DeepSeek V4.1 Pro 出現在某個程式編寫代理的原始碼中。它是測試用的 fixture。

2026 年 11 月 11 日 18:50 UTC，一筆提交進入了某個開源編碼代理的模型選擇器程式碼。它新增的字串之一，是 deepseek/deepseek-v4.1-pro。不到一天，這個 id 就從程式碼差異流傳到一則寫著「DeepSeek-v4.1-pro 可能即將推出」的引用推文，接著又進入那位追蹤者的時間軸；對方回覆說，新巨鯨並不是短期內能期待的事，「也許要等到 2 月（我希望不要）」。這個 id 是真的，提交也是公開的，所以這次目擊可以查證——但它指向的東西卻不是。該字串在整個儲存庫中恰好出現兩次，兩次都在同一個單元測試裡，作為虛構模型條目表中的一列 fixture。DeepSeek V4.1 Pro 尚未發布。DeepSeek 自家文件仍只提供兩款聊天模型：DeepSeek V4.1 Flash，目前採用 1017 檢查點；以及 DeepSeek V4 Pro，仍停留在 0813 建置版本。

這是一篇關於尚未發布模型的「目前已知」整理，因此下文不應被解讀為發布、日期、規格表或價格。接下來會說明引發這一切的原始文件、該文件內部機制為何必須存在一個 Pro 層級的 DeepSeek id，以及如何區分 fixture 與 listing 的檢查——而這些檢查任何人都能在瀏覽器中重新執行。

這次提交實際新增了什麼，逐行來看

這項變更很小，目的也很平常：它讓付費方案涵蓋的四個模型排在模型選擇器的最上方，而不是在下方某處，並避免這些相同模型透過選擇器依系列突顯的邏輯佔用第二個位置。兩個原始碼檔案會變更。其中一個引入四個 ID 的清單；另一個改寫投影函式並新增一項測試。

這個測試的名稱是「picker lists Token Pass models first without a second slot for their families」。它會建立八筆假的目錄資料列，並斷言 picker 應產生的順序。八筆中有四筆是方案付費的 id。D​eepSeek fixture 寫成 deepseek/deepseek-v4.1-pro，released = 260、has_tool_use = true，緊鄰 released = 255 的 deepseek/deepseek-v4.1-flash。這些數字不是日期、時間戳，也不是目錄會回傳的任何東西；它們是 fixture 使用的序數排序鍵，讓斷言不依賴即時資料來源。該表中的每一列——包括 Claude、G​PT 與 K​imi 項目——都是為測試手寫的。

而真正重要的是斷言本身。預期順序會把 D​eepSeek Pro 的 id 排在八個之中的第七位，落在付費方案所列的 Flash 模型之後、兩個 Z.ai 模型之後，以及一個 Claude 和一個 O​penAI id 之後。在真實的目錄投射中，具有比 Flash id 更高新近度鍵的 Pro id 通常會贏得該系列唯一的精選位置。這個測試的存在正是為了證明它不會如此，因為付費方案的模型已經佔據了那個位置。一個被寫成會輸的 fixture，讀起來像是一則公告，實在很奇怪。

為什麼 fixture 裡非得要有 Pro id 不可？

這是整則故事中唯一屬於機制而非臆測的部分，也正是這部分讓這次目擊顯得比實際上更有意義。

選擇器的精選清單給 D​eepSeek 家族計數為一：會有一個 D​eepSeek 模型被提升到精選區段。付費方案涵蓋的模型會先被推到最頂端。如果那個最頂端的模型屬於 D​eepSeek 家族，該家族的名額就視為已填滿，並對它跳過精選迴圈。這就是受測試的完整行為，而且它是以減法實作：名額數量減去該家族已選取的模型數量。

為了證明減法確實會產生作用，這個 fixture 需要第二個 D​eepSeek id，而這個 id 在其他情況下原本會被選中——而且它必須是最強的候選，否則這個測試無法證明任何事。選擇器的家族比較器會依新近度鍵偏好最新的模型；在新近度相同時，它會套用 D​eepSeek 專屬的排名，其中 -pro 後綴排在 thinking 變體之前，thinking 變體排在所有其他項目之前，而 -flash 排最後。因此，一個新近度鍵高於 Flash 模型的 -pro fixture，正是若移除新增的減法就會搶走該名額的那一列。這個測試的寫法確保 fixture 必須是 Pro id，且必須比 Flash 更新。

