deepseek
DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017 (batch)
deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017:batch
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:batch es la variante batch del catálogo para la instantánea V4.1 Flash de DeepSeek del 17 de octubre de 2026. OpenRouter describe un modelo disperso de mezcla de expertos que acepta texto e imágenes y devuelve texto, con contexto de 1M de tokens y razonamiento opcional con esfuerzo alto por defecto. La ficha lo presenta como una actualización menor e informa mejoras en pruebas de razonamiento, codificación, agentes y visión, además de ejecución y salidas más breves; son resultados declarados por el proveedor, por lo que conviene validarlos en cada carga de trabajo.[1][2]
Puntos fuertes
- Acepta texto e imágenes y produce texto, con contexto de 1M de tokens y razonamiento opcional que usa esfuerzo alto por defecto.[1][2]
- DeepSeek informa mejoras frente a la versión anterior de V4.1 Flash en evaluaciones de razonamiento, codificación, agentes y visión.[2]
- Los materiales de codificación de prompts cubren conversaciones multiturno, llamadas a herramientas, modo de pensamiento e imágenes intercaladas; la licencia MIT está declarada.[2]
Limitaciones
- La evidencia consiste en el catálogo de OpenRouter y la ficha de DeepSeek; no se aporta validación independiente para la carga de trabajo prevista.[1][2]
- No se incluye una plantilla de chat Jinja, por lo que la integración puede requerir el codificador Python suministrado o deepseek-recipe.[2]
- La evidencia no indica una fecha de corte de conocimiento ni explica el comportamiento específico de la variante batch.[1][2]
Dónde utilizarlo
- Candidato para procesamiento batch de alto volumen con entradas largas de texto e imagen, si el comportamiento de la variante encaja.[1][2]
- Conviene evaluarlo en flujos de codificación, terminal y agentes que requieran formato de llamadas a herramientas y razonamiento ajustable.[1][2]
- Puede encajar en análisis de imagen a texto con contexto largo cuando basta una salida solo de texto.[1][2]
Fuentes
- [1] OpenRouter catalog · DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017 (batch)Fuentes consultadas: 13 nov 2026
- [2] Model documentation · DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017 (batch)Fuentes 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:batch
- 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 $0.050 / salida $0.150
- 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 | — |
| 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) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Sail Researchfp4 | 1,048,576 | $0.050 | $0.150 | — | — | — |
Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026
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