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DeepSeek V4.1 Flash 1017

我們規模最大的模型：具備 Engram 記憶的 763B 稀疏 MoE，經過張量層級去審查，適合高難度程式開發、長時間 agent 執行與深度推理，並支援視覺、工具呼叫與可調整的思考功能。所有方案皆提供完整的 262K 情境視窗。

我們規模最大、能力最強的模型，適合跨整個程式碼儲存庫的開發工作、長時間呼叫工具的 agent 任務，以及結合文字與圖片的深度推理，所有方案皆提供完整的 262K 情境視窗。這是 1017 版本，也就是 DeepSeek 對 V4.1 Flash 的更新：根據 DeepSeek 公布的模型說明，這個版本在 Terminal-Bench 4.0 的得分為 42.3，首版為 31.2；在 DeepSWE 的得分為 77.0，首版為 74.2。任何支援自訂 OpenAI 相容 Base URL 與模型 ID 的用戶端都能使用。

重點一覽

  • 模型系列：DeepSeek V4.1 Flash 1017
  • 模型 ID：deepseek-v4.1-flash-1017
  • 方案每月 $99 起
  • 用量：無限 token 與訊息
  • 情境視窗：所有方案皆提供 262,144 個 token
  • 經過張量層級去審查，支援視覺與工具呼叫
  • 存取方式：私人測試版 · 採邀請制

DeepSeek V4.1 Flash 1017 訂閱方案

  • DeepSeek Standard：$99/月 · 無限 token 與訊息 · 262K 情境視窗 · 1 個並行串流
  • DeepSeek Pro：$189/月 · 無限 token 與訊息 · 262K 情境視窗 · 2 個並行串流
  • DeepSeek Ultra：$359/月 · 無限 token 與訊息 · 262K 情境視窗 · 4 個並行串流
  • DeepSeek Dedicated：$3,999/月 · 無限 token 與訊息 · 262K 情境視窗 · 8 個並行串流

比較方案 · 申請測試版存取 · 閱讀文件

DeepSeek V4.1 Flash 1017 的適用工作

  • 高難度程式開發：將整個程式碼庫納入情境，進行跨儲存庫的修改、重構與除錯。
  • 長時間 agent 執行：在 Claude Code、Codex 或 OpenCode 中進行多步驟工具呼叫，並可提高思考力道或關閉思考。
  • 視覺：結合文字處理螢幕截圖、圖表、示意圖與掃描文件。
  • 深度推理：處理需要長篇思考鏈的研究、分析與證明。

規格

  • 參數：763B（每個 token 啟用 384 個專家中的 6 個）
  • 情境視窗：262K（token，所有方案皆提供）
  • 輸入：文字 + 圖片（內建視覺能力）
  • 推理：可調整（可開啟或關閉思考，並設定推理力道）
  • 模型 ID：deepseek-v4.1-flash-1017
  • 基礎模型：DeepSeek 推出的 DeepSeek-V4.1-Flash-1017，開放模型權重（MIT）
  • 記憶：Engram n-gram 記憶與稀疏注意力
  • API：相容於 OpenAI 與 Anthropic
  • 工具呼叫、視覺、串流、JSON 輸出、OpenAI 與 Anthropic API、模型權重層級去審查、無限 token

一分鐘完成連接

任何相容於 OpenAI 的用戶端都能使用。Python 範例：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.unquant.io/v1", api_key="YOUR_UNQUANT_KEY")
reply = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4.1-flash-1017",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
)
print(reply.choices[0].message.content)

設定指南：SillyTavern · Janitor AI · Open WebUI · Claude Code · API 文件

DeepSeek V4.1 Flash 1017 常見問題

DeepSeek V4.1 Flash 1017 是無審查模型嗎？

是的。我們直接在模型權重中移除拒絕行為（張量層級去審查），而非透過提示詞繞過限制。視覺、工具呼叫與思考能力均完整保留。

真的沒有用量限制嗎？

是的。每個 DeepSeek V4.1 Flash 1017 方案都提供無限 token 與訊息，沒有用量上限，也不按用量計費。各方案的差異僅在於可同時執行的請求數量。

我能使用多大的情境視窗？

所有方案皆提供完整的 262,144 個 token 情境視窗，不會另外設定較低的單次請求上限。

我可以控制思考功能嗎？

可以。思考預設開啟，力道為 "high"；將 reasoning_effort 設為 "none" 即可直接取得回答，也可設為 "low"、"high" 或 "max"。

它與 GLM-5.3-Flash 有什麼不同？

它的模型規模更大（763B，相較於 328B），具備 Engram 記憶與稀疏注意力，專為最具挑戰性的程式開發、agent 與推理工作打造。GLM-5.3-Flash 則在單一串流的回答速度上更快。