DeepSeek 更新了 V4.1-Flash-1017,跑分更高、出结果更快、输出还更省,写代码工具也做了适配,可以直接在 API 里换上试试。
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DeepSeek 刚发了 V4.1-Flash-1017,跑分更高还更快,输出更短更省钱,用 CodeBuddy 的人可以直接升级试试。
DeepSeek 的 V4.1 Flash 1017 已在 OpenRouter 上线,更省 token、智能体任务表现更好,可以直接调来试试。
DeepSeek 的新版本在自家 SWE V1.1 基准跑分领先,成本更低还开放了搜索 API,做开发工作流的可以看看
DeepSeek 刚发的 V4.1-Flash-1017,跑分更高还输出更短,用 CodeBuddy 或 Harness 的可以升级试试。
DeepSeek 新出的 V4.1-Flash-1017 是开源的,DeepSWE 1.1 跑分 77%,把 GPT-5.6 Sol 和 Opus 5 都比下去了,价格还便宜。
DeepSeek 周末更新的 V4.1-Flash-1017,性能更强还降价,搜索直接做成 API,5 元一千次,Agent 开发者可以马上试试。
DeepSeek 周末悄悄更新了 V4.1 Flash 1017,主打一句描述就能生成完整游戏或 3D 项目,做独立开发 or 玩编程的可以试试。
DeepSeek 给 V4.1-Flash 做了次小更新,推理、编程、看图都变强,跑任务还更快更省 token,开源党可以关注下。
DeepSeek 的 V4.1 Flash 换了新版本号 1017,网页和 API 都自动切过去了,不用重新配置就能用上。
有人拿没官宣的 DeepSeek V4.1F-1017 做前端,5 分钟出活,还敢说比 Opus 强,看看截图自己判断。
有人发现 DeepSeek 这两个版本号可能其实是同一个模型,用 DeepSeek 的朋友可以看看自己的 API 版本对应关系。
DeepSeek 的 flash 模型指纹变了,疑似悄悄上了 V4.1-Flash-1017,有人说变聪明也更简洁了,可以自己试试对比。
有人实测了 Meta 新开源的 Muse Spark Open,结论是打不过 DeepSeek-v4.1-flash,还特能幻觉,想本地部署的先看看再决定。
Meta 放了个 816B 的开源权重模型 Muse Spark Open,美国开源第一,1M 上下文还能塞进两台 Mac Studio 自托管,不过跑智能体任务不如 GLM-5.3。
NVIDIA 新一代 Vera Rubin NVL72 的跑分出来了,跑 DeepSeek V4 Pro 每兆瓦吞吐量是上一代的 5.7 倍,还刷出 906 tok/s 的单用户最快速度。
Meta 开源了 816B 的 Muse Spark Open,主打 1M 上下文和 Agent 任务,作者还算清了要跑起来得 700GB 显存,看看你的卡够不够。
小米 MiMo V2.6 Pro 超过 DeepSeek 登上 Agent Arena 开源第一,单任务才 $0.11,做智能体的可以看看这份榜单。
NVIDIA 开源了这个 120B 参数的视觉智能体模型,跑 LangChain 测试比 DeepSeek V4.1 Flash 快一半,做智能体的可以试试。
有人实测 DeepSeek 服务恢复后的新模型,速度 180 t/s,表现接近 Claude,可能是 4.1 Pro,想去试的可以看看。
DeepSeek 新发的 V4.1 Flash 小了三倍反而更聪明,Artificial Analysis 实测 GB300 上每兆瓦能跑 2.61 亿 tokens,部署党值得看看硬件选型数据。
AMD MI355X 和 NVIDIA B200/B300 跑智能体工作负载的对比数据来了,DeepSeek V4 Pro 上每瓦吞吐反超 B200 最多 40%,但高负载下被拉开,想选卡部署的可以看数据。
ARC Prize 实测了 DeepSeek V4.1 Flash,ARC-AGI-3 跑出 3.3%,成本不到 1000 美元,目前性价比最好的一份成绩单。
V4.1 和 Sol 6.1 这轮表现都很能打,尤其 Sol 6.1 出乎意料,还顺带聊了 Haiku 和 Fable 5.5 的定位。
Cognition 的新基准看代码能不能被维护者真合并,最强模型也只有 52%,GPT-6.1 Sol 花十分之一的钱就追平 Claude,榜单数据很硬核。
Cognition 的 FrontierCode 1.1 排行榜来了,专测代码能不能被真实维护者合并。Claude Opus 5.5 拿 52% 居首,GPT-6.1 Sol 用十分之一的价格打平,开源的 MiMo-V2.6-Pro 也很能打。
LMArena 给出实测数据:Kimi K3 和 DeepSeek V4.1 Flash 用不到一成的成本追平了 Claude Fable 5,做 agent 选型前可以看看这份榜单。
有人把 Haiku 5.5 和 DeepSeek、智谱的 flash 模型做了价格和 Terminal Bench 跑分对比,选便宜模型前可以看看这张对比表。
37FlowAI 拆解了 DeepSeek-V4.1-Flash 在 vLLM 上跑 agent 的优化细节,SWA bounded replay 能明显降低 TTFT,搞部署的可以看看。
Agent Arena 跑了 4700 多场真实会话测 Jev Router,结论挺直接:比 DeepSeek V4.1 Flash 贵 38%,但根据反馈换模型的能力接近 Claude Opus 5.5。
LMArena测了Jev Router的实际延迟:中位数6.18秒,比DeepSeek V4.1 Flash的3.64秒慢了一截,P90差距更明显。
vLLM 花三周把 DeepSeek-V4.1-Flash 跑快了 1.9 倍,AgentX 上吞吐 5.3 倍,还附交互图表拆解过程,做部署的可以看看。
DeepSeek 的 V4.1 Flash 跑分出来了,ARC-AGI-2 拿下 72.9%,比上一代高了 11.5 分,不过每任务成本贵了两倍多,看你怎么权衡。