TL;DR
DeepSeek V4.1 Pro 是對 V4 Pro 的未來接班者之官方引用，截至 2026 年 10 月 14 日所審閱的官方來源未確立發佈日期。9 月 10 日的 Flash 宣告提供了最清晰的發佈線索。可用的 Flash 規格與評測有助於開發者做準備，但並不能確立 Pro 的能力。DeepSeek 已澄清將因用戶需求繼續提供 V4 Pro。以下基準數據描述的是最初的 Flash 發佈版本，而非 10 月 17 日的 Flash-1017 更新；在整合前，應驗證供應商特定的模型版本。
Key Takeaways
- 發佈狀態：V4.1 Pro 已被官方引用，但未確認具體發佈日期。
- 最重要線索：V4.1 Flash 的公告把未來的 V4.1 Pro 與一項 API 過渡計劃關聯。
- API 狀態：DeepSeek 因用戶需求確認持續提供 V4 Pro 服務且計費不變；先前將 Pro 請求重定向至 Flash 的計劃已被取代。
- 技術基礎：V4.1 Flash 披露 552B 參數骨幹、非對稱處理與 1M-token 上下文。
- 準備：對現有模型進行基準測試，並保持 API 模型標識符可配置。
DeepSeek V4.1 Pro 何時發佈？
截至 2026 年 10 月 14 日，本文所審閱的官方來源未確立 DeepSeek V4.1 Pro 的發佈日期。其名稱出現在 DeepSeek 的產品溝通中，但對未來產品的引用並非發佈時間表。
2026 年 9 月 10 日，DeepSeek 發佈了 V4.1 Flash，作為新架構家族中最小的成員。其官方發佈公告描述了初步計劃：在未來 V4.1 Pro 發佈前，將舊的 V4 Pro API 重定向至 V4.1 Flash。該聲明把接班者與具體遷移策略聯繫起來，但未確立發佈日期、訓練狀態或最終規格。
DeepSeek V4.1 Pro 發佈時間線
| 日期 | 進展 | 影響 |
|---|---|---|
| 2026 年 4 月 24 日 | 發佈 V4 預覽系列 | 上一代基線 |
| 2026 年 8 月 13 日 | V4 Pro 一般可用性更新 | 已知旗艦基線 |
| 2026 年 9 月 10 日 | 宣布 V4.1 Flash；引用 V4.1 Pro | 引入新架構家族，引用未來的 Pro 接班者，但未確認發佈日期 |
| 2026 年 9 月 14 日 | 原定 V4 Pro 遷移目標 | 隨後修訂 |
| V4.1 Pro 發佈 | 尚未宣布日期 | 時程仍未確認 |
官方新聞檔案將 V4 預覽 的發佈日期定於 4 月 24 日，將 V4 Pro 的正式發佈定於 8 月 13 日。9 月的遷移日期是服務過渡目標，並非 V4.1 Pro 的發佈日期。
9 月的公告曾提出在未來 Pro 發佈之前，從 9 月 14 日起將 V4 Pro 請求重定向至 Flash。然而，目前的 API 文檔把 V4 Pro 列為具有獨立資費的單獨模型。DeepSeek 隨後在其 9 月 10 日的官方更新日志條目 中澄清，因應用戶需求，將在 9 月 14 日之後繼續提供 V4 Pro API 服務，且計費不變。因此，先前的重定向提案應視為已被取代的計劃，而非當前的 V4 Pro 路由政策。當前模型表列示 deepseek-v4-pro 為 V4-Pro-0813，deepseek-flash 為 V4.1-Flash-1017；部署前請核實各供應商的模型映射。
未來的確認應來自專門的 DeepSeek 公告、受支持的 API 標識符，以及已公布的 Pro 評測與定價。
DeepSeek 對 V4.1 Pro 官方確認了什麼？
已確認資訊
在發佈之前，區分官方聲明與技術揣測至關重要。V4.1 Flash 的披露提供了關於架構家族的大量證據，但並不會自動成為 V4.1 Pro 的規格。
DeepSeek 已將 V4.1 Pro 引用為 V4.1 家族的未來成員，但所審閱的來源未確立其發佈日期、公開模型標識符、參數規模、上下文窗口、視覺支持、推理控制、基準結果或 API 定價。可用的 V4.1 Flash 規格提供的是架構家族的背景，而非已確認的 V4.1 Pro 規格。
DeepSeek 將 V4.1 Flash 描述為為擴展而設計的新家族中最小的成員。這支持更大的未來架構，但並不證明 V4.1 Pro 會只是更大的拷貝。訓練、活化參數預算、注意力方案與後訓練方法均未確認。
