DeepSeek V4.1-Flash-1017 cost-performance and 3D output discussion
The post cites DeepSWE v1.1 77.0, Terminal-Bench 4.0 rising from 31.2 to 42.3, $0.15/$0.60 API pricing, a third of the previous cost per task, and praises quoted 3D work.
哎呀,中国的时代来临了。 这下美国AI企业的股价可就不仅仅是大暴跌那么简单了吧……? 看一下图表就能明白,在美国前沿模型一大堆的情况下,作为最便宜且性能最高的模型而君临天下的就是这个“DeepSeek-V4.1 Flash 1017”。 引用源的回复里的3D作品,品质也超赞。在3D领域,可以说达到了SOTA的水平。 话说回来,性能的增长率也太夸张了。 DeepSWE v1.1达到了77.0%,Terminal-Bench 4.0从31.2%提升到42.3%。 明明达到了能与顶级闭源模型竞争的水平,API费用却只有输入$0.15、输出$0.60,缓存命中时$0.003这种疯狂的性价比。 而且,性能提升这么多,价格却保持不变……。 顺便一提,Cost Per Task变成了1/3,这点也很厉害。 也就是说,即使token/s不变,任务完成速度也能变成3倍,费用也能降到1/3……。 另外,似乎针对Dsh进行了事后学习,在Dsh上使用的话性能还会进一步提升。 7月31日的時点我就觉得,如果做RL的话性能会提升,但没想到会到这个程度。 这样一来,GLM-5.3现在就没必要了。 即将发布的Qwen、GLM、Kimi也开始让人期待起来了。