态，道具分布服从游戏编排逻辑而非随机撒点。

❌ 不足之处：

1. 移动端适配不足，设有触控操作，但无真正的虚拟摇杆，转向易偏移，无安全区适配，无横竖屏判断；
2. 工程细节不足，依赖 ES module，网络受限时会直接白屏。

GPT-6 Astra 输出效果：

完整网页：https://ddw8rf8tq6.302ai.app

录屏展示：

简评：

✅ 核心优势：

1. 工程稳健性与产品完成度较佳，有 Three.js 加载失败兜底文案，额外支持拖拽海面转向；
2. UI/UX 设计系统完整，品牌感强。品牌区、速度条、toast 提示等细节形成统一设计语言，文案有情绪温度，移动端断点适配细致；
3. 角色形象辨识度高，物理手感细腻。速度随距离线性增长，障碍按类型判定，撞后 passed 防重复触发，手感调校到位。

❌ 不足之处：

1. 视觉表现力弱一档，性能开销偏大。 低多边形风格偏简约，缺乏 3D 体验沉浸感；
2. 玩法机制单薄，缺少得分与编排深度，无连击、无特技、无综合得分体系，结算只看距离，长线可玩性不足；
3. 场景交互与环境生动性不足，岛屿、太阳、云朵为静态装饰，海面航道浮点仅随速度平移，缺少可交互环境元素，且技术选型偏保守，未利用 ES module 按需加载。

测评点	V4.1-Flash	Astra
玩法创意性	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐
视觉执行力	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐
技术实现	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐

案例 4：抽盲盒模拟

Create a polished immersive 3D blind-box mini experience as a single self-contained HTML file.
Build a beautifully designed six-pack blind-box display box containing six individually packaged mystery boxes. The player can freely select any box, pick it up, and examine it from different angles. Once a box is picked up, let the player physically shake it with mouse movement. The box should respond with realistic inertia, rotation, subtle internal movement, and changing sound/visual feedback as the shaking becomes more intense. Make the object inside feel physically present rather than simply playing a predefined animation.
The goal is to let the player shake the mystery box and try to guess whether it contains their desired character. Different boxes should have slightly different physical reactions and subtle clues, but never reveal the character before opening. After choosing a box, allow the player to open it and reveal the collectible inside with a satisfying cinematic reveal animation.
Create all characters, blind boxes, packaging, display tray, table, and environmental elements from scratch using 3D geometry and materials. Do not rely on external images, downloaded models, or image textures.
Use a premium collectible-toy aesthetic: soft studio lighting, detailed materials, glossy packaging, subtle reflections, realistic shadows, floating dust particles, shallow depth of field, and smooth cinematic camera movement.

DeepSeek-V4.1-Flash-1017 输出效果：

完整网页：https://q3mfs5qoi7.302ai.app

录屏展示：

简评：

✅ 核心优势：

1. 视觉处理更高级，PMREM 柔光棚 + 程序化材质系统，ACES 色调映射、真实阴影、后景深处理，整个场景传达出收藏品般的视觉美学，表现力极强；
2. 物理表现优质，每个手办带独立物理参数，真正模拟盒内件翻滚、碰撞、时的独立运动而非预定义动画，且做到了每个盒子物理反应不同；
3. 音频由物理派生，每个盒子摇晃起来声音反馈不同；
4. 猜盒玩法完整，许愿系统选目标手办 + 摇晃分档解锁，固定随机种子在开盒前就定好整套阵容，可复现；
5. Three.js 内联打包完全离线可用，无 CDN 依赖。

❌ 不足之处：

1. 831KB 单文件，且后处理景深 + 实时物理 + 粒子加大性能开销，低端设备可能卡顿；
2. 手办开盒后展示路径未设置变化，导致重叠展示。

GPT-6 Astra 输出效果：

完整网页：https://2xm0o4yjej.302ai.app

录屏展示：

简评：

✅ 核心优势：

1. 极致轻量，60 行代码可读性和可维护性极佳；
2. 流程闭环完整，有陈列台收集展示，进度状态齐全，视角可自由拖拽；

❌ 不足之处：

1. 视觉处理较单薄，手办角色差异过小（仅颜色不同）
2. 内部物物理感薄弱，盒内是固定小模型，摇晃时只有整盒旋转 + 指示条响应，内部件并不真正翻滚，物理模拟不到位；
3. 依赖 CDN，离线无法运行。

