DeepSeek V4.1 Flash 1017 在 Artificial Analysis 智能指数上得分 45，比 DeepSeek V4.1 Flash 提升了 6 分，并与另一款模型并列成为 #2 开放权重模型

@deepseek_ai 发布了 DeepSeek V4.1 Flash 1017，这是对其旗舰模型 DeepSeek V4.1 Flash 的更新。在官方 API 上，DeepSeek V4.1 Flash 1017 在高峰时段定价为每 100 万输入 token 0.30 美元、每 100 万输出 token 1.20 美元，非高峰定价为高峰费率的一半，与 DeepSeek V4.1 Flash 的定价相同。

关键结果：
➤ DeepSeek V4.1 Flash 1017 在智能体能力、知识和科学推理方面取得提升。DeepSeek V4.1 Flash 1017 在 GDPval-AA v2.1 上的 Elo 评分为 1746，比 DeepSeek V4.1 Flash 的 1600 分提高了 146 分。在 AA-Briefcase v1.1 上，其 Elo 评分从 1420 提升 150 分至 1570。在 AA-Omniscience 上，其非幻觉率为 33%，比 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 AA-Omniscience 指数总分从 -5 升至 +5。在 CritPt 上，DeepSeek V4.1 Flash 1017 得分为 24%，高于 DeepSeek V4.1 Flash 的 14%。

➤ DeepSeek V4.1 Flash 1017 现在与 GLM-5.3 并列成为 #2 开放权重模型。凭借 Artificial Analysis 智能指数 45 分的成绩，DeepSeek V4.1 Flash 1017 仅落后 MiMo-V2.6-Pro 1 分，并领先于其他开源模型，如 Step 5 Preview 和 Kimi K3（均为 44 分）。

➤ 在每任务成本为 0.26 美元的情况下，DeepSeek V4.1 Flash 1017 位于能力与成本对比中最具吸引力的象限。凭借每任务成本 0.26 美元和智能指数 45 分，DeepSeek V4.1 Flash 1017 相较 GLM-5.3-Flash 的每任务 0.28 美元和 42 分更具优势。与此同时，MiMo-V2.6-Pro（46 分）每任务 0.13 美元，以及 GPT-6.1 Sol（medium，48 分）每任务 0.21 美元，都以更低的每任务成本提供更高的能力。

更多模型细节：
➤ 上下文窗口：100 万 token（与 DeepSeek V4.1 Flash 相同）
➤ 定价：每 100 万输入 token 0.30 美元、每 100 万输出 token 1.20 美元，与 DeepSeek V4.1 Flash 相同。缓存命中价格为每 100 万 token 0.006 美元，折扣达 98%
➤ 规模：总参数 552B（激活 16B）
➤ 许可证：MIT
➤ 提供方：可通过 DeepSeek 官方 API、@FireworksAI_HQ、@baseten、@DeepInfra、@wafer_ai、@Cloudflare 等使用