在开放路由（OpenRouter）的模型介绍页面中，深度求索（DeepSeek）的 DeepSeek V4.1 Flash 1017 是 DeepSeek V4.1 Flash 在 2026 年 10 月 17 日的快照。该页面展示了模型的标识 deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017，并具体给出了模型权重（Model weights）的访问链接，对应 deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017 仓库，此外页面还提供模型对比与 API 调用功能，相关操作入口一并列出。
正文
DeepSeek V4.1 Flash 1017 是 DeepSeek V4.1 Flash 在 2026 年 10 月 17 日的快照，由 DeepSeek 以 deepseek-flash 这个 API 模型名提供服务。V4.1 Flash 是 DeepSeek 的稀疏混合专家模型，也是首个基于该公司 Causal Encoder-Decoder（CED）架构打造的型号。它在 552B 参数的主干上，输入时激活 8B 参数，输出时激活 16B 参数；这种非对称拆分让每 token 的计算量相对于模型总规模保持在较低水平。图像理解是架构原生能力，视觉和文本嵌入从预训练一开始就联合训练，而不是像早期的实验性 V4 Flash Vision Exp 那样事后添加。
它适合编码、终端和计算机操作类智能体，也适合需要在多步之后运行完成的长期任务以及长上下文分析。压缩 KV 缓存把缓存内存降到上一代 Flash 的四分之一左右，显著降低了智能体工作负载的成本。DeepSeek 将其定位为 V4.1 系列中的高性价比档位，并称其在性能、速度和任务完成时间上超过了 V4 Pro。
该模型的输入和输出价格分别为每百万 token 0.15 美元和 0.60 美元，上下文长度为 1.0M，发布于 2026 年 10 月 17 日。
提供商
该模型由一家提供商托管。OpenRouter 会把每个请求直接转发给它，无需做路由决策。
| 提供商 | 输入/百万 | 输出/百万 | 缓存读取/百万 | 延迟 | 吞吐量 | 正常运行时间 | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | DeepSeek | $0.15 | $0.60 | $0.003 | 1.21 s | 152 tps | 100.00% |
定价
下面是客户实际支付的平均价格，并与提供商公布的价格并列。由于缓存和折扣，实际支付价格通常远低于标价。
加权平均
加权平均输入价格为每百万 token 0.01324 美元，加权平均输出价格为每百万 token 0.5997 美元。
DeepSeek V4.1 Flash 1017 — 价格历史
价格历史显示，DeepSeek 的实际输入价格为每百万 0.0132 美元，输出价格为 0.600 美元，缓存命中率 93.0%，近一日 token 份额 100.0%。
性能
吞吐量衡量模型生成速度（每秒 token 数，越高越好）。延迟是总往返时间（越低越好）。TTFT 是首 token 延迟，即多久后开始看到输出（越低越好）。
性能概览：吞吐量为 152 tok/s（P50，跨提供商最佳），延迟为 1.21 秒（P50，最佳提供商）。
吞吐量百分位为：P50 平均 155 tok/s，P75 103 tok/s，P90 66 tok/s，P95 53 tok/s，P99 37 tok/s。延迟百分位为：P50 平均 1.21 秒，P75 1.48 秒，P90 1.81 秒，P95 2.06 秒，P99 2.97 秒。端到端延迟百分位为：P50 平均 4.70 秒，P75 9.26 秒，P90 22.03 秒，P95 36.79 秒，P99 57.68 秒。工具调用错误率方面，DeepSeek 平均为 1.69%；缓存命中率方面，DeepSeek 平均为 92.70%。
正常运行时间
正常运行时间指过去 3 天内至少有一家提供商响应请求的时间占比。可用性指成功完成推理的时间占比。OpenRouter 持续监控，并在某家提供商返回错误时切换到次优提供商。
过去 3 天，模型可达，正常运行时间为 100.00%；可用性为 99.72%（错误和空响应计入不可用）。
过去 3 天的可用性
在 10 月 14 日上午 9 点到 10 月 17 日上午 9 点之间，可用性为 99.72%。
过去 24 小时的可用性
过去 24 小时 OpenRouter 的可用性为 99.76%。
当上游提供商发生错误时，如果你的请求过滤条件允许，我们可以通过路由到另一个健康提供商来恢复。你可以通过 Endpoints API 以编程方式获取每个提供商的正常运行时间数据，也可以进一步了解负载均衡和提供商路由选项。
应用
以下是向该模型发送最多流量的公开应用，能反映真实生产负载的样子，也提示了该模型最适合的使用场景。
- omp（新）：138M tokens
- Cline：一款开源 AI 编码智能体，内置于 IDE，可自主探索代码库、编辑文件、运行终端命令并使用浏览器自动化。101M tokens
- ISEKAI ZERO：AI 冒险应用，可以和喜欢的角色一起旅行。96.6M tokens
- Hermes Agent：由 Nous Research 开发的开源自我改进 AI 智能体，具备跨会话持久记忆，能从经验中构建可复用技能，内置 40 多种工具，包括网页搜索、浏览器自动化和视觉，还支持定时自动化和子智能体。86.1M tokens
- Kilo Code：开源 AI 编码智能体，支持 VS Code、JetBrains 和 CLI，通过智能体工作流帮助开发者更快交付代码。85.6M tokens
活动
下面是该模型随时间变化的 token 量和请求流量。提示 token 为 978K，补全 token 为 7K，推理 token 为 6K。提示 token 衡量输入大小，推理 token 显示响应前的内部思考，补全 token 反映总输出长度。
API
下面是调用该模型的即插即用方式。OpenRouter 的 API 兼容 OpenAI，大多数 SDK 只需更换基础 URL 即可使用。不同模型之间唯一变化的就是模型标识符。
- 获取 API 密钥：在 OpenRouter 控制面板创建 API 密钥，并将其设为环境变量，例如在 shell 中执行 export OPENROUTERAPIKEY=sk-or-v1-...。
