DeepSeek V4.1 Flash 1017 更新：跑分、价格与 Hermes / OpenClaw 接入教程

10 月 17 日更新了什么？

DeepSeek 于 2026 年 10 月 17 日发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017。根据官方更新说明，新版本比 9 月版跑分更高、完成任务更快、输出更短，官方称之为性能和成本上的帕累托改进。DeepSeek 介绍，这次用基于自我反馈的强化学习提升了端到端项目开发能力，并展示了 3D 建模、网页游戏和游戏引擎等例子。开源权重已发布在 Hugging Face，采用 MIT 许可证。官方还建议把 DeepSeek Harness 升级到 v0.2.1-rc.1 或更高版本。

下表摘自 DeepSeek 官方公布的对比，是厂商自测数据，不是第三方评测。HLE 一行是不使用工具的完整测试（官方另报纯文本子集成绩：1017 为 44.0，9 月版为 39.1）；Terminal-Bench 4.0 在 Claude Code 框架下测试。

海外开发者怎么评价？

发布当天，X 上讨论最多的是“便宜”。有人用同一个提示词让 1017 和 Opus 5.5 做电影感的特斯拉电机 3D 讲解动画，花费分别是 $1.25 和 $16.36；有人做火箭发射场景，1017 用 $0.78、3 分钟，GPT 6.1 Sol 用 $6.10、5 分钟；还有人说整个测试的 API 成本不到半美分。“便宜 90%、效果差不多”成了评论区的高频说法，也有人直接回一句“benchmaxed”（刷榜）。

这些都是发帖人自己挑的单个案例，不是严格评测。比较稳妥的理解是：1017 的性价比值得用自己的任务试一试，而不是它已经全面追平顶级模型。

哪些渠道已经是 1017？

来源：DeepSeek 模型名说明与 OpenRouter 的 1017 页面，均核实于 10 月 18 日。界面上写着“DeepSeek V4.1 Flash”并不能说明背后是哪个版本，要看模型 ID。

背景：9 月发布的 V4.1 Flash

V4.1 Flash 最早于 9 月 10 日发布。根据 DeepSeek 的官方发布文章，V4.1 Flash 是新架构系列中尺寸最小的模型：总参数 552B，采用 Causal-Encoder-Decoder 非对称结构，输入激活 8B、输出激活 16B，并具备原生视觉理解能力。这与 V4 Flash 0731 版本只更新后训练的情况不同。

官方还称，新一代 KV Cache 对 HBM 的需求降至上一代的四分之一，对 SSD 的需求降至八分之一。这里说的是模型服务端的缓存开销，不能理解成你的机器人服务器只需要某个固定内存。公告同时给出了开源权重与技术报告入口。

直连 API 模型名怎么填？

迁移规则来自官方首次调用说明，适用于 DeepSeek 自己的 API。OpenRouter、OpenCode 套餐与 DeepSeek 直连是不同路线，不能只看界面上写着“Flash”就认定底层版本相同。

1017 价格：没涨价，仍按峰谷计费

1017 更新没有调整价格。以下为官方直连 API 的人民币价格，单位是每百万 tokens：

高峰时段是北京时间周一至周五 09:00–12:00、14:00–18:00（法定节假日除外），其他时间为空闲时段。官方模型与价格页同时列出 1M 上下文、最大 384K 输出、思考与非思考模式，以及工具调用、JSON 输出、Responses API、Anthropic 兼容接口和视觉支持。

举例：100 万未命中缓存的输入 tokens，加 10 万输出 tokens，空闲时段为 ¥1.40，高峰时段为 ¥2.80。这是用量算例，不是“一次任务”的固定价格；智能体处理一个任务可能反复调用模型。可以把不赶时间的批处理放到空闲时段，再根据实际账单决定预算。服务器托管费和第三方提供商费用另算。

单价没变，但 1017 输出更短，同一个任务的花费可能比 9 月版更低。另外，DeepSeek 服务端的搜索（Search）和抓取（Fetch）工具按每千次 $0.75 计费，北京时间 11 月 1 日 00:00 前免费。

思考强度怎么设？

思考模式默认开启。直连 API 时，reasoning_effort 可设为 low、high（默认）或 max，详见官方思考模式说明。日常对话和简单工具调用用 low 更快更省；难的编程或研究任务再用 max。参数和 9 月版一样，变化在于官方称 1017 整体输出更短。

