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# DeepSeek 更新 V4.1 Flash，並開放 Search 與 Fetch API

> DeepSeek 的 10 月 17 日版本更新更換了 deepseek-flash 背後的模型，並開放獨立的網頁 Search 與 Fetch API。基準測試的進步仍來自該公司自行公布的結果。

By BIG CHANGE Editorial

Published: 2026-10-17T20:06:34.877Z
Updated: 2026-10-17T20:06:34.877Z
Canonical: https://bigchange.ai/blog/deepseek-v41-flash-1017-search-fetch-apis

![Conceptual charcoal illustration of one person selecting an orange volume from a library shelf of reference books.](https://bigchange.ai/api/media/file/deepseek-source-selection-concept-v2.png)
AI-generated conceptual illustration by BIG CHANGE; no actual DeepSeek interface, API response, model benchmark, developer session or library event is depicted.

DeepSeek 於 10 月 17 日更新 V4.1 Flash 模型，並向 API 開發者開放兩項獨立的網頁工具。目前以 `deepseek-flash` 名稱提供的模型是 DeepSeek-V4.1-Flash-1017；新的 Search 端點會傳回結構化的網頁搜尋結果，Fetch 則將單一網頁以 Markdown 傳回。對於打造需要最新資訊之代理的開發者，這次更新同時改變了既有 API 名稱所提供的模型，以及應用程式可以呼叫的資訊來源。DeepSeek 表示，模型在程式設計代理基準測試中的表現也有所提升，但這些數字來自它自己的評估。

## 重大變化

- **改變了什麼：** DeepSeek 更換了 `deepseek-flash` 背後的模型，但未更改這個 API 名稱或其詞元價格。它也將 Search 與 Fetch 開放為獨立的 JSON API。
- **為何重要：** 應用程式可以要求搜尋結果、擷取選定的網頁，並將這些資料提供給自己的工作流程。文件記載的介面讓各個步驟與請求費用清楚可見；它們並不能證明每個擷取的網頁都準確，也不能證明新模型在某個使用者的環境中表現更好。
- **值得觀察：** 在公開代理設定的情況下獨立執行新模型，才能檢驗 DeepSeek 的效能主張。使用 Search 或 Fetch 的開發者也需要追蹤請求計費、速率限制，以及應用程式如何處理可能無法取得或不可信的網頁內容。

## 同一個模型名稱，全新的版本

DeepSeek 的 [10 月 17 日更新紀錄](https://api-docs.deepseek.com/updates/?release=deepseek-coder) 表示，更新後的 Flash 模型已在網站、應用程式與 API 上線。既有 API 呼叫若使用 `deepseek-flash`，便會連到 V4.1-Flash-1017。該公司表示，呼叫方式與模型價格均未改變。其 [現行價格表](https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing/) 列出一百萬詞元的上下文長度，並支援思考與非思考模式、工具呼叫及視覺功能。表中列出的尖峰價格為每百萬未快取輸入詞元 $0.30、每百萬輸出詞元 $1.20；離峰價格為上述費率的一半。快取輸入另有較低費率。這些是託管模型的費用，與 Search 和 Fetch 請求分開計算。

DeepSeek 也 [發布了更新後的模型權重](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017)，採用 MIT 授權。這讓團隊能評估自己的部署，但仍取決於所選推論系統需要的大量運算資源與設定工作。BIG CHANGE 未安裝這些權重，也未測量其資源需求。在其 [發布文章](https://api-docs.deepseek.com/news/news261017/) 中，該公司建議最新模型搭配 DeepSeek Harness v0.2.1-rc.1 或更新版本；這項建議針對的是 harness，而非 API 版本要求。

這些效能數字的適用範圍，比普遍性的程式設計能力主張更窄。DeepSeek 報告，新模型的 DeepSWE v1.1 分數為 77.0，先前 V4.1 Flash 為 74.2；Terminal-Bench 4.0 分數為 42.3，先前為 31.2。其更新紀錄指出，Terminal-Bench 測試使用 Claude Code，DeepSWE 測試使用 Mini-SWE-V2。這些代理環境會影響基準測試實際衡量的內容。該公司也報告任務執行時間更短、輸出更少，但 BIG CHANGE 未重現測試，也未確認每項任務的成本是否改善。這些結果都無法確立模型在無人看管的正式環境工作流程中會如何運作。

## 搜尋結果與網頁擷取是分開的呼叫

這份 [Search 與 Fetch 指南](https://api-docs.deepseek.com/guides/search/) 記載了兩個 POST 端點：`/v1/tools/search` 接受查詢，並傳回 `results` 陣列；而 `/v1/tools/fetch` 接受 URL，並以 Markdown 傳回標題及網頁內容。兩者都需要在 bearer 標頭中提供 DeepSeek API 金鑰。Search 可要求 1 至 50 筆結果，並可選擇包含網頁內容；若未啟用該選項，其 `content` 欄位會是空的。結果包含 URL、標題、摘要片段、概要，以及可取得時的日期等中繼資料。這些欄位由搜尋服務提供，並不代表網頁主張或發布時間已獲獨立驗證。

