DeepSeek V4.1 Flash 实测与对比

用户称 Kimi K3.1 Pro、MiniMax M3.1 Flash、Muse wonder、Gemini 4 Argon 接连翻车，唯独 DeepSeek V4.1 Flash 1017 没栽，但未给出具体测试细节。

用户称 Artificial Analysis 更新评测算法后，DeepSeek V4.1 Flash 1017 只拿到 32 分，Kimi K3.1 掉十分，怀疑评分口径针对国产模型。

用户反馈 Modal 平台已提供 deepseek-v4-1-flash-1017，并称其定价非常便宜。

新版 AA 指数里 Opus 5.5 以 58 居首，Kimi K3.1 Pro 46 为开源最高，GLM-5.3 与 DeepSeek V4.1 Flash 1017 同为 32。

同一 repo 同一提示词下，6.1 sol 完成时间不到 DS 1017 的一半且智商更高；DS 1017 甚至会抄错提示词里的字符串。

用户列出自己日常干活的模型组合：factory 用 Opus/Sonnet、Cursor Pro 用 Grok、DeepSeek 1017 走国内约 12 倍官方 API 用量的套餐，另零星用 6.1 Sol 中转。

Artificial Analysis 发布 v5 智能指数，指出前沿模型与本地模型差距拉大，DeepSeek V4.1 Flash 1017 比 Opus 5.5 低 26 分。

同一评测任务上，DeepSeek V4.1 Flash 1017 跑 32 分钟输出 220K token 花 $0.29，GPT-6.1 Terra 79 秒，Opus 5.5 16 分钟，Muse Wonder 4 分钟 $1.11。

一张模型价格对比图里，DeepSeek V4.1 Flash 便宜到让 x 轴刻度失效，作者调侃「轴都被打爆」。

同一榜单上 DeepSeek V4.1 Flash 1017 Max 每任务耗 53.7 万 token、Opus 5.5 Max 为 21.8 万，步数接近（187 对 185），但成本仅 $0.98 对 $13.43。

TinyRouter 称 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 已上线，主打 1M token 上下文做轻量推理与高吞吐，建议文件能整塞就别做检索切分和重排。

Ethan Mollick 评论 Artificial Analysis v5 榜：引入非公开测试后开源权重模型差距拉大，已开源的 DeepSeek V4.1 Flash 1017 与 GLM-5.3 同为 32 分，榜首 58 分。