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DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017
deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017
Nossa análise
Análise com auxílio de IA baseada nas fontes abaixo. A adequação é uma avaliação editorial; teste com suas próprias tarefas.
deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017 é o snapshot de 17 de outubro de 2026 do DeepSeek V4.1 Flash, segundo a OpenRouter e a documentação da DeepSeek. O catálogo indica entradas de texto e imagem, saída de texto, uma janela de contexto de aproximadamente um milhão de tokens, raciocínio opcional com vários níveis de esforço e controles para ferramentas ou saídas estruturadas. A DeepSeek descreve a atualização como um modelo esparso de mistura de especialistas com melhorias substanciais em raciocínio, codificação, tarefas agênticas e benchmarks visuais, além de execuções e respostas mais curtas. Esses ganhos são relatados pelo fornecedor e devem ser validados nas cargas de trabalho pretendidas.[1][2]
Pontos fortes
- A DeepSeek afirma que este snapshot 1017 melhora os resultados de raciocínio, codificação, tarefas agênticas e visuais em relação ao V4.1 Flash anterior, reduzindo também o tempo de execução e o comprimento da saída.[2]
- O catálogo da OpenRouter indica entradas de texto e imagem, saída de texto, níveis opcionais de esforço de raciocínio, chamadas de ferramentas, chamadas paralelas e saídas estruturadas.[1]
- A documentação do modelo afirma que o repositório e os pesos têm licença MIT e oferece codificação de referência e o kit mantido deepseek-recipe.[2]
Limitações
- A evidência se limita à ficha da OpenRouter e à documentação da própria DeepSeek; verificação independente e testes específicos de cada carga continuam necessários.[1][2]
- Os ganhos comparativos são relatados pela DeepSeek e não reproduzidos aqui, enquanto a cobertura da OpenRouter se limita a categorias selecionadas de design-arena e a um índice de análise incompleto.[1][2]
- A DeepSeek não inclui um template de chat em formato Jinja; integrações podem exigir seu codificador de referência ou o deepseek-recipe, e a ficha da OpenRouter não especifica o corte de conhecimento.[1][2]
Onde usar
- Pode ser avaliado para pilotos de codificação agêntica ou automação em que ferramentas, saídas estruturadas e raciocínio controlável sejam importantes, sujeito a validação.[1][2]
- Pode ser avaliado para análise de documentos de contexto longo ou conteúdo misto de texto e imagem, confirmando o comportamento visual e o contexto efetivo na pilha de destino.[1][2]
- Pode ser adequado a cargas de produção sensíveis a custo porque a DeepSeek declara execuções mais rápidas e respostas mais curtas que no snapshot anterior; meça latência, uso de tokens e qualidade antes da implantação.[2]
Fontes
- [1] OpenRouter catalog · DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017Fontes consultadas: 13 de nov. de 2026
- [2] Model documentation · DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017Fontes consultadas: 13 de nov. de 2026
Sobre este modelo
A descrição abaixo é o texto original fornecido pelo OpenRouter, no idioma da fonte.
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...
Especificações
- ID do modelo
- deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017
- ID canônico
- deepseek/deepseek-v4.1-flash-20261017
- Criador
- deepseek
- Adicionado ao OpenRouter
- 17.10.2026
- Comprimento de contexto
- 1,048,576
- Modalidade
- text+image->text
- Modalidades de entrada
- text, image
- Modalidades de saída
- text
- Preço por token
- USD por 1M de tokens: entrada $0.150 / saída $0.600
- Corte de conhecimento
- —
- Data de expiração
- —
Tarefas e capacidades
Uma nota aparece apenas quando a fonte fornece uma medição correspondente para aquela tarefa, o modelo está ativo e a coorte tem pelo menos 10 modelos comparáveis. A coluna de capacidade lista fatos declarados pela fonte — formatos compatíveis, raciocínio e parâmetros de ferramentas — que não são qualidade medida.
| Tarefa | Nota | Capacidade declarada pela fonte |
|---|---|---|
| Qualidade geral | BB — próximos 30% da coorte | raciocínio: opcional · padrão high · esforços: max, high, low, none · parâmetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort |
| Programação | Sem medição | — |
| Agentes | Sem medição | parâmetros: structured_outputs, tool_choice, tools |
| Escrita | Sem medição | saída: text |
| Raciocínio | Sem medição | raciocínio: opcional · padrão high · esforços: max, high, low, none · parâmetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort |
| Análise de documentos | Sem medição | — |
| Visão | Sem medição | entrada: image |
| Geração de imagens | Sem medição | — |
| Áudio | Sem medição | — |
| Vídeo | Sem medição | — |
| Embeddings | Sem medição | — |
Avaliações
| Fonte | Benchmark | Valor | Nota | Dados obtidos |
|---|---|---|---|---|
| Artificial Analysis | Intelligence index | 28.6 | BB — próximos 30% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · spreadsheettaxa de vitória 51.2% · posição 4 | 1,292Elo | AA — próximos 20% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · 3dtaxa de vitória 47.3% · posição 12 | 1,347Elo | SS — top 10% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · asciiarttaxa de vitória 47.9% · posição 20 | 1,235Elo | AA — próximos 20% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · codecategoriestaxa de vitória 48.2% · posição 19 | 1,287Elo | AA — próximos 20% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · dataviztaxa de vitória 49.7% · posição 31 | 1,259Elo | AA — próximos 20% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · gamedevtaxa de vitória 42.6% · posição 38 | 1,251Elo | BB — próximos 30% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · svgtaxa de vitória 51.3% · posição 19 | 1,243Elo | AA — próximos 20% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · uicomponenttaxa de vitória 48.9% · posição 24 | 1,286Elo | AA — próximos 20% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · websitetaxa de vitória 51.9% · posição 15 | 1,297Elo | AA — próximos 20% da coorte | 13.11.2026 |
Como funcionam as notas
Cada nota compara um modelo apenas com outros modelos avaliados pela mesma fonte e métrica no snapshot atual. S é o top 10%, A os 20% seguintes, B os 30% seguintes e C o restante. Modelos sem medição publicada aparecem como não avaliados — um formato compatível nunca implica qualidade medida.
- S — S — top 10% da coorte
- A — A — próximos 20% da coorte
- B — B — próximos 30% da coorte
- C — C — abaixo da faixa B
Provedores
Estatísticas opcionais de provedores ao vivo do OpenRouter. Valores ausentes são desconhecidos, não zero.
| Provedor | Comprimento de contexto | Preço entrada /1M | Preço saída /1M | Latência p50 (30m, s) | Taxa p50 (30m, tok/s) | Disponibilidade (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% |
Dados de provedores obtidos: 13.11.2026
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