WorkBuddy 模型菜单又更新：DeepSeek-V4.1-Flash 已同步到 1017 最新版

摘要： WorkBuddy 模型菜单更新：DeepSeek-V4.1-Flash 已同步到 V4.1-Flash-1017，1M 上下文、原生多模态、0.11x，普通人也可低成本跑长任务。

DeepSeek-V4.1-Flash 悄悄更到了 1017 版本——1M 上下文、原生多模态、积分消耗倍率仅 0.11x。这次更新不只是参数变了，更关键的是，它让"把一整个项目交给 AI 慢慢跑"这件事变得成本可控。WorkBuddy 已第一时间同步，下拉菜单即可切换。

一、模型菜单不是静态的

过去半年，AI 模型的迭代节奏明显加快了。一个模型从发布到更新，周期被压缩到以"周"计；同一家厂商的同一个系列，也可能在一个月内连发两个版本。对用 AI 干活的人来说，这既是好事——能力在肉眼可见地变强，也是麻烦——你得不断重新了解"现在该用哪个、参数怎么调"。

这也解释了，为什么选一个会持续接入新模型的工作台，比反复在不同工具间横跳要省心得多。以 WorkBuddy 为例，它的模型选择器里直接列着一批内置大模型，你可以自己点名某一个，也可以按使用档位交给系统来挑。这种"持续纳新"的菜单，意味着厂商每上线一个值得用的新模型，你不用换软件、不用重新配置，下拉里就能直接切过去。

而最近这一轮更新里，更值得普通用户点开看一眼的，是 DeepSeek 家族那款 Flash 模型又进了版本。它已经从初版同步到了 V4.1-Flash-1017，也就是大家常说的"1017 最新版"。

二、1017 版本更新内容

先把 DeepSeek 这边的脉络理清楚。V4.1-Flash 初版发布于 2026 年 9 月 10 日；到了 2026 年 10 月 17 日，官方推送了 V4.1-Flash-1017 更新，网页端、App 与 API 同步切换（API 接口名仍沿用 deepseek-flash）。这次更新背后的技术底座也值得记一笔：模型采用 552B 参数的 MoE 架构，Causal-Encoder-Decoder 结构，输入激活约 80 亿参数、输出激活约 160 亿参数。

真正让它在"跑 Agent 类任务"上有成本优势的是 KV Cache 压缩。相比上一代，HBM 显存需求降到约四分之一、SSD 需求降到约八分之一；相对初代更是缩小了 437 倍。显存和存储占用大幅下降，直接压低了这类长链路、多轮调用任务的运行成本。

1017 版本以 MIT 开源许可释出，权重上架 HuggingFace 与 ModelScope，意味着开发者可以自部署、二次开发。训练方式上，这一版用了"自反馈强化学习（reinforcement learning with self-feedback）"，主打端到端项目开发，官方称之为"许愿式编程 Wish-Driven Programming"——你给出目标，它把项目从零搭起来，输出更精简、耗时更短。

进步是实打实的，但也要客观说。在 11 项基准测试里，1017 相比上一版 V4.1-Flash 全部上涨，比如 Terminal-Bench 4.0 从 31.2 提升到 42.3、ProgramBench 从 20.3 到 29.1、DeepSWE v1.1 从 74.2 到 77.0、Automation-Bench 从 54.8 到 60.5、HLE 从 36.8 到 42.6。放在与 Claude Opus 5、GPT-5.6-Sol 的对比里，它在 DeepSWE v1.1、Automation-Bench 等工程类基准上小幅超过，但 11 项里只有 4 项超过 Opus 5，其余仍落后——说它"全面超越"并不成立，准确的说法是"在 Agent 与工程类任务上进步明显"。

官方演示也值得一看：故宫 3D 建模、网页赛车游戏、用 Godot 复刻《传送门 2》、以及 Valley of Ages 文明演化场景。这些演示指向的是同一类能力——把"一个完整项目"作为交付物，而不是只回一段文字。

回到和 WorkBuddy 的关系上：2026 年 9 月 10 日 V4.1-Flash 发布时，WorkBuddy（与 CodeBuddy）就是官方发布合作伙伴，属于中国区首发，day one 就能在 WorkBuddy 里选中它。这次 1017 的同步，延续的正是这条"尽快接住新模型"的路线。

