DeepSeek V4.1-Flash-1017 released with open MIT weights, tops Opus 5 on DeepSWE
Official release: 763B params, 1M context, MIT open weights; DeepSWE 77.0 vs Opus 5's 74.0 at about $0.2 per task versus $10+, though it still trails on HLE and Terminal-Bench.


DeepSeek开源V4.1-Flash更新版,多项编程和智能体测试超过Claude Opus 5 DeepSeek今天发布了V4.1-Flash-1017,这是V4.1-Flash的一次小版本更新,已在官网、App和API上线,模型权重也同步在Hugging Face以MIT许可证开源,参数规模7630亿,支持100万token上下文。 官方称,新版本测试成绩更好,完成任务更快,输出也更短。在编程测试DeepSWE上,它拿到77.0分,高于Claude Opus 5的74.0和GPT-5.6 Sol的73.0;在Automation-Bench、Agents’ Last Exam等几项智能体测试中也排在第一。 更夸张的是成本:DeepSWE上它每个任务平均只花约0.2美元,而Claude Opus 5要10美元以上。 不过在HLE、Terminal-Bench等测试里,它仍落后于Claude Opus 5。
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