DeepSeek V4.1 Flash 1017 obtient un score de 45 sur l'Artificial Analysis Intelligence Index, soit une amélioration de 6 points par rapport à DeepSeek V4.1 Flash, et est le modèle à poids ouverts ex æquo n°2
@deepseek_ai a publié DeepSeek V4.1 Flash 1017, une mise à jour de son modèle phare DeepSeek V4.1 Flash. Sur l'API first-party, DeepSeek V4.1 Flash 1017 est proposé à 0.30 $ par 1M de tokens d'entrée et 1.20 $ par 1M de tokens de sortie aux heures de pointe, avec un tarif hors pointe égal à la moitié des tarifs de pointe, soit les mêmes prix que DeepSeek V4.1 Flash.
Résultats clés :
➤ DeepSeek V4.1 Flash 1017 progresse en capacités agentiques, en connaissances et en raisonnement scientifique. Le score Elo de DeepSeek V4.1 Flash 1017 sur GDPval-AA v2.1 est de 1746, une augmentation de 146 points par rapport au score de 1600 de DeepSeek V4.1 Flash. Sur AA-Briefcase v1.1, son score Elo augmente de 150 points, passant de 1420 à 1570. Sur AA-Omniscience, son taux de non-hallucination est de 33 %, une amélioration de 29 points par rapport aux 4 % de DeepSeek V4.1 Flash, avec une progression de la précision de 43 % à 46 %, portant son score global à l'AA-Omniscience Index de -5 à +5. Sur CritPt, DeepSeek V4.1 Flash 1017 obtient 24 %, contre 14 % pour DeepSeek V4.1 Flash.
➤ DeepSeek V4.1 Flash 1017 est désormais le modèle à poids ouverts n°2 aux côtés de GLM-5.3. Avec un score de 45 sur l'Artificial Analysis Intelligence Index, DeepSeek V4.1 Flash 1017 n'est qu'à 1 point derrière MiMo-V2.6-Pro et devant d'autres modèles open source comme Step 5 Preview et Kimi K3 (tous deux à 44).
➤ Avec un coût par tâche de 0,26 $, DeepSeek V4.1 Flash 1017 se situe dans le quadrant le plus attractif en termes de capacité vs coût. Avec un coût par tâche de 0,26 $ et un score de 45 à l'Intelligence Index, DeepSeek V4.1 Flash 1017 se compare favorablement à GLM-5.3-Flash à 0,28 $ par tâche et un score de 42. Dans le même temps, MiMo-V2.6-Pro (46) à 0,13 $ par tâche et GPT-6.1 Sol (medium, 48) à 0,21 $ par tâche offrent tous deux une capacité supérieure à un coût par tâche inférieur.
Détails supplémentaires sur le modèle :
➤ Fenêtre de contexte : 1M de tokens (équivalent à DeepSeek V4.1 Flash)
➤ Tarification : 0,30 $ par 1M de tokens d'entrée et 1,20 $ par 1M de tokens de sortie, inchangée par rapport à DeepSeek V4.1 Flash. Prix en cas de cache hit de 0,006 $ par 1M de tokens, soit une remise de 98 %
➤ Taille : 552B de paramètres au total (16B actifs)
➤ Licence : MIT
➤ Fournisseurs : disponible via l'API first-party de DeepSeek, @FireworksAI_HQ , @baseten, @DeepInfra , @wafer_ai , @Cloudflare et d'autres