三、在 WorkBuddy 中的使用方式

落到 WorkBuddy 的具体操作上，入口很直接：在对话框右下角的「模型选择」下拉菜单里就能切换，找到 DeepSeek-V4.1-Flash 点选即可。

点开这个模型，几项规格是普通用户最能直接感知的：

• 原生多模态：支持把图片作为输入，截图、设计稿、照片能直接当上下文使用。
• 0.11x 消耗倍率：在 WorkBuddy 的积分体系里，跑这个模型的消耗速度相对较低，长任务跑起来负担轻。
• 夜间折扣：周一至周五 09:00～12:00、14:00～18:00 属于高峰、按原价计积分；非高峰期积分打 5 折。换句话说，把不赶时间的活安排到非高峰时段，能省下一半积分。
• 思考模式：支持思考模式，能展开查看完整的思考链。思考强度可选低、高、极致三档，绝大多数任务用默认档就够了，遇到硬骨头再往上加。
• 上下文窗口三档：300K / 600K / 1M 按需选，处理超长文档或要记住大量历史内容时再开大，平时不必盲目拉满。

一个具体的打开方式：在模型选择里找到 DeepSeek-V4.1-Flash，点选后把思考强度调到合适的档，再按任务长度选好上下文窗口，就可以开始用了。比如要它读一摞截图加一份文档做汇总，直接把图片和文件拖进对话框当上下文，它就能基于这些内容接着干活。

四、适用场景分析

对于普通用户来说，更关键的问题是：为什么要专门点开 DeepSeek-V4.1-Flash，而不是随手用默认档位？这得回到 WorkBuddy 本身的定位。

WorkBuddy 不是"你问一句它答一句"的聊天框，而是能理解自然语言指令、自主规划并执行多步骤复杂任务的智能体：它支持文档、表格、PPT、数据分析这类多模态任务，能读取你授权电脑里的文件夹、批量处理本地文件，还有跨会话的持久化记忆，并且覆盖了 Windows、macOS、鸿蒙、App 与小程序多个平台。简单说，它交付的是"一个能验收的结果"，而不是一段仅供参考的回复。

这种"多步、长链路、要和本地文件打交道"的活，恰好是 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的高性价比区间。1M 上下文意味着它能一口气吞下很长的材料——一整份研报、几十页的合同、一堆散落的表格，不用你手动切段喂；原生多模态意味着截图、设计稿、照片能直接当输入，省去你先把图转成文字的麻烦；0.11x 倍率加上非高峰 5 折，让"反复试、多跑几轮"这件事不再心疼积分。

举一个能照着做的例子：周末想整理电脑里三个月的项目资料，又不急在这一两个小时出结果。你在对话框右下角的模型选择里切到 DeepSeek-V4.1-Flash，把上下文窗口开到 1M、思考强度用默认档，把文件夹里那些 PDF 和表格拖进去，描述清楚"按项目名归类、提取每项的里程碑和风险点、输出成一份表格"。这类批量整理、不赶时间的任务，丢到非高峰时段让它慢慢跑，既拿到了结果，又把积分花在了刀刃上。

总结

说到底，模型菜单持续更新对普通用户的意义，不在于又多了个名字，而在于常用的工作台能不能总把好用的新模型尽快接住。WorkBuddy 把 DeepSeek-V4.1-Flash 同步到 1017 版本，1M 上下文、原生多模态加不算高的积分消耗，让长文档梳理、多文件批量麻烦活变得随手可交。把入口摸熟、档位调对，剩下的交给它慢慢跑就行。团队如果有统一采购的需求，企业侧也同步上线了这款模型，可看看下方的活动方案。

企业或团队侧有采购规划的，可以借着 WorkBuddy 限时·双倍 Credits 活动 把成本算清楚：即日起至 2026 年 12 月 31 日 23:59:59，期间新购、续费或扩容企业旗舰版、企业专享版，每账号每月可在版本已含积分之上再额外获得 2,000 Credits，加赠额度进入团队共享池，随订阅周期按月发放。