测评点	V4.1-Flash	Astra
物理模拟	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐
视觉执行力	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐
技术实现	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐

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4. DeepSeek-V4.1-Flash-1017 模型实测结论

DeepSeek 官方将这次模型升级叫作帕累托改进，通过率上升、单任务成本下降，没有牺牲一方换另一方。我们自己的实测跑下来，这个说法也站得住。

更重要的是，作为一个 Flash 档模型，1017 在多个本该属于旗舰的战场上拿到了第一。Flash 模型的能力上限，被 1017 刷新了一次。

1. 基准成绩：进了旗舰分数段

官方模型卡里，1017 对上一代是整体提升的：Terminal-Bench 4.0 从 31.2 涨到 42.3，ProgramBench 从 20.3 涨到 29.1，DeepSWE v1.1 从 74.2 涨到 77.0。

涨幅本身不算最惊人的部分，横向看才是：在 DeepSWE v1.1 中拿到 77.0，一举压过顶尖旗舰 Claude Opus 5 和 GPT-5.6-Sol；Automation-Bench 60.5，全场第一；Agents’ Last Exam 35.4，同样是参评模型第一。

成本端更是直接。DeepSWE 单任务，1017 max 档 1.3 元，low 档不到 0.8 元；上一代 max 档要 3.3 元，Claude Opus 5 max 档接近 80 元。也就是说，通过率往上抬了 3 个点的同时，单任务成本反而被压缩到了原来的四成。

一个 Flash 档模型在多个硬核榜单上正面挑战旗舰，这在前几代 DeepSeek 模型上是没有出现过的。

2. 实战：视觉和创意够打，工程还有代差

基准部分强归强，落到我们实际跑的几组任务里，1017 的表现也要拆开来看。

先说社区的反应。一圈反馈看下来，比较一致的结论是：编程能力变得惊艳了，多模态生成的画面细节和光影比上一代明显丰富，输出也更简洁。有用户甚至直接评价 1017 比 Gemini 4 Argon 用起来更顺畅。

在我们自己的实测案例中，多模态推理上，1017 略胜 Astra；编程任务里，1017 在视觉执行和玩法创意上更有想法，渲染质感、粒子系统、物理模拟这些细节能给到接近旗舰的交付水准，盲盒模拟案例称得上惊艳，几乎超过一个 Flash 该有的交付厚度。只有在工程完成度这一项上，Astra 仍然更稳。

这个差距和基准成绩放在一起看，恰恰说明了跑分和实战的鸿沟。DeepSWE 那种封闭式任务里，1017 已经能赢旗舰，但真把它丢进一个完整工程里，产品意识和细节打磨仍有上限。

3. 定位：日常任务的新选择

过去调用 Opus、Astra 这种顶级模型，很多场景其实略显浪费。写一篇博客、生成一个 SVG、跑一个中小规模的 Agent 任务，旗舰自然是出色完成，但单价也是按旗舰收的。

1017 这类 Flash 模型改变的，是这个决策树的形状。简单到中等复杂度的任务，用它就够了，而且跑出来往往不比旗舰差多少；只有真正需要顶级推理、顶级工程完成度的任务，才值得把预算花给旗舰。

模型定价也印证了这个定位：输入 $0.15 起、输出 $0.6 起，高峰翻倍。对比 Opus 5 单次任务 80 元，1017 low 档不到 0.8 元，价格差了一百倍。夸张点来说，在这一百倍的价差下，DeepSWE 通过率反而更高。

1017 是 DeepSeek 在 Flash 这条线上一次扎实的跃升，几乎重新定义了 Flash 模型的新基准，且开源和定价策略依旧激进。虽然其工程完成度距离真正的旗舰还有代差，但对绝大多数日常任务来说，1017 已经足够了。那些真正需要顶级推理、顶级工程能力的场景，才值得交给旗舰。

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5. 如何在 302.AI 上使用

1. 使用302.AI客户端

注：调用 deepseek-flash，请求将自动由 deepseek-v4.1-flash-1017 提供服务。

步骤指引：对话框内选择模型菜单

输入deepseek即可获取相应版本调用

2. 聊天机器人中使用

步骤指引 ：应用超市→聊天机器人→立即体验

选择模型：国产模型→deepsee-flash→确认

3. 使用模型 API

步骤指引：API超市→语言大模型→Deepseek→deepseek-flash

点击【Playground】在线调用 API

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