社群報告／洩漏
在 2026 年 9 月 27 日的一則 X 帖文中，@NFT_Chen 聲稱 DeepSeek V4.1 Pro 已出現在內部測試中，並提供受帳戶門檻限制的早期存取。
@NFT_Chen 的貼文是未經驗證的社群報告，並非 DeepSeek 的官方公告。該截圖可見 V4.1 Pro 名稱、Early access 標籤以及多個配置欄位，但未能證實截圖來源、部署環境、與線上模型的連結、公共 API 可用性或最終產品規格。應將其視為進一步核實的線索，而非確認的發佈證據。
所附的配置截圖顯示 DeepSeek V4.1 Pro 名稱、Early access 標語、高推理努力值，以及關於訓練數據使用、非高級存取與無多模態支持的標記；其中亦包含 FREEBUFF_AI_TRAINING_NOTICE 標識符。
若為真且連結至活躍集成，該項目可能是早期存取的線索。可用性標記並非服務保證，作者的臨近發佈預測也非確認的發佈視窗。將該截圖視為需進一步核實的線索，而非 Pro 規格。
關於 DeepSeek V4.1 Pro 的已知資訊
V4.1 Flash 為即將到來的家族提供了最清晰的技術基礎。V4.1 Flash 採用因果編碼—解碼器架構，對預填與解碼使用不同的計算路徑。
根據技術模型卡，已發佈的模型包含 40 個 Transformer 層，其中編碼器 20 層、解碼器 20 層。
| 規格 | DeepSeek V4 Pro | V4.1 Flash | V4.1 Pro |
|---|---|---|---|
| 骨幹參數 | 1.6T | 552B | 未宣布 |
| 活化參數 | 49B | 8B 輸入／16B 輸出 | 未宣布 |
| 架構 | MoE | 因果編碼—解碼器 MoE | 未宣布 |
| 上下文窗口 | 1M | 1M | 未宣布 |
| 最大輸出 | 384K | 384K | 未宣布 |
| 原生圖像輸入 | 未在列出的配置中 | 支持 | 未宣布 |
| KV 快取佔用 | 不可直接比較 | ～890 bytes/token | 未宣布 |
| 推理控制 | 低／高／最大 | 連續 1–100 | 未宣布 |
| 可用性 | API | API 與開放權重 | 未宣布 |
雖然 V4.1 Flash 含有 552B 的骨幹參數，但每個輸入 token 僅約 8B 參數被活化，輸出期間約為 16B。
因果編碼—解碼器的可擴展潛力
預填與解碼的分離可能使未來家族成員在提升表徵能力的同時，管理推理成本。V4.1 Flash 還具備 Compressed Sparse Attention 2 與 FP4 KV 快取。V4.1 Pro 是否以及如何繼承這些特性仍未知。
DeepSeek 報告 V4.1 Flash 的全局 KV 快取佔用約為每個 token 890 bytes，相較於 V4 Flash 的 3,514 bytes。這是全局 KV 快取比較，並非總服務記憶體的度量。
本文重現的兩張原始圖形均發佈於 DeepSeek 的官方模型卡；兩者皆非 V4.1 Pro 結果。
DeepSeek V4.1 Pro vs V4 Pro vs V4.1 Flash
有用的起點是已發佈模型之間的觀察差異，而非臆測的 Pro 基準。下表比較已發佈的 V4 Pro 0813 模型與 9 月最初的 V4.1 Flash 發佈。
DeepSeek 基準比較
| 基準（指標） | V4 Pro 0813 | V4.1 Flash | Flash − Pro（百分點） |
|---|---|---|---|
| GPQA Diamond (Pass@1) | 92.4 | 90.9 | −1.5 |
| HLE，僅文字 (Pass@1) | 42.7 | 39.1 | −3.6 |
| Terminal-Bench 2.1 (Pass@1) | 87.9 | 90.6 | +2.7 |
| Terminal-Bench 3.0 (Pass@1) | 11.8 | 30.0 | +18.2 |
| DeepSWE v1.1 (Resolved) | 62.7 | 74.2 | +11.5 |
| CyberGym (Pass@1) | 83.3 | 88.1 | +4.8 |
