DeepSeek 将 V4.1-Flash-1017 定义为一次小幅更新，重点是推理、编程和视觉能力，以及更短的输出和执行时间。官方模型卡给出的 Terminal-Bench 4.0 从 31.2 升至 42.3，使用 Claude Code harness；DeepSWE 1.1 从 74.2 升至 77.0，使用 Mini-SWE-V2。这些是官方特定运行框架下的结果，不能与换了工具、提示或重试规则的分数直接比较。部署说明也有实际细节：项目提供 Python 编码参考和 deepseek-recipe 的 Rust 绑定，没有直接可用的 Jinja 模板；推理、工具执行与 HTTP 服务仍由接入方负责。
更贴近日常选型的是 u/Fabulous_Pollution10 的独立小实验：从自己的工作中整理十个编程任务，每题运行三次，用隐藏测试验收。新版本搭配 Pi、高思考档位时 30 次全部通过，平均每任务约 0.045 美元、约 55 万 token，作者报告速度约为九月版本最高思考档的 1.7 倍。这里的低账单与大量输入命中缓存有关，不能只看 token 总量。低思考档位下，Pi 为 27/30 次通过，原生 harness 为 29/30；但两者“同一题三次都通过”的任务比例都是 90%。这个差别恰好说明，一次运行成功率和稳定完成一项任务不是同一个指标。