DeepSeek发布V4.1-Flash新版，上线自研搜索API

DeepSeek 正式发布新模型版本 DeepSeek-V4.1-Flash-1017，目前网页端、移动应用以及 API 已全面同步接入。

在新模型驱动下，开发者工具框架 DeepSeek Harness 也升级至 0.2.1 版本。官方表示，新模型在训练阶段就针对 DeepSeek Harness 展开了专项优化，在增强复杂任务处理能力的同时，有效缩短了任务运行时间，降低了输出消耗与 Token 费用。

性能提升，成本反而下降

对比此前的 V4.1 Flash，1017 快照版本在代码生成、AI 智能体（Agent）等多项基准测试中均有明显提升。

与以往模型通过增加思考步数和输出长度来拉高分数不同，新版本在提升任务成功率的同时，大幅压缩了运行时间与生成的 Token 长度。官方将这种变化称为“性能与费用的帕累托改进”，使模型能够更直接、少走弯路地完成目标，降低整体推理开销。

根据 DeepSWE 评测，V4.1-Flash-1017 在多个 Agent 框架下拓宽了效能边界，其中 DeepSeek Harness、腾讯 CodeBuddy 和 WorkBuddy 均已适配对应优化。要体验完整功能，需将 DeepSeek Harness 升级至 0.2.1-rc.1 及以上版本。

基于自反馈的“许愿式编程”

在应用层面，DeepSeek 强调了新模型的端到端生成能力。过去搭建复杂项目时，用户往往需要分步骤拆解功能、交互与架构；而在新模型下，用户只需提出最终目标，系统即可自动完成规划、编码、运行测试与自我修正。

这一能力源于基于自反馈的强化学习训练技术：模型在完成初版代码后不会立即停止，而是持续进行语法和逻辑自检，并在发现缺陷后主动重构。

在演示案例中，模型通过纯代码构建了支持实时视角漫游的 3D 故宫场景，并能直接生成网页端赛车游戏、基于 Godot 引擎的可交互 Demo 以及跨维度的动态 3D 场景。

社区早期实测反馈显示，新模型的系统指纹变更后，整体响应更为简洁，细节渲染与 3D 结构生成的稳定性相较以往有显著加强。

开放自研搜索与抓取 API

除模型本身外，DeepSeek 还推出了配套的联网检索服务，正式开放 Search 与 Fetch 两套 API 接口：

• Search API：支持根据关键词抓取网页索引，并提供网站范围、语言类型及发布时间等筛选维度；
• Fetch API：负责将目标网页解析为标准的 Markdown 格式正文，供大模型进行后续处理。

在计费模式上，该接口按成功请求次数结算，每千次成功请求定价 5 元（即单次 0.005 元），若遇到失败、空结果或超时则不收取费用。目前相关接口已可在各类代码智能体与开发环境中调用。