deepseek-v4.1POST
V4.1-Flash-1017 specs: $0.15 input, MIT weights, DeepSWE 77.0
A Japanese note lists $0.15 per million input tokens, MIT-licensed open weights, first place among open models on Code Arena WebDev, and a DeepSWE score of 77.0 beating GPT-5.6 Sol, suggesting teams shift routine tasks to the cheaper model and compare quality.
やぎ（八木 利生太郎）/ Last Scene代表
@yagiryuuuArchived 12 days agoOriginally posted 2026.10.19
やぎ（八木 利生太郎）/ Last Scene代表 @yagiryuuuOriginally posted 2026.10.19
DeepSeekが「V4.1-Flash-1017」を公開していたのでメモ。 まず数字 ・入力100万トークンあたり$0.15 ・MITライセンスでウェイトまで公開 ・Code ArenaのWebDev部門でオープンモデル1位 性能も普通に強い ・DeepSWEで77.0点 ・GPT-5.6 Solを上回るスコア 経費目線だとここが大きい ・MITなので商用利用や自社サーバーでの運用もしやすい ・全部のタスクを最上位モデルに投げる必要がなくなる まとめ ・$0.15でオープンモデル1位クラスの性能 ・明日やるなら、今のAPI請求のうち定型タスクの割合を出してみる ・その部分だけ安いモデルに置き換えて品質を比べる
x.com/yagiryuuu/status/2111995245810647312Archived 2026.10.19 12:02