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DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017
deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017
Nuestro análisis
Análisis asistido por IA basado en las fuentes siguientes. La idoneidad es una valoración editorial; compruébala con tus propias tareas.
deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017 es la instantánea del 17 de octubre de 2026 de DeepSeek V4.1 Flash, según OpenRouter y la documentación de DeepSeek. El catálogo indica entradas de texto e imagen, salida de texto, una ventana de contexto de aproximadamente un millón de tokens, razonamiento opcional con varios niveles de esfuerzo y controles para herramientas o salidas estructuradas. DeepSeek describe la actualización como un modelo disperso de mezcla de expertos con mejoras sustanciales en razonamiento, codificación, tareas agénticas y pruebas visuales, además de ejecuciones y respuestas más cortas. Esas mejoras son declaraciones del proveedor y deben validarse en las cargas de trabajo previstas.[1][2]
Puntos fuertes
- DeepSeek afirma que esta instantánea 1017 mejora los resultados de razonamiento, codificación, tareas agénticas y visuales frente a la V4.1 Flash anterior, reduciendo además el tiempo de ejecución y la longitud de salida.[2]
- El catálogo de OpenRouter indica entradas de texto e imagen, salida de texto, niveles opcionales de esfuerzo de razonamiento, llamadas a herramientas, llamadas paralelas y salidas estructuradas.[1]
- La documentación del modelo indica que el repositorio y los pesos tienen licencia MIT y ofrece una codificación de referencia y el kit mantenido deepseek-recipe.[2]
Limitaciones
- La evidencia se limita a la ficha de OpenRouter y a la documentación propia de DeepSeek; siguen siendo necesarias verificación independiente y pruebas específicas de cada carga.[1][2]
- Las ganancias comparativas son reportadas por DeepSeek y no reproducidas aquí, mientras que la cobertura de OpenRouter se limita a categorías seleccionadas de design-arena y a un índice de análisis incompleto.[1][2]
- DeepSeek no incluye una plantilla de chat en formato Jinja; las integraciones pueden requerir su codificador de referencia o deepseek-recipe, y la ficha de OpenRouter no especifica el corte de conocimiento.[1][2]
Dónde utilizarlo
- Puede evaluarse para pilotos de codificación agéntica o automatización donde importen herramientas, salidas estructuradas y razonamiento controlable, sujeto a validación.[1][2]
- Puede evaluarse para análisis de documentos de contexto largo o contenido mixto de texto e imagen, confirmando el comportamiento visual y el contexto efectivo en la pila objetivo.[1][2]
- Podría convenir a cargas de producción sensibles al coste porque DeepSeek declara ejecuciones más rápidas y respuestas más cortas que en la instantánea anterior; mida latencia, uso de tokens y calidad antes del despliegue.[2]
Fuentes
- [1] OpenRouter catalog · DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017Fuentes consultadas: 13 nov 2026
- [2] Model documentation · DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017Fuentes consultadas: 13 nov 2026
Sobre este modelo
La descripción siguiente es el texto original aportado por OpenRouter, en el idioma de la fuente.
DeepSeek V4.1 Flash 1017 is the October 17, 2026 snapshot of DeepSeek V4.1 Flash, served by DeepSeek under the `deepseek-flash` API model name. V4.1 Flash is a sparse mixture-of-experts model...
Especificaciones
- ID del modelo
- deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017
- ID canónico
- deepseek/deepseek-v4.1-flash-20261017
- Creador
- deepseek
- Añadido a OpenRouter
- 17.10.2026
- Longitud de contexto
- 1,048,576
- Modalidad
- text+image->text
- Modalidades de entrada
- text, image
- Modalidades de salida
- text
- Precio por token
- USD por 1M de tokens: entrada $0.150 / salida $0.600
- Corte de conocimiento
- —
- Fecha de expiración
- —
Tareas y capacidades
Una nota aparece solo cuando la fuente aporta una medición correspondiente para esa tarea, el modelo está activo y la cohorte tiene al menos 10 modelos comparables. La columna de capacidad muestra hechos declarados por la fuente — formatos compatibles, razonamiento y parámetros de herramientas — que no son calidad medida.
| Tarea | Nota | Capacidad declarada por la fuente |
|---|---|---|
| Calidad general | BB — siguiente 30% de la cohorte | razonamiento: opcional · predeterminado high · esfuerzos: max, high, low, none · parámetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort |
| Programación | Sin medición | — |
| Agentes | Sin medición | parámetros: structured_outputs, tool_choice, tools |
| Escritura | Sin medición | salida: text |
| Razonamiento | Sin medición | razonamiento: opcional · predeterminado high · esfuerzos: max, high, low, none · parámetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort |
| Análisis de documentos | Sin medición | — |
| Visión | Sin medición | entrada: image |
| Generación de imágenes | Sin medición | — |
| Audio | Sin medición | — |
| Vídeo | Sin medición | — |
| Embeddings | Sin medición | — |
Evaluaciones
| Fuente | Benchmark | Valor | Nota | Datos obtenidos |
|---|---|---|---|---|
| Artificial Analysis | Intelligence index | 28.6 | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · spreadsheettasa de victoria 51.2% · posición 4 | 1,292Elo | AA — siguiente 20% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · 3dtasa de victoria 47.3% · posición 12 | 1,347Elo | SS — 10% superior de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · asciiarttasa de victoria 47.9% · posición 20 | 1,235Elo | AA — siguiente 20% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · codecategoriestasa de victoria 48.2% · posición 19 | 1,287Elo | AA — siguiente 20% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · dataviztasa de victoria 49.7% · posición 31 | 1,259Elo | AA — siguiente 20% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · gamedevtasa de victoria 42.6% · posición 38 | 1,251Elo | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · svgtasa de victoria 51.3% · posición 19 | 1,243Elo | AA — siguiente 20% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · uicomponenttasa de victoria 48.9% · posición 24 | 1,286Elo | AA — siguiente 20% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · websitetasa de victoria 51.9% · posición 15 | 1,297Elo | AA — siguiente 20% de la cohorte | 13.11.2026 |
Cómo funcionan las notas
Cada nota compara un modelo solo con otros modelos evaluados por la misma fuente y métrica en la instantánea actual. S es el 10% superior, A el siguiente 20%, B el siguiente 30% y C el resto. Los modelos sin medición publicada aparecen como no evaluados: un formato compatible nunca implica calidad medida.
