实测 DeepSeek V4.1 Flash：4 元生成特斯拉飞行 3D 网页
作者在 DeepSeek Harness 中实测 DeepSeek V4.1 Flash，用纯提示词生成特斯拉飞行 3D 网页，耗时 35 分钟、消耗 3752 万 Token，按缓存命中 0.04 元每百万 Token 和输出 8 元每百万 Token 计算约花 4 元。
推荐理由：作者用多个实测案例对比 V4.1 Flash 与闭源模型的成本差距，可据此判断低价模型能覆盖哪些任务。
#DeepSeek
爱范儿精选AI 评分7878
量子位精选AI 评分8080 MiniMax 发布 M3.1 Flash，Agent 基准 ALE 得分 29.6% 居国产模型第一
MiniMax 正式发布 M3.1 Flash，即此前在 OpenRouter 匿名测试的 Space Bunny（玉兔），Agents' Last Exam 得分 29.6%，位列国产模型第一。
推荐理由：文章列出 M3.1 Flash 在 Agent、编码、网络安全等基准上的分数与定价，可对照国产 Flash 模型的性价比路线。
DeepSeek (X)精选AI 评分7878 DeepSeek 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 模型
DeepSeek 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017，称其基准表现更强、任务完成更快、输出更短，在性能与成本上实现帕累托改进。该模型已在 DeepSeek 网站、App 和 API 上线，并针对 DeepSeek Harness、腾讯 CodeBuddy、WorkBuddy 等做了优化，使用 DeepSeek Harness 需升级到 v0.2.1-rc.1 或更高版本。
推荐理由：官方给出新版本在基准表现、任务完成速度和输出长度上的变化，并说明已上线网站、App 与 API。
DeepSeek (X)精选AI 评分7272 DeepSeek 发布 V4.1-Flash 模型
DeepSeek 发布 DeepSeek-V4.1-Flash，称其为新架构家族中参数规模最小的模型，并原生支持视觉理解。官方表示该模型面向更强能力、更快推理和更高吞吐设计，并可扩展至更大模型。
推荐理由：DeepSeek 新架构家族的最小模型，原生支持视觉理解，并强调推理速度与吞吐。
DeepSeek (X)精选AI 评分7575 DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp 上线 DeepSeek API 平台
DeepSeek 在 API 平台上线实验性多模态模型 DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp，调用时使用 model='deepseek-v4-flash-vision-exp'。
推荐理由：官方给出新模型与 V4-Flash 的文本能力对照，以及多模态智能体基准上的提升幅度，便于判断是否值得接入。
DeepSeek (X)精选AI 评分8080 DeepSeek 发布 DeepSeek-V4-Pro
DeepSeek 发布 DeepSeek-V4-Pro，重点升级 Agent 能力并带来明显的生产环境收益。V4-Pro 与 V4-Flash 支持灵活推理强度，简单任务用 low、日常 Agent 工作流用 high、复杂任务用 max；同时原生支持 OpenAI Responses API，并针对 Codex 提供一键配置。V4 Pro 已在 app 和网页端以 Expert Mode 上线，也可通过 API 调用，模型名称保持不变。
推荐理由：官方给出 V4-Pro 的 Agent 能力升级、三档推理强度和 Codex 接入方式，可据此判断实际使用成本与场景。
DeepSeek (X)精选AI 评分8888 DeepSeek 发布并开源 DeepSeek-V4 Preview，支持 1M 上下文
DeepSeek 正式发布并开源 DeepSeek-V4 Preview，主打低成本 1M 上下文长度。其中 DeepSeek-V4-Pro 为 1.6T 总参数、49B 激活参数，官方称性能可对标顶级闭源模型；DeepSeek-V4-Flash 为 284B 总参数、13B 激活参数，定位快速经济。
推荐理由：DeepSeek 官方公布 V4 两个版本的参数规模与 1M 上下文，可据此判断开源模型在长上下文上的成本位置。
DeepSeek (X)精选AI 评分8080 DeepSeek 发布 DeepSeek-V3.2 与 DeepSeek-V3.2-Speciale 推理模型
DeepSeek 发布 DeepSeek-V3.2 和 DeepSeek-V3.2-Speciale 两款以推理为先、面向智能体的模型。DeepSeek-V3.2 是 V3.2-Exp 的正式后继版本，已在 App、Web 和 API 上线；DeepSeek-V3.2-Speciale 侧重进一步拓展推理能力，目前仅通过 API 提供。官方同时放出了技术报告链接。
推荐理由：官方给出两个版本的定位差异与开放渠道，可据此判断面向智能体的推理模型如何分层落地。
已经到底了