DeepSeek V4.1 Flash 开源：5520 亿参数，输出每百万 token 0.6 美元，编程分数擦边压过 Opus 5

别人按克卖 token，DeepSeek 按吨卖。

三个关键信息

5520 亿参数的混合专家模型，读题时只激活 80 亿、写答案时激活 160 亿。 V4.1 Flash 采用编码器-解码器结构，支持 100 万 token 上下文和原生视觉，权重以 MIT 协议放在 Hugging Face，可商用、可自托管。新的压缩稀疏注意力配合 FP4 KV 缓存，把每个 token 的缓存压到约 890 字节，全局缓存内存只要 V4 Flash 的四分之一左右。

价格：非高峰时段缓存命中输入每百万 token 0.003 美元，未命中 0.15 美元，输出 0.6 美元；高峰时段翻倍。 高峰期定义为工作日 UTC 01:00–04:00 和 06:00–10:00。0.003 美元这个数字是冲着智能体来的——反复读同一份上下文的任务，缓存费几乎可以忽略。

成绩有赢有输。 最高推理档下，DeepSWE v1.1 拿到 74.2，略高于 Claude Opus 5 的 74.0 和 GPT-5.6 Sol 的 73.0，CyberGym 88.1；但在 Terminal-Bench 4.0 上只有 31.2，Opus 5 是 51.8。Artificial Analysis 智能指数给它 40 分，GPT-6 Astra 和 Fable 5.1 都是 53 分。

王斗视角

先把宣传里最响的那句拆了：DeepSWE 赢 Opus 5 的是 0.2 分，这在评测里叫误差；Terminal-Bench 4.0 输掉的是 20 分，这叫差距。综合指数 40 对 53，也很诚实——它不是最强的，从来也没打算当最强的。

它真正的武器藏在高峰时段表里。UTC 01:00–04:00 和 06:00–10:00，换成北京时间就是上午 9 点到 12 点、下午 2 点到 6 点——中国人上班的时候贵，美国人上班的时候打五折。这是一张写给硅谷开发者的价格表。

再算一笔账：10 亿个缓存命中的输入 token，账单 3 美元，不够在旧金山买一杯手冲。当一个智能体每天要把同一份代码库读上几百遍时，决定用谁的模型的，就不再是榜单上那 0.2 分，而是月底财务那张脸。美国几家实验室把前沿能力守在 53 分的高墙里，DeepSeek 在墙外把 40 分的能力卖成了白菜价——大多数活儿，其实用不上 53 分。

来源：VentureBeat · The Rundown AI · Dataconomy