DeepSeek 以 MIT 许可发布 V4.1-Flash-1017：DeepSWE v1.1 从 74.2 升到 77.0，Terminal-Bench 4.0 从 31.2 升到 42.3
V4.1-Flash 的一次小版本更新，编码和智能体分数明显上涨，同时官方称执行时间和输出长度都变短。这一条讲涨了多少、和闭源模型比在什么位置。
// 要点
- 仓库与权重均为 MIT 许可；官方称在推理、编码、智能体与视觉基准上都有大幅提升，同时缩短任务执行时间与输出长度。
- 官方表格：DeepSWE v1.1 为 77.0（上一版 74.2，Opus 5 为 74.0，GPT-5.6 Sol 为 73.0）；Terminal-Bench 4.0 为 42.3（上一版 31.2，Opus 5 为 51.8），后者用 Claude Code 作为测试框架。
- Automation-Bench v1.0.6 从 54.8 升到 60.5，Apex Bench v1.1 从 64.6 升到 72.1。
- 推荐上下文窗口 1M、max_tokens 不低于 256K；不附 Jinja 对话模板，改为提供 Python 参考编码实现和 Rust 编写的 deepseek-recipe 工具库。
开发者视角和 10-17 的 Beam、10-16 的 Muse Spark Open 连起来看，开源编码模型这一周集中逼近闭源。我会先在 Claude Code 里把后端切到它跑一批自己仓库的真实任务，重点看输出变短后改动是否还完整；没有 Jinja 模板这点要提前留意，自托管时别用通用模板硬套。