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DeepSeek把AI编程卷进「许愿时代」:从零造3D游戏,DeepSWE跑分超Opus 5

动察 Beating AI 快讯,DeepSeek 将 V4.1 Flash 升级至 1017 版本,网页端、App 和 API 已同步切换,新模型权重也已按 MIT 协议开源。


官方测试中,DeepSWE v1.1 软件工程任务通过率从 74.2% 提升至 77.0%,超过 Claude Opus 5 的 74.0%。Terminal-Bench 4.0 从 31.2% 提升至 42.3%,但仍低于 Opus 5 的 51.8%。按照官方公布的成本曲线,达到 77% 通过率的配置,每题平均仅花费约 1.3 元。不过,对比对象是 Opus 5,而非更新的 Opus 5.5。


新版本重点强化了「许愿式编程」,也就是只给出简单需求,让 AI 自行规划并完成整个项目。DeepSeek 利用自反馈强化学习改进这类能力,并展示了故宫 3D 场景、网页版赛车游戏,以及基于 Godot 引擎的《传送门 2》复刻。官方称,新模型完成任务的时间和输出长度均有所减少,还针对 DeepSeek Harness、腾讯 CodeBuddy 和 WorkBuddy 做了优化。


此外,DeepSeek 首次向开发者开放自研搜索引擎的 Search 和 Fetch API。开发者可以让 Agent 直接搜索网页、抓取正文。两个接口均按成功请求计费,每千次 5 元。通过 Claude Code、Codex 内置网页搜索功能触发的 Search 请求,前两周暂免接口调用费。

AI 解读
V4.1 Flash 的爬坡已成节奏:7 月底 V4-Flash 在 DeepSWE 为 54.4,8 月 V4-Pro 到 62.7,9 月 V4.1 Flash 74.2,1017 版 77.0——两个月四次迭代,每次以 Opus 为坐标。权重按 MIT 开源,官方点名适配腾讯 CodeBuddy、WorkBuddy,底座直接铺进第三方 Harness。

对比锚点更说明问题:DeepSWE 超的是 Opus 5 的 74.0,官方自承对手已到 Opus 5.5;Terminal-Bench 4.0 的 42.3% 仍落后 Opus 5 的 51.8%。77% 通过率对应每题 1.3 元,成本仍是主线。

结构动作埋在末尾:首次开放自研 Search/Fetch API,每千次 5 元,Claude Code、Codex 内置搜索触发的前两周免单。DeepSeek 从卖 token 转向卖 Agent 检索层,用免单换第三方 Harness 的入口。
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