描述
DeepSeek-V4.1-Flash-1017 是对 DeepSeek-V4.1-Flash 模型的小幅更新,提供了在推理、编码、代理任务和视觉基准方面的显著改进。该模型旨在提高性能,同时减少任务执行时间和输出长度,使用户能够更高效地完成任务,并降低成本。该模型在多个代理工具中推进了性能-成本的帕累托前沿,使其成为各种应用的宝贵工具。
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该模型已与其他多个模型进行了基准测试,显示出在无工具的 HLE、Terminal-Bench 4.0、DeepSWE v1.1 等领域的显著改进。例如,在无工具的 HLE 基准测试中,DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的得分为 42.6,而其前身为 36.8,展示了其增强的能力。
DeepSeek-V4.1-Flash-1017 包含一个自包含的 Python 参考实现,用于提示编码,支持多轮对话、工具调用、思考模式、数字推理等。此外,它还提供了一组带有 Python 绑定的 Rust 库,称为 deepseek-recipe,提供了一个维护良好的、协议感知的工具包,用于将 API 请求转换为对话格式并解析模型输出。
该模型根据 MIT 许可证进行许可,确保用户的开放访问和灵活性。对于那些有兴趣在本地运行推理的人,推理文件夹中提供了详细的说明,包括权重转换和推荐的采样参数。
- 类别AI 模型与大语言模型
- 定价模式开源
- 部署云端, 自托管
- 平台网页版
DeepSeek-V4.1-Flash-1017亮点
增强的推理能力
改进的编码性能
更快的任务执行
减少的输出长度
先进的视觉基准
Python 参考实现
带有 Python 绑定的 Rust 库
根据 MIT 许可证开源
DeepSeek-V4.1-Flash-1017入门
访问模型页面:访问 Hugging Face 模型页面
身份验证:登录到您的 Hugging Face 账户
配置:使用推荐参数设置模型
发送提示:使用模型进行各种任务
微调:根据特定需求调整模型
DeepSeek-V4.1-Flash-1017的使用案例
- 推理增强
- 编码效率
- 视觉基准测试
- 成本降低
- 开源开发