這讓你在 diff 中得到一個 D​eepSeek Pro id，而沒有人知道任何事。它本身並不能解釋版本。D​eepSeek 線上 Pro 方案是 DeepSeek V4 Pro，而顯而易見的測試樣本應該是一個確實存在的模型 id。寫下那一列的人卻選了 v4.1-pro——這要麼是對該系列下一個名稱的自然猜測，要麼是從別處抄來的真實字串。檔案本身無法判斷是哪一種，而這種模糊性就是這份外洩的全部內容。11 月 11 日之後發布的一切都由此衍生。

區分固定裝置與房源的四項檢查

如果 D​eepSeek 真的備妥了 Pro 方案，該 ID 就會出現在客戶能觸及的地方，而不只是出現在測試表中。下列各項均於 2026 年 11 月 13 日檢查過，且每一項都是單頁載入。

• D​eepSeek 的更新日誌 — 最新條目是 2026 年 10 月 17 日，Flash 1017 更新與搜尋 API 的開放。歷來從未有過 V4.1 Pro 的條目。D​eepSeek 每一次發布 V4 版本，都是先在本頁公告。

• DeepSeek 的模型清單與價目表——兩個模型名稱，deepseek-flash 與 deepseek-v4-pro，並附掛版本字串 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 與 DeepSeek-V4-Pro-0813。沒有第三列，沒有 Pro 層級的 V4.1 列，也沒有佔位符。

• Hugging Face 上的 deepseek-ai 組織——最新的儲存庫是 DeepSeek-V4.1-Flash-1017，建立於 10 月 17 日，最後於 11 月 10 日有過一次 chat-template 提交。沒有 V4.1 Pro 儲存庫，沒有需要授權審核的儲存庫，也沒有任何接近私有性質的儲存庫。

我們自己的型錄 — 215 個模型 ID，其中十一個是 D​eepSeek，且沒有任何一個符合 v4.1-pro 的任何拼寫。D​eepSeek 項目最高僅到 1017 的 DeepSeek V4.1 Flash 和 0813 的 DeepSeek V4 Pro。

鏡像 DeepSeek API 的閘道目錄——包括前述代理程式在執行階段所讀取的那一份——列出了十四個 DeepSeek ID，而其中沒有任何一個是 V4.1 Pro。這是這則故事中最鮮明的單一對比：同一個專案提供了一個會擷取即時目錄的選擇器，而該字串不在目錄中，卻出現在以假目錄執行的測試裡。

這個名字並不新，而它的書面紀錄只有一句話

DeepSeek V4.1 Pro 於 2026 年 9 月 10 日隨著 DeepSeek V4.1 Flash 的發行說明問世。該說明宣布了一個採用全新因果編碼器-解碼器架構的 5,520 億參數混合專家模型——輸入時啟用 80 億參數、輸出時啟用 160 億參數，具備原生影像理解能力，KV 快取僅為前一代的四分之一——接著又在同一份項目符號清單中表示，自 9 月 14 日 04:00 UTC 起，所有 deepseek-v4-pro 請求都將以 Flash 費率路由至 V4.1 Flash，且此安排將持續「直到 V4.1-Pro 推出為止」。

這次改道一接觸到開發者就未能維持，DeepSeek 便以不變的計費恢復了 DeepSeek V4 Pro。括號中的內容保留了下來。此後九週裡，它一直是唯一證明 V4.1 系列確實計劃推出 Pro 層級的書面證據：沒有模型卡、沒有檢查點、沒有價格、沒有日期，而且——截至本週——在 DeepSeek 自家資料中再也沒有任何第二次提及。

九月那份備忘錄真正確立的，是 V4.1 Pro 必須符合的輪廓。DeepSeek 將 Flash 描述為新架構系列中最小的模型，其設計可向上擴展，並聲稱它在能力、成本、速度和總執行時間上都勝過 V4 Pro。該系列中的 Pro 層級是自然的下一步，也是合理的期待。期待不等於證據，而固定項目也不等於時程表。

現今有哪些可呼叫項目，以及 V4.1 Pro 必須勝出的比較

兩款 DeepSeek 模型都會回應請求，但兩者差距比命名所暗示的更大。DeepSeek V4.1 Flash 採用 1017 檢查點，是具備視覺輸入的 1M 上下文多模態模型，最大輸出 384K，預設開啟思考並提供三種投入程度，權重採 MIT 授權。離峰時段，快取未命中時每百萬輸入 token 為 $0.15，快取命中時為 $0.003，每百萬輸出 token 為 $0.60；尖峰時段——週間 UTC 01:00–04:00 與 06:00–10:00——價格加倍。DeepSeek V4 Pro 採用 0813 版本，是上一世代的 1.6 兆參數旗艦模型：僅支援文字、不支援視覺，同樣具備 1M 上下文，離峰時段輸入 $0.66／輸出 $1.98，約為 Flash 價格的 4.5 倍，而 DeepSeek 自家基準測試卻把這款模型排在 Flash 之後。

