En el campo de los modelos grandes abiertos, se produce nuevamente una revolución tecnológica. Según la lista de evaluaciones oficialmente publicada por Arena, la versión más reciente del modelo desarrollada por el equipo DeepSeek, DeepSeek-V4.1-Flash-20261017 (Max), ha logrado alcanzar el primer lugar en la lista Code Arena: WebDev, ganando así el título de “ Primer modelo abierto”.
Es importante destacar que, en esta evaluación de referencia para el desarrollo de código y páginas web en WebDev, DeepSeek-V4.1-Flash-1017 no solo superó con éxito a Kimi K3 (Max), que había sido muy comentada anteriormente, sino que también logró un avance numérico significativo en cuanto al costo de inferencia: su costo de llamada es aproximadamente una décima parte del de este último. Entre el rendimiento y la relación calidad-precio, se ha renovado nuevamente el límite de optimización Pareto reconocido en la industria.
En cuanto a su desempeño en la lista general, el modelo ocupa el puesto 12 con un puntaje de 1670 puntos. En esta zona de alto rendimiento, no solo está por delante del modelo líder de fuente cerrada Claude Opus5 (High), sino que la diferencia con el modelo líder GPT-6Sol (Max) se ha reducido a menos de 10 puntos.
Según la presentación oficial, la versión 1017 lanzada es una iteración de optimización profunda. En comparación con la versión anterior (20260910), publicada hace un mes, las puntuaciones en la lista han aumentado en 52 puntos. El modelo mantiene su estrategia de precios muy bajos (0.3 dólares por millón de tokens de entrada y 1.2 dólares por millón de tokens de salida), pero acelera aún más la ejecución de tareas complejas y reduce significativamente la salida redundante, ayudando a los desarrolladores a ahorrar más en recursos computacionales y tiempo durante las llamadas reales.
Actualmente, DeepSeek-V4.1-Flash-1017 está sincronizado en la página web de DeepSeek, en la app móvil y en el interfaz API. En cuanto a la ecología de desarrolladores, la empresa oficial ha realizado optimizaciones especiales para varios herramientas principales de programación AI y asistencia de Agent, como DeepSeek Harness, Tencent CodeBuddy y WorkBuddy. Los desarrolladores solo necesitan actualizar el framework a DeepSeek Harness v0.2.1-rc.1 o una versión superior para poder disfrutar sin problemas del mejor rendimiento de este modelo.