DeepSeek 新版 V4.1-Flash-1017 上 SiliconFlow 了,DeepSWE 编码基准跑到 77%,跑智能体任务更省 token 也更便宜,可以试试。
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Recraft 晒了一张 V4 Styles 生成的设计图,提示词直接放在评论区,做图像风格的可以去抄作业试试。
有人注意到 DeepSeek 和 MiniMax 的新模型参数反而变小了,算力吃紧可能正在改变训练策略,趋势挺有意思。
MiniMax 放出 M3.1 Flash 官方跑分,6 项基准里 4 项输给 DeepSeek V4.1 Flash,但高峰期价格便宜一半,选谁看场景。
Self-feedback reinforcement learning that targets whole-project output, not single-file answers, signals a shift in coding benchmarks toward multi-file, runnable deliverables. Developers evaluating open-weight models for end-to-end scaffolding can compare V4.1-Flash-1017 against Claude and GPT coding models on game and 3D tasks before committing to a stack.
有人发现 DeepSeek 这个代号奇怪的模型在 Terminal-Bench 4.0 上拿了 42.3,还比 GLM-5.3 强,等 Artificial Analysis 复测。
17万粉的SEO老哥发DeepSeek V4课程,俩小时才854曝光1个赞,做内容的朋友看了心里会平衡不少。
DeepSeek 新的 V4.1 Flash 1017 在 Together AI 能直接用了,专攻从零写完整 Web 应用和游戏,价格没涨,写代码的可以试试。
DeepSeek 新版 V4.1-Flash-1017 的第三方点评来了:幻觉控制最好,但知识和 LCR 倒退,还被 Sol 压着打。
网易 LobsterAI 拿真实用户数据写的报告:微信是最大入口,七成人只用一个模型,跟 X 上的玩法差别挺大,做 Agent 产品的可以看看。
有人把 DeepSeek V4.1F 和 Claude Opus 5.5 拉出来做前端设计对比,结论居然是 Opus 越改越差,有意思
rauchg 用 DeepSeek 新的 v4.1 flash fast 模型给小游戏加了音效、碰撞检测和跟随镜头,全程才花了 30 美分。
有人拿 Opus 5.5 写设计稿、DSv4.1 Flash 写代码,结果代码一堆没用的模块,Opus 也修不动,看看这个翻车组合。
DeepSeek 新版编程模型把 Kimi K3 挤下开源第一,成本只有十分之一,价格没涨,做 Web 开发的可以直接去 API 试试。
有人质疑 V4.1 Pro 可能跟 Flash 差距不大,理由是 RL 预算和蒸馏数据卡了上限,观点挺有参考性。
DeepSeek 新版跑浏览器任务,分数和 Opus 5.5 打平,价格只有十九分之一,跑智能体任务的可以关注下。
一条关于 DeepSeek V4.1-1017 提升来源的争论帖,作者拿 Luna 没跑赢 V4.1 来反驳蒸馏说,观点挺有意思。
作者把 DeepSeek V4.1 Flash 1017 从价格到编程基准都跑了一遍,还做了同题写作对比,想换模型前可以先看看这篇再决定。
两个网友对未来一年的发布时间和中美模型追平节点各押了一个预测,观点交锋挺有意思。
有人用 Blender 重建场景来考视频理解模型,Whale Vision V4.1 拿到 5.6 Sol 以上,比之前强不少。
如果你在 Ollama 上跑 deepseek-v4.1-flash,留意一下更新推送,新版本会自动到位,不用手动换标签。
Zero-retention US hosting lowers the compliance barrier for teams that previously avoided Chinese models on data-residency grounds, letting Ollama Cloud serve as an evaluation path before any API commitment. Practitioners can test it immediately via 'ollama run deepseek-v4.1-flash:1017-cloud' or plug it into Claude Code and OpenCode as a cheaper per-task agent model. Against Claude models, the pitch is lower cost per completed task rather than raw capability.
DeepSeek 刚发了 V4.1-Flash-1017,跑分更快输出更短还更省钱,已经在官网和 API 上能用,写代码的可以试试 CodeBuddy 那套适配。
有人在猜 DeepSeek V4.1F 能排到 45-46 分,还聊了 Vals 和 CritPt 这几个基准的毛病,喜欢看跑分讨论的可以看看。
DeepSeek 更新了 V4.1-Flash-1017,速度更快、输出更短还更省钱,跑 CodeBuddy 或 Harness 的开发者可以直接升级试试。
DeepSeek 新模型 DeepSWE 跑到 77 分,性能对标 Opus 5,价格只有 1/83,Databricks 也要上了,开源党可以看看。
DeepSeek 更新了 Flash 模型,命令行任务分数从 31.2 涨到 42.3,还顺手把搜索接口变成了按次收费,用 API 做应用的朋友看下价格。
DeepSeek 这次更新挺实在:模型输出更短意味着 API 更省钱,还把自家搜索引擎开放成了 Search 和 Fetch 两个 API,做 Agent 的可以直接接上。
The practical comparison suggests DeepSeek's lightweight tier can handle production-style creative coding tasks that previously demanded Claude's top model. Developers building effect or animation workflows on a budget can treat V4.1 Flash as a workable fallback. Testing against your own Opus prompts is the quickest way to gauge the gap.
DeepSeek 新版 V4.1-Flash-1017 被称比 GPT 5.6 Sol 又快又强,两条线对比一眼看完。
有人用 DeepSeek V4.1 Flash 1017 六轮对话就复刻出一款飞车游戏,成本才几块钱,游戏已经上线可以试玩。
WorkBuddy 把最新的 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 免费开放到 10 月 31 日,平时要付费的模型这一个月能白嫖,想试的抓紧。
DeepSeek 新出的 V4.1-Flash-1017 在 Terminal-Bench 上跑赢了 GPT 5.6 Sol,价格只有十七分之一,靠 RL 训练编码 agent 环境,写代码的可以看看。
歸藏拿做游戏特效的老提示词试了 DeepSeek V4.1 Flash 1017,能出可用效果,就是比 Opus 5.5 差点细节和创意,有视频可看。
The benchmark chart on DeepSeek SWE V1.1 puts it above all competing models, so independent comparisons like this one matter before trusting the numbers. Builders running agent harnesses can try the new search API for Chinese-language retrieval. The trade-off against Opus 5.5 in creativity gives a concrete quality reference for cost-sensitive projects.
DeepSeek 新版 V4.1-Flash-1017 用自反馈强化学习练出了从零写完整项目的能力,官方放出了做游戏和 3D 建模的演示。
有人拿 V4.1F-1017 生成了一个宝塔体素立体模型,效果确实不错,但作者也吐槽它老自作主张调色调,想看实拍效果的可以点进去。