cherry 10月17日，DeepSeek发布V4.1-Flash-1017，价格保持不变。开发者Ibragim Badertdinov从自己约三个月的智能体使用记录中挑出10项编程任务，涉及数据处理、后端、前端和部署，使用Python和TypeScript，并配有自动检查程序。他在同一套编程工具中让每个模型各跑三遍，DeepSeek用高推理档位，Opus 5.5和GPT-6 Astra用低档位。
三款模型全部通过。DeepSeek平均每项花费0.045美元，Opus为0.1168美元，GPT-6 Astra约0.26美元；耗时则相反，Opus平均37秒，GPT 55秒，DeepSeek需要2分38秒。DeepSeek每项任务平均用15.3步，Opus为3.7步，GPT为6.5步，总token用量约54.7万，Opus约3.1万。费用没有随之上涨，是因为几乎所有输入都命中了缓存，记录中的缓存命中率为97.9%。这里比较的是通过API完成任务的费用，不是订阅套餐的月费。
与9月版相比，新版也有进步。上一版用最高推理档位跑了30次，通过28次，平均每项4分30秒；新版高档位30次全部通过，耗时降到2分38秒。
官方展示的案例包括故宫3D场景、网页赛车游戏和用Godot制作的《传送门2》复刻演示，称新版通过带自我反馈的强化学习改善了从头完成项目的能力。开发者Fabiano Firmo用Three.js制作宝马M5的3D模型，只给了一次提示，花费0.38美元，耗时1小时10分钟。
但在普通任务上，等待时间被放大。开发者Alex Carter称，让DeepSeek Harness做一个普通落地页用了41分钟，随后两项网页任务分别花了43分钟和40分钟；这类页面他通常十分钟就能完成。开发者unbug也有类似感受，认为模型变聪明了，却容易想得太久、迟迟不动手。
