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api-docs.deepseek.com·2026/10/17·DeepSeek
DeepSeek 本轮发布开放自研搜索 API：底层 DeepSeek Search 是 AI 原生通用搜索引擎，每日处理数亿次全球请求、索引数千亿网页，支持多语言并实时返回高权威结果，通过检测机制过滤 SEO 垃圾、GEO 操纵与低质量 AIGC，用法见 Search & Fetch guide。同时，DeepSeek V4.1 Flash 升级为 DeepSeek-V4.1-Flash-1017，官方网页和 APP 同步更新，API 调用方式与价格不变，直接用 deepseek-flash 访问。官方称相对上一代 DeepSeek V4.1，新模型实现性能-成本 Pareto 改进，在 HLE（纯文本子集）42.6、DeepSWE 77.0、BabyVision（带工具）92.5 等多项基准上提升明显；Terminal-Bench 采用 Claude Code 框架测试。
为什么重要 搜索 API 提供实时、过滤低质 AIGC 的检索能力，可作为 RAG 数据源；模型升级但调用与定价不变，降低工程切换成本适合 关注 DeepSeek 模型升级与搜索 API 数据接入的 AI 工程、数据闭环从业者
$ deepseek-flash
开放自研搜索 API DeepSeek 的网页与 API 搜索能力由其自研的 DeepSeek 搜索引擎驱动，该引擎每天稳定处理来自全球的数亿次搜索请求。DeepSeek Search 是一个 AI 原生通用搜索引擎，索引数千亿网页，支持多语言搜索，并实时返回高度相关、权威且及时的结果。它通过严格的检测机制过滤 SEO 垃圾、GEO 操纵与低质量 AIGC，为用户和 LLM 提供权威可信的信息。使用细节见 Search & Fetch 指南。 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 更新 DeepSeek V4.1 Flash 已升级为 DeepSeek-V4.1-Flash-1017。官方网页与 APP 模型也已更新为新版本。API 调用方式与价格保持不变——只需使用 deepseek-flash 即可访问最新模型。 性能—成本的 Pareto 改进 与上一版 DeepSeek V4.1 相比，新模型在各项基准上均有大幅提升： HLE（无工具）：42.6（44.0*） Terminal-Bench 4.0：42.3 DeepSWE v1.1：77.0 ProgramBench：29.1 NL2Repo-Bench：68.2 Automation-Bench v1.0.6：60.5 Agents' Last Exam：35.4 Apex Bench v1.1：72.1 Chartography（带工具）：83.0 BabyVision（带工具）：92.5 ZeroBench-main（带工具）：51.0
Opening up the in-house search API DeepSeek's web and API search capabilities are powered by our in-house DeepSeek search engine, which reliably handles hundreds of millions of search requests from around the world every day. DeepSeek Search is an AI-native general-purpose search engine that indexes hundreds of billions of web pages, supports multilingual search, and returns highly relevant, authoritative, and timely results in real time. It filters SEO spam, GEO manipulation, and low-quality AIGC through strict detection mechanisms, ensuring authoritative and trustworthy information for users and LLMs. For usage details, see the Search & Fetch guide . DeepSeek-V4.1-Flash-1017 Update DeepSeek V4.1 Flash has been upgraded to DeepSeek-V4.1-Flash-1017. The official web and APP models have also been updated to the new version. The API calling method and pricing remain unchanged — simply use deepseek-flash to access the latest model. Performance–cost Pareto improvement Compared with the previous DeepSeek V4.1, the new model delivers substantial improvements across benchmarks: HLE (w/o tools): 42.6 (44.0*) Terminal-Bench 4.0: 42.3 DeepSWE v1.1: 77.0 ProgramBench: 29.1 NL2Repo-Bench: 68.2 Automation-Bench v1.0.6: 60.5 Agents' Last Exam: 35.4 Apex Bench v1.1: 72.1 Chartography (w/tools): 83.0 BabyVision (w/tools): 92.5 ZeroBench-main (w/tools): 51.0
EVIDENCE / METHODS
表格
DeepSWE v1.1 达 77.0，ProgramBench 为 29.1
| Benchmark | 得分 | 备注 |
|---|---|---|
| HLE (w/o tools) | 42.6 (44.0*) | *仅纯文本子集 |
| 术语解释终端代理基准，本次用 Claude Code 框架测试 | 42.3 | Claude Code 框架测试 |
| DeepSWE v1.1 | 77.0 | — |
| ProgramBench | 29.1 | — |
| NL2Repo-Bench | 68.2 | — |
| Automation-Bench v1.0.6 | 60.5 | — |
| Agents' Last Exam | 35.4 | — |
| Apex Bench v1.1 | 72.1 | — |
注释 · 新模型与前一 DeepSeek V4.1 对比，原文未给前代数值出自 §DeepSeek-V4.1-Flash-1017 Up