- S — S — 10% superior de la cohorte
- A — A — siguiente 20% de la cohorte
- B — B — siguiente 30% de la cohorte
- C — C — por debajo de la franja B
Proveedores
Estadísticas opcionales de proveedores en vivo desde OpenRouter. Los valores ausentes son desconocidos, no cero.
| Proveedor | Longitud de contexto | Precio entrada /1M | Precio salida /1M | Latencia p50 (30m, s) | Rendimiento p50 (30m, tok/s) | Disponibilidad (30m) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Particle AI | 1,048,576 | $0.030 | $0.250 | — | — | 100% |
| Wafermxfp4 | 1,048,576 | $0.038 | $0.500 | — | — | 100% |
| PrimeIntellect | 1,048,576 | $0.044 | $0.700 | — | — | 100% |
| Particle AI | 1,048,576 | $0.060 | $0.500 | — | — | 100% |
| OpenInferencefp4 | 1,048,576 | $0.070 | $0.800 | — | — | 100% |
| Sail Researchfp4 | 1,048,576 | $0.073 | $0.108 | — | — | 100% |
| Sail Researchfp4 | 1,048,576 | $0.073 | $0.108 | — | — | 100% |
| Ionstream | 1,048,576 | $0.077 | $0.232 | — | — | 100% |
| DeepInfrafp8 | 1,048,576 | $0.078 | $0.235 | — | — | 100% |
| Wafermxfp4 | 1,048,576 | $0.079 | $0.500 | — | — | 100% |
| InferenceNetfp8 | 1,040,000 | $0.080 | $0.605 | — | — | 100% |
| InferenceNetfp8 | 1,040,000 | $0.080 | $0.605 | — | — | 100% |
| DeepInfrafp8 | 1,048,576 | $0.098 | $0.294 | — | — | 100% |
| Cloudflare | 1,048,576 | $0.100 | $0.600 | — | — | 100% |
| Morphfp8 | 1,048,576 | $0.104 | $0.583 | — | — | 100% |
| StepFunfp8 | 1,000,000 | $0.105 | $0.420 | — | — | 100% |
| Alibaba | 1,000,000 | $0.105 | $0.420 | — | — | 100% |
| StreamLakefp8 | 1,024,000 | $0.111 | $0.444 | — | — | 100% |
| River | 1,048,576 | $0.120 | $0.480 | — | — | 100% |
| Relacefp4 | 1,048,576 | $0.120 | $0.500 | — | — | 100% |
| DeepInfrafp8 | 1,048,576 | $0.147 | $0.441 | — | — | 100% |
| Baidufp8 | 1,048,576 | $0.150 | $0.605 | — | — | 100% |
| Coherefp8 | 1,048,576 | $0.150 | $0.500 | — | — | 100% |
| DeepSeek | 1,048,576 | $0.150 | $0.600 | — | — | 100% |
| Makorafp8 | 1,048,576 | $0.150 | $1.2 | — | — | 100% |
| Reka | 1,048,576 | $0.160 | $1.1 | — | — | 100% |
| Ionstream | 1,048,576 | $0.165 | $0.495 | — | — | 100% |
| Novitafp8 | 1,048,576 | $0.165 | $0.660 | — | — | 100% |
| DekaLLM | 1,048,576 | $0.180 | $0.680 | — | — | 100% |
| DigitalOcean | 1,048,576 | $0.180 | $0.720 | — | — | 100% |
| GMICloudfp8 | 1,048,575 | $0.180 | $0.720 | — | — | 100% |
| AtlasCloudfp8 | 1,048,576 | $0.195 | $0.780 | — | — | 100% |
| Fireworks | 1,048,576 | $0.210 | $0.840 | — | — | 100% |
| PrimaLabs | 1,048,576 | $0.240 | $0.960 | — | — | 100% |
| Modal | 1,048,576 | $0.250 | $1 | — | — | 100% |
| Crusoefp8 | 1,048,576 | $0.290 | $1.2 | — | — | 100% |
| SiliconFlowfp8 | 1,048,576 | $0.300 | $0.550 | — | — | 100% |
| Mistralfp8 | 1,048,576 | $0.300 | $1.2 | — | — | 100% |
| CoreWeavefp8 | 1,048,576 | $0.300 | $1.2 | — | — | 100% |
| Near AI | 1,048,576 | $0.300 | $1.2 | — | — | 100% |
| Venicefp8 | 1,000,000 | $0.300 | $1.2 | — | — | 100% |
| Nebiusfp8 | 1,048,576 | $0.300 | $1.2 | — | — | 100% |
| Together | 1,048,576 | $0.300 | $1.2 | — | — | 100% |
| Fireworks | 1,048,576 | $0.300 | $1.2 | — | — | 100% |
| BaseTen | 1,048,576 | $0.300 | $1.2 | — | — | 100% |
| Parasailfp8 | 1,048,576 | $0.300 | $1.2 | — | — | 100% |
| Fireworks | 1,048,576 | $0.450 | $1.8 | — | — | 100% |
| BaseTen | 1,048,576 | $0.600 | $2.4 | — | — | 100% |
Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026
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