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原站公开的站内额度标价；充值折扣、规格附加费及最终扣费以原站为准。

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原站按任务参数或阶梯规则计价，请在原站选择具体规格。

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通过基于自反馈的强化学习（RL）训练技术，提升了在游戏开发、3D 建模等方面从零开始构建完整项目的能力，能够支持实现更多“许愿式”编程任务及项目开发请求。在提升性能的同时，还缩短了模型的任务运行时间与输出长度，让用户能够以更低成本、更快速度完成任务，在多个 Harness 下达到了新的性能-费用帕累托最优。本次着重针对 DeepSeek Harness、腾讯 CodeBuddy、WorkBuddy 等平台框架进行了优化。

DeepSeek V4.1 Flash 1017, the 2026-10-17 release tuned for DeepSeek Harness. Uses the DeepSeek V4 Flash tariff; this model consumes 2x DeepSeek balance compared with other DeepSeek models.

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通过基于自反馈的强化学习（RL）训练技术，提升了在游戏开发、3D 建模等方面从零开始构建完整项目的能力，能够支持实现更多“许愿式”编程任务及项目开发请求。在提升性能的同时，还缩短了模型的任务运行时间与输出长度，让用户能够以更低成本、更快速度完成任务，在多个 Harness 下达到了新的性能-费用帕累托最优。本次着重针对 DeepSeek Harness、腾讯 CodeBuddy、WorkBuddy 等平台框架进行了优化。

通过基于自反馈的强化学习（RL）训练技术，提升了在游戏开发、3D 建模等方面从零开始构建完整项目的能力，能够支持实现更多“许愿式”编程任务及项目开发请求。在提升性能的同时，还缩短了模型的任务运行时间与输出长度，让用户能够以更低成本、更快速度完成任务，在多个 Harness 下达到了新的性能-费用帕累托最优。本次着重针对 DeepSeek Harness、腾讯 CodeBuddy、WorkBuddy 等平台框架进行了优化。

通过基于自反馈的强化学习（RL）训练技术，提升了在游戏开发、3D 建模等方面从零开始构建完整项目的能力，能够支持实现更多“许愿式”编程任务及项目开发请求。在提升性能的同时，还缩短了模型的任务运行时间与输出长度，让用户能够以更低成本、更快速度完成任务，在多个 Harness 下达到了新的性能-费用帕累托最优。本次着重针对 DeepSeek Harness、腾讯 CodeBuddy、WorkBuddy 等平台框架进行了优化。