deepseek
DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017 (batch)
deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017:batch
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:batch é a variante batch do catálogo para o snapshot V4.1 Flash da DeepSeek de 17 de outubro de 2026. A OpenRouter descreve um modelo esparso de mistura de especialistas que aceita texto e imagens e produz texto, com contexto de 1M de tokens e raciocínio opcional com esforço alto por padrão. A ficha técnica o apresenta como uma atualização menor e relata ganhos em benchmarks de raciocínio, codificação, agentes e visão, além de execução e saídas mais curtas; esses resultados são declarados pelo fornecedor e exigem validação na carga de trabalho.[1][2]
Pontos fortes
- Aceita texto e imagens e produz texto, com contexto de 1M de tokens e raciocínio opcional com esforço alto por padrão.[1][2]
- A DeepSeek relata melhorias em relação ao V4.1 Flash anterior em avaliações de raciocínio, codificação, agentes e visão.[2]
- Os materiais de codificação de prompts cobrem conversas multiturno, chamadas de ferramentas, modo de pensamento e imagens intercaladas; a licença MIT é declarada.[2]
Limitações
- A evidência consiste no catálogo da OpenRouter e na ficha da DeepSeek; não há validação independente fornecida para a carga de trabalho pretendida.[1][2]
- Não há um template de chat Jinja incluído, portanto a integração pode exigir o codificador Python fornecido ou o deepseek-recipe.[2]
- A evidência não informa uma data de corte de conhecimento nem explica o comportamento específico da variante batch.[1][2]
Onde usar
- Candidato a processamento batch de alto volume com entradas longas de texto e imagem, se o comportamento da variante for adequado.[1][2]
- Vale avaliar em fluxos de codificação, terminal e agentes que precisem de formatação de chamadas de ferramentas e raciocínio ajustável.[1][2]
- Pode servir para análise de imagem para texto com contexto longo quando uma saída somente em texto for suficiente.[1][2]
Fontes
- [1] OpenRouter catalog · DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017 (batch)Fontes consultadas: 13 de nov. de 2026
- [2] Model documentation · DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017 (batch)Fontes 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:batch
- 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 $0.050 / saída $0.150
- 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 | — |
| 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) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Sail Researchfp4 | 1,048,576 | $0.050 | $0.150 | — | — | — |
Dados de provedores obtidos: 13.11.2026
Artigos relacionados
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