DeepSeek V4.1 Flash 1017 发布，智能指数升至 45 并列开源第二
DeepSeek 发布旗舰模型更新版 V4.1 Flash 1017，在 Artificial Analysis 智能指数中得分 45，较前代提升 6 分，并列开源权重模型第二名。该版本在代理能力、知识推理及科学任务上显著进步，且保持原有定价策略与 MIT 开源许可。
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Artificial Analysis (@ArtificialAnlys) · 2026-10-19 16
DeepSeek V4.1 Flash 1017 在 Artificial Analysis 智能指数中得分为 45，较 DeepSeek V4.1 Flash 提升 6 分，并列开源权重模型第二名。
@deepseek_ai 发布了 DeepSeek V4.1 Flash 1017，这是其旗舰模型 DeepSeek V4.1 Flash 的更新版本。在第一方 API 上，DeepSeek V4.1 Flash 1017 在高峰时段的价格为每百万输入 token $0.30，每百万输出 token $1.20；非高峰时段价格为高峰时段的一半，与 DeepSeek V4.1 Flash 定价相同。
关键结果： ➤ DeepSeek V4.1 Flash 1017 在智能体能力、知识储备和科学推理方面均有提升。在 GDPval-AA v2.1 基准测试中，DeepSeek V4.1 Flash 1017 的 Elo 评分为 1746，较 DeepSeek V4.1 Flash 的 1600 分提升了 146 分。在 AA-Briefcase v1.1 基准测试中，其 Elo 评分从 1420 提升至 1570，增加了 150 分。在 AA-Omniscience 基准测试中，其无幻觉率为 33%，较 DeepSeek V4.1 Flash 的 4% 提升了 29 个百分点，同时准确率从 43% 提升至 46%，推动其整体 AA-Omniscience 指数得分从 -5 升至 +5。在 CritPt 基准测试中，DeepSeek V4.1 Flash 1017 得分为 24%，高于 DeepSeek V4.1 Flash 的 14%。
➤ DeepSeek V4.1 Flash 1017 目前与 GLM-5.3 并列成为第二强的开源权重模型。凭借在 Artificial Analysis 智能指数中的 45 分，DeepSeek V4.1 Flash 1017 仅落后于 MiMo-V2.6-Pro 1 分，并领先于其他开源模型如 Step 5 Preview 和 Kimi K3（两者均为 44 分）。
➤ 以每任务成本 $0.26 计算，DeepSeek V4.1 Flash 1017 位于“能力 vs. 成本”象限中最具吸引力的区域。凭借每任务 $0.26 的成本和 45 分的智能指数得分，DeepSeek V4.1 Flash 1017 的表现优于每任务 $0.28、得分 42 的 GLM-5.3-Flash。与此同时，MiMo-V2.6-Pro（46 分）每任务成本为 $0.13，GPT-6.1 Sol（中等配置，48 分）每任务成本为 $0.21，这两者均以更低的每任务成本提供了更高的能力。
更多模型细节： ➤ 上下文窗口：100 万 token（与 DeepSeek V4.1 Flash 相当） ➤ 定价：每百万输入 token $0.30，每百万输出 token $1.20，与 DeepSeek V4.1 Flash 保持不变。缓存命中价格为每百万 token $0.006，相当于 98% 的折扣 ➤ 规模：总参数 552B（激活参数 16B） ➤ 许可证：MIT ➤ 提供商：可通过 DeepSeek 第一方 API、@FireworksAI_HQ、@baseten、@DeepInfra、@wafer_ai、@Cloudflare 及其他平台获取