在獨立測試框架上，差距同樣不算小。Artificial Analysis 在其 Intelligence Index 上給 DeepSeek V4.1 Flash 1017 打了 33 分，每項指數任務耗時 14.8 分鐘、花費 0.60 美元，並為達到該成績共生成 1.74 億個 token——冗長，且每項任務都比中位數模型更慢。同一指數將排名最高的開源權重模型 Kimi K3.1 Pro 列為 46 分。這正是 V4.1 Pro 會被打造來推進的數字，也是這個名稱持續受到關注的原因：DeepSeek 平價層級與開源權重前沿之間的差距是指數上的 13 分，而這恰恰是旗艦模型理應縮小的那類差距。

如果你想知道 1017 檢查點是否能在你自己的實際工作負載上縮小其中任何差距，實際的問題不是要統一採用哪個 DeepSeek 等級，而是你是否承擔得起判斷錯誤。兩個模型都位於OrcaRouter 上的單一端點之後，按供應商定價、不加價，這表示上方 Flash 與 Pro 的價目表就是你實際支付的相同數字，離峰時段也是同一個時段。這一點在這裡比平常更重要：兩個模型在輸出價格上相差 4.5 倍，而在你特定任務的品質上則相差未知幅度，因此最便宜的確認方式是將一部分真實流量導向其中一個、另一部分導向另一個，並讓自動容錯移轉吸收這項實驗——如果你試的模型最後證明是錯誤選擇也無妨。

讓一場既定賽事變成傳聞的十一小時

時間線短得足以精確說明，而這正是所有相關人士都沒有新資訊的最佳證據。

• 11月11日 18:50 UTC — 該提交新增了選擇器測試。id 就在 diff 裡，而 diff 是公開的。

• 11月12日 13:35 UTC — 有位發文者注意到該 diff，直接連到原始檔中的那一行，並寫道 {{1}}D​eepSeek V4.1 Pro{{/1}}「可能即將推出」，同時補充另一種可能：這或許只是 Flash 的又一次檢查點更新。該貼文對不確定性坦誠，並正確地將該檔案解讀為意圖的證據。

• 11月12日 23:08 UTC — 以報導 D​eepSeek 最為人所知的追蹤帳號回覆提出一種該檔案並不支持的解讀：這項測試只檢查頂層的付費方案模型是否填補其家族席位，因此需要不只一個 D​eepSeek 識別碼。該回覆還說，D​eepSeek 的 API 沒有新東西，新旗艦產品不是短期內可期待的事，而二月是悲觀的猜測。

那段內容裡沒有任何一項是廠商聲明，且其中任何一方也都未聲稱握有這樣的聲明。第二位發文者對機制的分析，就該來源而論是正確的——槽位相減正是這項測試的用途所在——而所得出的結論是保守的那一個：治具就是治具。

要怎樣才能讓這件事從既定的安排變成確鑿的事實？

有四件事可以定案，而其中只有一件是傳聞。D​eepSeek API 文件上一個寫明 Pro 層級的更新日誌條目，因為每次 V4 發佈都在那裡公告，而它最新的一筆仍停留在 10 月 17 日。deepseek-ai 組織下一個名稱含有 V4.1 Pro 的儲存庫，因為 V4 與 V4.1 都在其 API 推出後一天內，以 MIT 授權的開放權重形式釋出。價目表上的第三列——D​eepSeek 從未販售過未列在其中的模型。或者是一個能在 API 上解析的 ID，這項檢查本可用一次請求就定案，結果卻反而往相反方向定案。

在其中一項成真之前，誠實的總結比那些貼文所暗示的更狹窄，也比一個日期更有用。一位在職工程師在11月11日把 deepseek-v4.1-pro 打進了一張測試表，最可能是因為它是作者當時已在處理的那一串名稱中顯而易見的下一個，也可能因為它曾在某處被看到。這個字串正因如此才值得知道——它是一個微小、微弱但真實的訊號，表示接近這套工具的人預期會出現這個名稱——而作為時間表則毫無價值。追蹤器的二月是猜測，引用推文的「即將推出」是猜測，而它們兩者相較於讀者唯一多擁有的，就是同一個公開提交。