對於需要最新來源的應用程式，文件記載的做法是先搜尋候選網頁，再於需要內容時擷取選定的 URL。應用程式仍須決定哪些內容要傳給模型，以及如何根據來源檢查答案。指南並未表示，單純的 `deepseek-flash` API 呼叫就會自動執行這兩項請求。DeepSeek 表示，DeepSeek Harness、Claude Code 與 Codex 中的伺服器端工具在搭配其 API 使用時，已會呼叫這些服務；獨立整合仍是另一項選擇。估算行為與成本時，這個區別很重要。

DeepSeek 每 1,000 次成功的 Search 請求收取 $0.75，每 1,000 次成功的 Fetch 請求也收取相同費用。根據公布的規則，搜尋必須傳回非空的結果陣列，或擷取必須傳回網頁內容，才會計費。該公司表示，透過上述具名代理工具發出的伺服器端 Search 與 Fetch 呼叫，對 DeepSeek API 使用者免費，直到北京時間 2026 年 11 月 1 日 00:00（UTC 時間 10 月 31 日 16:00）開始計費。模型的詞元費用仍然適用。Search 與 Fetch 各自設有每個帳戶每秒五次請求的限制；Fetch 另有每個網域的限制。

Fetch 端點取決於目標網站的可用性與存取政策。DeepSeek 指南列出的可能失敗原因包括政策拒絕、被封鎖或不受支援的網頁、沒有可擷取內容，以及速率限制。使用傳回 Markdown 的應用程式，應把它當成需要檢視的來源資料，而不是必須遵從的指令。這是開發者應設定的工作流程界線，並非 API 提供的可靠性保證。

## 來源與延伸閱讀

- [DeepSeek 10 月 17 日 API 更新紀錄](https://api-docs.deepseek.com/updates/?release=deepseek-coder)。確認模型更新、未變的 API 名稱與價格、廠商基準測試結果，以及所述的測試 harness。
- [DeepSeek 10 月 17 日發布文章](https://api-docs.deepseek.com/news/news261017/)。說明可用性、建議的 Harness 版本，以及具名代理工具的暫時免收費措施。
- [DeepSeek Search 與 Fetch 指南](https://api-docs.deepseek.com/guides/search/)。記載端點輸入與輸出、驗證、錯誤、計費規則及速率限制。已發布範例用來說明 API；BIG CHANGE 未執行這些範例。
- [DeepSeek 模型與價格](https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing/)。列出目前提供的 Flash 模型、詞元費率，以及獨立的 Search/Fetch 費用；決定支出前應再次確認價格。
- [DeepSeek-V4.1-Flash-1017 模型儲存庫](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017)。第一方權重發布與 MIT 授權。BIG CHANGE 未在本機執行該模型。
- [The Decoder 10 月 17 日報導](https://the-decoder.com/deepseek-v4-1-flash-1017-beats-larger-rivals-in-agentic-tasks-while-once-again-massively-cutting-per-task-costs/)。針對此次發布的獨立報導；其效能討論依據 DeepSeek 的結果，並非獨立基準測試。

## Sources

- [DeepSeek API 更新紀錄，10 月 17 日版本](https://api-docs.deepseek.com/updates/?release=deepseek-coder) — 第一方確認 Flash 模型替換與 Search API 開放；基準測試表格與 harness 註腳由廠商提供。
- [DeepSeek-V4.1-Flash-1017 發布文章](https://api-docs.deepseek.com/news/news261017/) — 第一方說明可用性、建議的 Harness 版本，以及暫時免收 Search/Fetch 費用的措施。
- [DeepSeek Search 與 Fetch API 指南](https://api-docs.deepseek.com/guides/search/) — 記載請求、輸出、bearer 驗證、依成功與否計費的規則、QPS 限制及網站政策錯誤。BIG CHANGE 未呼叫這些端點。
- [DeepSeek 模型與價格](https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing/) — 目前的模型對應、託管模型功能、詞元價格，以及另計的 Search/Fetch 請求費用。
- [DeepSeek-V4.1-Flash-1017 模型儲存庫](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017) — 第一方模型卡與 MIT 權重授權；未測試本機推論。
- [The Decoder 關於 DeepSeek 10 月 17 日發布的報導](https://the-decoder.com/deepseek-v4-1-flash-1017-beats-larger-rivals-in-agentic-tasks-while-once-again-massively-cutting-per-task-costs/) — 獨立的發布報導；效能數字來自 DeepSeek，尚未經獨立基準測試。