在 OpenClaw Launch 上接入：Hermes 和 OpenClaw 步骤相同

爱马仕指 Hermes Agent，龙虾指 OpenClaw。两种助手使用同一个模型选择器；直连 DeepSeek 时按下面操作：

1. 在 DeepSeek 开放平台创建自己的 API 密钥，并确认账户有可用余额。
2. 打开 OpenClaw Launch 的 API 密钥页面，在 DeepSeek 区域保存密钥。
3. 打开机器人模型选择器，选择使用你自己密钥的 DeepSeek 提供商。实时目录出现 deepseek-flash 时优先选它；如果仍显示 deepseek-v4-flash，这个旧名称在官方直连 API 上同样由 1017 提供服务。
4. 新开一段对话，检查所选提供商与模型。这样评估新模型时，不会把旧会话累积的上下文问题混在一起。注意：控制台里走 OpenRouter 的“DeepSeek V4.1 Flash”使用的是 deepseek/deepseek-v4.1-flash，不是 1017 的 ID；想确定用上 1017，请用自己的 DeepSeek 密钥直连。

图片还需要客户端与模型目录正确传递。旧目录如果把 Flash 标记为纯文本，上游支持视觉并不意味着界面会自动开放图片输入。明确的图片请求格式见官方图像理解说明。视觉理解用于读图、截图和图表，不是生成图片。

自己部署 Hermes Agent：提供商和模型分开填写

使用 Hermes 的 DeepSeek 提供商，并配置自己的密钥。把以下设置合并到已有文件中，保留原有工具和网关配置：

# ~/.hermes/.env
DEEPSEEK_API_KEY=YOUR_OWN_DEEPSEEK_KEY

# ~/.hermes/config.yaml
model:
  provider: deepseek
  default: deepseek-flash
  context_length: 1000000
  supports_vision: true

agent:
  reasoning_effort: "high"   # low | high | xhigh（发送为 max）| none（关闭思考）

模型名没变，所以已经在用 deepseek-flash 的 Hermes 机器人现在就是 1017，新开一个会话即可体验。Hermes 的 DeepSeek 提供商会把 agent.reasoning_effort 转成 DeepSeek 的参数，并每次显式发送思考开关，不要在 model 下手动加 reasoning_effort。也可以运行 hermes model 交互式设置。model.default 使用不带提供商前缀的模型名，不能直接套用 OpenClaw 的写法。参考 Hermes 上游仓库和 Hermes DeepSeek 接入指南。

自己部署 OpenClaw：显式配置兼容 API 提供商

在 ~/.openclaw/.env 中保存自己的 DEEPSEEK_API_KEY，让网关进程能够读取，再把下面片段合并到 ~/.openclaw/openclaw.json。这里显式声明模型，避免依赖尚未更新的内置目录：

{
  "models": {
    "mode": "merge",
    "providers": {
      "deepseek-direct": {
        "baseUrl": "https://api.deepseek.com/v1",
        "apiKey": "${DEEPSEEK_API_KEY}",
        "api": "openai-completions",
        "models": [{
          "id": "deepseek-flash",
          "name": "DeepSeek V4.1 Flash 1017",
          "reasoning": false,
          "input": ["text", "image"],
          "contextWindow": 1000000,
          "maxTokens": 384000
        }]
      }
    }
  },
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": { "primary": "deepseek-direct/deepseek-flash" },
      "models": {
        "deepseek-direct/deepseek-flash": {
          "params": {
            "extra_body": { "thinking": { "type": "disabled" } }
          }
        }
      }
    }
  }
}

如果改走 OpenRouter，把主模型设为 openrouter/deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017；旧的 deepseek/deepseek-v4.1-flash 是单独列出的另一个模型。直连 API 时，这个入门配置刻意关闭思考模式：当前 OpenClaw 的 DeepSeek 适配器在处理工具调用之间的推理信息时，可能仍只匹配旧模型名。模型本身支持思考，但开启前应确认客户端版本已适配。保留已有频道、模型条目和凭证；字段请对照 OpenClaw 上游提供商文档。API 的上下文和输出上限不是每次任务都应该用满的预算。

遇到问题，先分清 API 和智能体两层

用自己的密钥执行下面的小请求，可先检查接口与账户是否正常。这个请求会消耗少量 API tokens；关闭思考模式是为了让连通性检查保持简短：

curl https://api.deepseek.com/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer ${DEEPSEEK_API_KEY}" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek-flash",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Reply with OK."}],
    "thinking": {"type": "disabled"},
    "max_tokens": 32,
    "stream": false
  }'

接口返回成功只说明密钥和 endpoint 正常，不等于工具调用、频道和图片附件都已配置完成。找不到模型时，先检查提供商和模型目录；鉴权失败时检查 DeepSeek 密钥；余额不足时检查密钥所属账户，不要误查另一个聚合平台的余额。

常见问题

自己维护服务器，还是使用托管？

自部署适合希望掌控运行环境、愿意处理更新与排障的人；托管适合希望直接配置助手的人。OpenClaw Launch 托管首月 $3，之后每月 $6，支持支付宝和微信支付。本文的 DeepSeek BYOK 用量由你自己的 DeepSeek 账户计费，与托管费分开。

继续了解 Hermes 托管、OpenClaw 部署教程、DeepSeek 机器人，或查看 V4 Pro 背景说明。

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