DeepSeek V4.1 Flash 1017 在 Artificial Analysis Intelligence Index 上的得分为 45 分，比 DeepSeek V4.1 Flash 提高了 6 分，并并列成为排名第 2 的开放权重模型

@deepseek_ai 发布了 DeepSeek V4.1 Flash 1017，这是对其旗舰模型 DeepSeek V4.1 Flash 的一次更新。在官方 API 上，DeepSeek V4.1 Flash 1017 在高峰时段的定价为每 100 万输入 token 0.30 美元、每 100 万输出 token 1.20 美元，非高峰时段定价为高峰时段的一半，与 DeepSeek V4.1 Flash 定价相同。

主要结果：
➤ DeepSeek V4.1 Flash 1017 在智能体能力、知识和科学推理方面有所提升。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 提高到 1570，增加了 150 分。在 AA-Omniscience 上，其无幻觉率为 33%，比 DeepSeek V4.1 Flash 的 4% 提高了 29 个百分点，同时准确率从 43% 提高到 46%，将其整体 AA-Omniscience Index 得分从 -5 推高至 +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 并列成为排名第 2 的开放权重模型。凭借在 Artificial Analysis Intelligence Index 上 45 分的得分，DeepSeek V4.1 Flash 1017 仅落后 MiMo-V2.6-Pro 1 分，并领先于 Step 5 Preview 和 Kimi K3 等其他开源模型（两者均为 44 分）。

➤ 凭借 0.26 美元的单次任务成本（Cost per Task），DeepSeek V4.1 Flash 1017 处于“能力与成本”最具吸引力的象限。凭借 0.26 美元的单次任务成本和 45 分的智能指数得分，DeepSeek V4.1 Flash 1017 与每任务 0.28 美元且得分为 42 的 GLM-5.3-Flash 相比表现良好。同时，每任务 0.13 美元且得分为 46 的 MiMo-V2.6-Pro 以及每任务 0.21 美元且得分为 48 的 GPT-6.1 Sol (medium) 均以较低的单次任务成本提供了更高的能力。

其他模型详情：
➤ 上下文窗口：1M tokens（与 DeepSeek V4.1 Flash 相当）
➤ 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 保持一致。缓存命中价格为每 100 万 token 0.006 美元，享受 98% 的折扣
➤ 规模：总参数 552B（激活参数 16B）
➤ 许可证：MIT
➤ 提供方：可通过 DeepSeek 官方 API、@FireworksAI_HQ、@baseten、@DeepInfra、@wafer_ai、@Cloudflare 及其他渠道获取