DeepSeek V4.1 Flash
El modelo de pesos abiertos rápido y de bajo costo de DeepSeek (licencia MIT) con una ventana de contexto de 1M tokens, y el modelo detrás de la API deepseek-flash de DeepSeek. DeepSeek publicó una versión actualizada V4.1-Flash-1017 el 17 de octubre de 2026, después de las pruebas registradas aquí.
DeepSeekModelo de lenguajeLanzado en septiembre de 2026Datos revisados el 18 de octubre de 2026
Este modelo no está en el ranking actual de la gente: o es nuevo y todavía está reuniendo votos, o está por debajo del top 12. Mira el ranking de IA para ver los modelos mejor valorados.
Sobre el papel
Rankings de pruebas fijas de la pestaña de benchmarks: Velocidad #3, Razonamiento #19.
Puntos fuertes y débiles
- Muy rápido (176 tokens por segundo en Artificial Analysis) y barato ($0.30 / $1.20 por millón de tokens en hora pico, la mitad fuera de hora pico)
- 72.9% en ARC-AGI-2, el mejor puntaje entre los modelos abiertos de aquí
- Justo por debajo de la marca de 40 en el Artificial Analysis Intelligence Index (39.5) a $0.27 por tarea
- Más débil en razonamiento difícil que los modelos de frontera (39.2% en Humanity's Last Exam)
- Los resultados de benchmarks de aquí son anteriores a la actualización del 17 de octubre, así que el modelo actual de la API puede puntuar distinto
Ideal para
- Un asistente todoterreno muy barato
- Respuestas rápidas
- Alojarlo tú mismo
Todas las puntuaciones que tenemos
Cada barra compara este modelo con el mejor resultado que tiene cualquier modelo de esta página en la misma prueba.
- LMArena, arena de texto (votos humanos)1474,6Puntaje Arena 1474.6 (IC 95% 1468.4 a 1480.9); 12,793 votos; entrada "deepseek-v4.1-flash-max"; puesto 38 de 416 en la tabla completa
- LMArena, escritura creativa1440Puntaje Arena 1440.0 (IC 95% 1427.6 a 1452.4); 2,597 votos; entrada "deepseek-v4.1-flash-max"; puesto 58 de 414 en la tabla completa
- LMArena WebDev (programación)1618,4Puntaje Arena 1618.4 (IC 95% 1607.5 a 1629.3); 3,540 votos; entrada "DeepSeek-V4.1-Flash (Max)"; puesto 24 de 144 en la tabla completa
- LMArena, visión1260,3Puntaje Arena 1260.3 (IC 95% 1249.4 a 1271.2); 3,559 votos; entrada "deepseek-v4.1-flash-max"; puesto 46 de 165 en la tabla completa
- LMArena Agent Arena0,027Puntaje IPS 0.0274 (IC 95% 0.0238 a 0.0310); 241,716 sesiones; entrada "DeepSeek-V4.1-Flash (Max)"; puesto 19 de 52 en la tabla completa
- Artificial Analysis Intelligence Index39,539.5 en el Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 (AA muestra 40), configuración "DeepSeek V4.1 Flash (max)"
- Humanity's Last Exam (Artificial Analysis)39,2%39.2% en Humanity's Last Exam (AA, 2,158 preguntas solo de texto), configuración "DeepSeek V4.1 Flash (max)"
- Terminal-Bench 4.0 (ejecución de Artificial Analysis)26,8%26.8% en Terminal-Bench 4.0 ejecutado por AA (harness mini-swe-agent), configuración "DeepSeek V4.1 Flash (max)"
- Razonamiento con contexto largo (AA-LCR)84,0%84.0% en AA-LCR (razonamiento con contexto largo), configuración "DeepSeek V4.1 Flash (max)"
- MMMU-Pro, comprensión de imágenes77,0%77.0% en MMMU-Pro (comprensión de imágenes, AA), configuración "DeepSeek V4.1 Flash (max)"
- AA-Omniscience, aciertos menos alucinaciones-5,3-5.3 en el AA-Omniscience Index (precisión de conocimiento menos alucinaciones, rango -100 a 100), configuración "DeepSeek V4.1 Flash (max)"
- Velocidad de salida, tokens por segundo176 t/s176 tokens de salida por segundo (mediana de AA), fila "DeepSeek V4.1 Flash (max)"
- Costo por tarea de prueba de Artificial Analysis$0.27$0.27 por ejecutar una tarea del AA Intelligence Index, fila "DeepSeek V4.1 Flash (max)"
- Puzles ARC-AGI-272,9%72.92% en ARC-AGI-2 (conjunto semiprivado), mejor configuración listada "DeepSeek V4.1 Flash (Max)", $0.13 por tarea
- Puzles ARC-AGI-30,9%0.85% en ARC-AGI-3 (semiprivado, harness estándar; se excluyen las ejecuciones "provider adapter"), mejor configuración listada "DeepSeek V4.1 Flash (Max)"
Compáralo con
- Claude Opus 5.5El modelo insignia de Anthropic para programación con agentes de larga duración y trabajo de conocimiento, y el modelo con el que Anthropic sugiere empezar para la mayoría de las tareas.
- Claude Sonnet 5.5El modelo de precio medio de Anthropic, que Anthropic describe como su mejor equilibrio entre velocidad e inteligencia.
- Claude Fable 5.1El nivel más alto de Anthropic para el razonamiento más difícil y el trabajo de agentes de largo plazo, que Anthropic recomienda cuando Opus 5.5 no alcanza.
- Claude Haiku 5.5El modelo actual más pequeño y rápido de Anthropic, hecho para tareas de alto volumen y sensibles a la latencia como clasificación, extracción y enrutamiento.