| HLE with tools (Pass@1) | 60.0 | 63.9 | +3.9 |
| Agents’ Last Exam (Pass@1) | 25.7 | 31.8 | +6.1 |
版本註記（2026 年 10 月 19 日）：
它們並非 V4.1-Flash-1017 的結果。DeepSeek 的
確認其網站、App 與 API 已切換至 Flash-1017。此表保留作為與 V4 Pro 0813 的歷史比較。請勿將分數差異解讀為與最新 Flash 版本的比較；在做出當前模型選擇之前，請重新運行匹配的評測。
官方 instruct-model 評測表是上述供應商報告基準結果的來源。為一致比較，HLE 分數均基於兩個模型的僅文字子集。所有分差以百分點而非相對百分比增幅表示。
基準條件與限制
Flash instruct 評估使用 reasoning_effort=100、temperature=1.0 與 top_p=0.95。Terminal-Bench 使用 DeepSeek Harness Minimal，提供 1M-token 上下文；DeepSWE v1.1 使用 mini-SWE。這些設定描述的是 Flash 的報告運行，不應假定可重現每個比較模型的配置。
隨附的跨框架研究規定了 Linux 容器、max_steps=500、DeepSWE 每個任務八個樣本、Terminal-Bench 2.1 三個樣本，且後者不允許網路存取。這些細節屬於該研究，並不自動適用於頭條表中的每一行。模型卡未提供所有列示分數的統一硬體配置；此處不做硬體標準化吞吐量的主張。
DeepSeek 的原始代理表現圖比較了 Flash 與部分前沿模型。圖中的 Terminal-Bench 3.0 值 17.7 屬於 Kimi K3，而非 V4 Pro。上述表格提供了單獨的 V4 Pro 比較。
這一歷史比較顯示，較小的模型未必在所有任務上表現較差。相對於 9 月的初始 Flash 發佈，V4 Pro 在部分推理測試上領先，而 Flash 在若干終端、程式設計與工具評估上領先。這些排名不應延伸到 Flash-1017，需以更新且可比的測試為準。
DeepSeek V4.1 Pro 可能花費多少？
DeepSeek 尚未宣布 V4.1 Pro 的定價。當前第一方定價提供了參考，而非預測。費率區分尖峰與離峰時段、快取命中與未命中輸入，以及生成輸出。
以下數據來自 DeepSeek 定價文檔；費率可能變更。
價格與限制檢查於 2026 年 10 月 14 日。尖峰時段為週一至週五 UTC 01:00–04:00 及 06:00–10:00，不含中國法定節假日；其他時段為離峰。這些為 DeepSeek 第一方費率，並非 CometAPI 報價；需另行核實供應商特定的計費。
| 每 1M tokens 價格 | Flash 離峰 | Flash 尖峰 | V4 Pro 離峰 | V4 Pro 尖峰 |
|---|---|---|---|---|
| 快取命中輸入 | $0.003 | $0.006 | $0.022 | $0.044 |
| 快取未命中輸入 | $0.15 | $0.30 | $0.66 | $1.32 |
| 輸出 | $0.60 | $1.20 | $1.98 | $3.96 |
在 10 月 14 日的定價與限制快照中，V4.1 Flash 與 V4 Pro 均支持 1M token 上下文窗口。列示的並發上限為 Flash 2,500、V4 Pro 500，尖峰與離峰顯示相同上限。這些為第一方限制；部署前請確認所選供應商的限制。
按已公布的離峰費率計算，Flash 的未快取輸入較 V4 Pro 約便宜 77%，生成輸出約便宜 70%。其較低定價對需要重複代理操作與文件密集工作流尤為相關。
V4.1 Pro 的品質與成本權衡
僅作示例：若模型每次嘗試成本 $0.01、成功率 60%，則每次成功的期望 API 成本為 $0.0167；而每次 $0.03、成功率 95% 的模型，每次成功約為 $0.0316。這些數值並非測得的 DeepSeek 性能；假設為成功概率固定的獨立嘗試。若較高成功率能降低審核、返工或其他業務成本，仍可能更值得選擇。
開發者應如何為 DeepSeek V4.1 Pro API 做準備？
