V4.1 Flash 1017 发布：开源权重、Search API 与工具链适配
官方发布梳理：自反馈 RL 支持端到端项目构建，适配 Harness/CodeBuddy，Search & Fetch API 每千次 0.75 美元，权重上 HF 与 ModelScope。
🚀 DeepSeek 再次投下震撼弹：全新 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 正式上线并全面开源！ 这次更新不仅在基准表现上实现跨越式升级，更达成了推理效能与使用成本的双重“帕累托改进（Pareto Improvement）”——任务执行耗时大幅缩短，输出结构更为紧凑精炼，有效解决了长推理模型的冗长开销。 梳理本次发布的四大核心看点： 1️⃣ 自反馈强化学习赋能“端到端项目构建”模型深度融合了带自我反馈的强化学习（RL with self-feedback），强化了模型处理多步骤、长链路工程的连贯性。从独立小游戏开发到 3D 建模，现已支持从零构建完整项目，大幅降低复杂任务的中途断链风险。 2️⃣ 工具链与生态深度适配针对软件开发工作流进行了系统级优化，无缝对接 DeepSeek Harness、腾讯 CodeBuddy 及 WorkBuddy 等多款编码助手，搭配新版测试套件即可直接释放最佳 Agent 编码生产力。 3️⃣ Search & Fetch API 正式开放基于 DeepSeek 自研搜索基础设施打造的搜索接口全面对外提供服务，日均处理上亿次请求，调用成本仅需每千次 0.75 美元，具体细节可查阅 Search & Fetch API 文档，为联网 Agent 提供了高性价比的检索底座。 4️⃣ 坚持开源，全渠道即刻体验不仅网页版、移动端与 API 同步开放体验，权重也延续了开源传统，已直接上线 Hugging Face 与 ModelScope。 从 DeepSWE、Terminal-Bench 到 ProgramBench，4.1 Flash 在工程与代码基准上直接刷新了小体积轻量模型的性能上限。高效率、低冗余、真工程能力的轻量模型，正在重塑大模型的应用格局。 #DeepSeek #开源大模型 #AI开发 #人工智能
这条是引用着另一条写的：x.com/deepseek_ai/status/2111375640717033777