DeepSeek V4.1 Flash 实测与对比

同一提示词下 Terra 44 秒画得简单、Sonnet 5.5 用 27 分钟、DeepSeek V4.1 Flash Max 5 分 33 秒细节更多，作者认为 DeepSeek 居中最佳。

用户称 1500 token/s 的 DeepSeek V4.1 Flash Ultrafast 体验更像实时对话而非 agent 系统，并附上回合统计截图；还提到有 NVL72 GB300 可供测试。

介绍 1017 为 MIT 开源多模态模型，Terminal-Bench 4.0 从 31.2 升到 42.3、DeepSWE 从 74.2 升到 77.0，支持 1M 上下文，但权重分 48 片共约 510GB，普通笔记本跑不动。

OpenRouter 周榜显示 DeepSeek V4.1-Flash-1017 以 33.6 万亿 token 居首，其后是 V4.1 Flash、MiniMax M3.1 Flash、GLM 5.3 Flash 和混元 Hy4 预览版，中国模型已连续 26 周领先。

作者吐槽 GPT-6.1 Terra 基准拉胯，列出 AA Index（Terra 48/$0.40、Sol 52、Sonnet 5.5 56、DS Flash-1017 45/$0.26）与 Terminal-Bench 4.0（Terra 50.3、DS 42.3），并称其前端很差、速度尚可。

GPT-6.1 Terra 输入 $1.00、输出 $5.00，分别是 DeepSeek V4.1 Flash（$0.30 / $1.20）的 3.33 倍和 4.17 倍。

智能指数 56/48/45，Terminal-Bench 4.0 为 64%/56%/34%，每题成本 $5.46/$0.40/$0.26，V4.1 Flash 仅 Sonnet 的 4.8%。

同题生成鹈鹕骑自行车的 SVG 动画，作者认为 GPT 细节更自然，但 DeepSeek 的动作逻辑和流畅度更好，这局 GPT 没打过。

作者在 V4.1 Flash 1017 生成的 3D 池塘场景上加入相机控制，称天空、星座、萤火虫、蝙蝠、水下鱼和涟漪都做得很好，认为它是当前 3D 最强模型。

用户晒出账单截图，称 DeepSeek V4.1 Flash 1017 花费很低，速度超过 200 tok/s。

LLMScore 更新 GPT-6.1 Terra 价格指数后，DeepSeek V4.1 Flash 1017 位列性价比第一，其后是 MiniMax M3.1 Flash、Ling-3.1-flash、Claude Haiku 5.5 和 GPT-6.1 Terra。

用户对比 GPT-6.1 Terra 与 DeepSeek V4.1 Flash 1017：个别场景 1017 更好，但 Terra 更稳、AI 味和胡话更少，同速度下 API 更便宜，适合 Codex 用户。