開發者可以先驗證現有可相容介面、當前模型與可重用的測試流程，而不假定 V4.1 Pro 的標識符。關鍵在於將模型選擇與應用邏輯分離。
先從可用的 DeepSeek 模型開始
開發者可透過 CometAPI 的 DeepSeek V4 Pro API 與 CometAPI 的 DeepSeek V4.1 Flash API 建立當前基線。示例使用 CometAPI 的 deepseek-v4.1-flash 標識符。DeepSeek 自有 API 使用 deepseek-flash；標識符與金鑰因供應商而異，不應互換。
安裝 openai 套件並在運行前設定 COMETAPI_KEY。這是最小化的集成示例；生產使用前請在自己的帳戶中驗證。
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key=os.environ["COMETAPI_KEY"],
base_url="https://api.cometapi.com/v1"
)
model = os.getenv("DEEPSEEK_MODEL", "deepseek-v4.1-flash")
response = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a careful coding assistant."},
{"role": "user", "content": "Explain how to optimize Python API latency."}
]
)
print(response.choices[0].message.content)
此示例中的模型標識符指向 Flash，而非未宣布的 Pro 變體。僅在官方模型 ID 得到確認並通過測試後方可替換。
建立可重複的 DeepSeek 評估套件
| 測試範疇 | 建議任務 | 主要指標 |
|---|---|---|
| 推理 | 經核證的科學問題 | 準確率 |
| 程式設計 | 多檔案版本庫變更 | 通過測試數 |
| 代理 | 工具輔助研究 | 完成率 |
| 結構化輸出 | 受架構約束的 JSON | 有效性 |
| 長上下文 | 文件檢索 | 召回率 |
| 視覺 | 圖表／文件理解 | 提取準確率 |
| 延遲 | 受控重複請求 | P50／P95 |
| 成本 | 完整工作流程評估 | 每次成功成本 |
使用這些現有模型結果來選擇基線，而非用來預測 V4.1 Pro 的性能。上述基準證據早於 Flash-1017。對於終端與工具工作流，亦需測試長期任務完成與冗餘工具調用；在受控負載下測量延遲。這些是評估目標，而非官方的 V4.1 Pro 承諾。
在可能情況下使用一致的提示、工具、數據與推理配額。不同的測試框架設定可能產生與模型本身無關的表面增益。
準備漸進式部署策略
- 相容性：測試身份驗證、串流、模式（schema）、工具呼叫與代幣上限。
- 影子評估：在不改變生產輸出的前提下處理真實任務樣本。
- 受控上線：將少量符合條件的請求路由至新模型。
- 回滾：保留先前已驗證的路由，直至滿足可靠性與預算目標。
應該等待 DeepSeek V4.1 Pro 還是現在使用 V4.1 Flash？
若可用模型滿足需求，請先使用並保持模型路由可配置，以便未來評估 Pro。保持模型路由可配置，並在發佈日期、受支持的 API 標識符與評測結果公布後再行重新評估。
| 需求 | 實際選擇 | 原因 |
|---|---|---|
| 低代幣成本 | 評估 V4.1 Flash | 公布費率較低 |
| 大規模代理 | 先測試 Flash | 代理分數與並發 |
| 困難推理 | 比較 V4 Pro 與 Flash | 不同任務優勢 |
| 現有 V4 Pro 系統 | 保留已驗證的集成 | 避免回退 |
| 原生視覺輸入 | 測試 Flash | 官方視覺支持 |
| 關鍵工作流 | 任務特定評估 | 以實際準確性優先於排行榜 |
若未來可能評估 V4.1 Pro，請保持模型標識符可配置。
結論
DeepSeek V4.1 Pro 已被官方引用，但在所審閱的來源中，其發佈日期、公共 API 標識符、定價與基準結果仍未確認。開發者可先使用可用的 V4 Pro 與 V4.1 Flash 路由，同時保持模型選擇可配置，並在採用任何未來的 Pro 發佈前重新運行匹配的評測。