开放自研搜索 API​ / DeepSeek-V4.1-Flash-1017 更新​

开放自研搜索 API​ DeepSeek 网页端与 API 端的搜索能力均由自研 DeepSeek 搜索引擎提供底层支持，稳定处理每天来自全球各地的数亿次搜索请求。DeepSeek 搜索是 AI 原生的通用搜索引擎，索引了全球千亿级网页，支持多语言搜索，实时返回高相关、高权威、高时效的优质结果。针对 SEO 作弊、GEO 操纵和低质 AIGC，我们通过严格的识别机制进行过滤，确保向用户与 LLM 呈现权威可信的信息。使用方式请参考网页搜索与抓取指南。 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 更新​ DeepSeek V4.1 Flash 已升级至 DeepSeek-V4.1-Flash-1017，官方网页端与 APP 模型也已同步更新至新版本。API 调用方式与价格保持不变，仍使用 deepseek-flash 即可访问最新模型。 性能–费用的帕累托改进 相比上一版本的 DeepSeek V4.1，新模型在各基准测试中取得了显著提升： HLE (w/o tools): 42.6 (44.0*) Terminal-Bench 4.0: 42.3 DeepSWE v1.1: 77.0 ProgramBench: 29.1 NL2Repo-Bench: 68.2 Automation-Bench v1.0.6: 60.5 Agents' Last Exam: 35.4 Apex Bench v1.1: 72.1 Chartography (w/tools): 83.0 BabyVision (w/tools): 92.5 ZeroBench-main (w/tools): 51.0 * 表示仅在 HLE 评测集的纯文本子集上进行了测试；Terminal-Bench 4.0 使用 Claude Code 框架测试，DeepSWE 使用 Mini-SWE-V2 框架测试；ZeroBench-main 使用 Pass@5 评测。 在提升性能的同时，我们还缩短了模型的任务运行时间与输出长度，让用户能够以更低成本、更快速度完成任务，在多个 Harness 下达到新的性能-费用帕累托最优。我们特别针对 DeepSeek Harness、腾讯 CodeBuddy、WorkBuddy 等平台框架进行了优化。请升级至 DeepSeek Harness 0.2.1-rc.1 及以上版本，以获得适配新版模型的最佳体验。

开放自研搜索 API​ DeepSeek 网页端与 API 端的搜索能力均由自研 DeepSeek 搜索引擎提供底层支持，稳定处理每天来自全球各地的数亿次搜索请求。DeepSeek 搜索是 AI 原生的通用搜索引擎，索引了全球千亿级网页，支持多语言搜索，实时返回高相关、高权威、高时效的优质结果。针对 SEO 作弊、GEO 操纵和低质 AIGC，我们通过严格的识别机制进行过滤，确保向用户与 LLM 呈现权威可信的信息。使用方式请参考网页搜索与抓取指南。 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 更新​ DeepSeek V4.1 Flash 已升级至 DeepSeek-V4.1-Flash-1017，官方网页端与 APP 模型也已同步更新至新版本。API 调用方式与价格保持不变，仍使用 deepseek-flash 即可访问最新模型。 性能–费用的帕累托改进 相比上一版本的 DeepSeek V4.1，新模型在各基准测试中取得了显著提升： HLE (w/o tools): 42.6 (44.0*) Terminal-Bench 4.0: 42.3 DeepSWE v1.1: 77.0 ProgramBench: 29.1 NL2Repo-Bench: 68.2 Automation-Bench v1.0.6: 60.5 Agents' Last Exam: 35.4 Apex Bench v1.1: 72.1 Chartography (w/tools): 83.0 BabyVision (w/tools): 92.5 ZeroBench-main (w/tools): 51.0 * 表示仅在 HLE 评测集的纯文本子集上进行了测试；Terminal-Bench 4.0 使用 Claude Code 框架测试，DeepSWE 使用 Mini-SWE-V2 框架测试；ZeroBench-main 使用 Pass@5 评测。 在提升性能的同时，我们还缩短了模型的任务运行时间与输出长度，让用户能够以更低成本、更快速度完成任务，在多个 Harness 下达到新的性能-费用帕累托最优。我们特别针对 DeepSeek Harness、腾讯 CodeBuddy、WorkBuddy 等平台框架进行了优化。请升级至 DeepSeek Harness 0.2.1-rc.1 及以上版本，以获得适配新版模型的最佳体验。