- 发起第一个请求：使用模型标识符 deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017 调用 OpenRouter API。OpenRouter 支持具备推理能力的模型展示逐步思考过程：在请求中使用 reasoning 参数启用推理，并通过响应中的 reasoningdetails 数组查看模型在最终答案之前的内部推理；继续对话时，要把完整的 reasoningdetails 传回模型，以便它接着之前的思路继续推理。下面的示例中，OpenRouter 专有头部是可选的，设置后可让你的应用出现在 OpenRouter 排行榜上。支持 TypeScript、Python、cURL 等方式，只需将 model 设为 deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017，并可通过 stream 开启流式响应。
- 启用流式传输：在请求体中加入 stream: true，即可通过 server-sent events 接收响应。例如用 cURL 向 https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions 发送 POST 请求，头部带上 Authorization: Bearer $OPENROUTERAPIKEY 和 Content-Type: application/json，数据体中指定 model 为 deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017、stream 为 true 以及消息内容。
端点
聊天补全端点用于请求模型对给定对话的响应，支持流式和非流式模式，POST 到 https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions，需要 Bearer $OPENROUTERAPIKEY 授权，模型名为 deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017。此外还支持 OpenAI Responses API 格式（POST 到 /v1/responses）和 Anthropic Messages API 格式（POST 到 /v1/messages），同样使用该模型名；HTTP-Referer 和 X-Title 是可选头部，用于排行榜归属。
参数
| 名称 | 类型 | 默认值 | 说明 | | --- | --- | --- | --- | | reasoning | map | — | 控制支持思考 token 的模型的推理行为，包括是否启用推理、推理努力程度、最大推理 token 数，以及是否从响应中排除推理。 | | maxtokens | integer | — | 设置模型响应时可生成 token 数的上限。 | | temperature | float | 1 | 影响模型响应的多样性。 | | topp | float | 1 | 把模型的选择限制在概率累计为 P 的 top token 范围内。 | | stop | array | — | 遇到 stop 数组中的任意 token 时立即停止生成。 | | frequencypenalty | float | 0 | 根据 token 在输入中出现的频率来控制重复。 | | presencepenalty | float | 0 | 调整模型重复输入中已用 token 的频率。 | | logprobs | boolean | — | 是否返回输出 token 的对数概率。 | | toplogprobs | integer | — | 0 到 20 之间的整数，指定每个 token 位置返回多少个最可能的 token 及其对数概率。 | | tools | array | — | 工具调用参数，遵循 OpenAI 的工具调用请求格式。 | | toolchoice | string or object | — | 控制模型调用哪个（如果有）工具。 | | response_format | map | — | 强制模型生成特定输出格式。 |
目前该模型不通过欧盟区域内路由提供。
文档
在 OpenRouter 上构建 DeepSeek V4.1 Flash 1017 的指南、教程、博客和工具中，包括一篇名为《Does DeepSeek V4 Have Vision?》的博客文章。
常见问题
DeepSeek V4.1 Flash 1017 的文档在哪里？
文档包括《Does DeepSeek V4 Have Vision?》这篇博客；快速入门涵盖 API 密钥和首次请求，API 参考则列出了所有参数。
DeepSeek V4.1 Flash 1017 的上下文长度是多少？
上下文窗口为 1,048,576 token，最多支持 393,216 个补全 token。
DeepSeek V4.1 Flash 1017 支持工具调用和结构化输出吗？
支持。它接受 tools 和 toolchoice 进行函数调用，支持 responseformat 输出 JSON，但没有 JSON schema 强制校验。
DeepSeek V4.1 Flash 1017 支持哪些输入和输出？
它接受文本和图像作为输入，返回文本。
评论
讨论气氛整体积极，几乎没有质疑声音，大家主要分享资源并称赞新模型更好用、更便宜。主轴集中在编码工作流改造与成本效率上，同时有人期待官方把更便宜的网页搜索接口独立开放。
认为使用成本极具优势，尤其是搜索接口便宜得多
- 多条反馈提到性价比极高：原生网页搜索接口价格仅为 OpenAI 的十分之一，且随订阅附带的接口额度让用户在烧完高额 Claude Code 订阅后彻底重写编码智能体工作流，整体感到成本效率惊人（较多人） > 原生网页搜索接口比 OpenAI 便宜十倍，希望官方能把它单独开放出来。（@risphere）
认为非常适合作为编码引擎并改造智能体工作流
- 有人把 DeepSeek Flash 与 Opus 5.5 搭配，一个执行、一个做顾问/审阅；它和尚未完全开放的 Kimi K2.8 被当作主力编码模型，成本效率极高，尤其擅长 Svelte，用户也已基于额度和效率重写整个编码智能体工作流，并好奇在 opencode 等统一框架中的表现（较多人） > 它和尚未完全开放的 Kimi K2.8 是我主要的编码引擎，成本效率惊人，而且特别擅长 Svelte。（@nickludlam）
认为新版本表现更好且值得喜爱，并积极分发基准与模型资源
- 有用户表示自己最喜欢的模型又变强了，社区也贴出 Reddit 上的性能基准图表、Hugging Face 模型页和另一讨论链接，方便查证表现提升与获取模型权重（少数人） > 自己最喜欢的模型又变强了，真心喜欢 DeepSeek 在做的事。（@hmontazeri）