DeepSeek V4.1 Flash 1017
Filiation
- Entreprise
- DeepSeek
- Famille DeepSeek Flash
- DeepSeek V4 Flash 0731DeepSeek V4.1 FlashDeepSeek V4.1 Flash 1017la famille
- Assistants qui le proposent
- DeepSeekpar défaut, gratuit (aucune offre payante connue pour l'appli) (page officielle ↗)
- Prix de l'API
- 0,30 $ le million de jetons lus, 1,20 $ écrits (api-docs.deepseek.com, lu le 5 novembre 2026)
Liens lus le 10/11/2026 sur les pages des entreprises, la presse en secours ; un lien donné pour une famille ne vaut que pour sa dernière version.
Rang dans chaque épreuve
- Intelligence généraleEpoch AI, indice ECI159,3157,1 à 161,921e sur 71
- Tâches d'agentEpoch AI, APEX-Agents69,8 %60,2 à 79,45e sur 52
- Tâches de codeEpoch AI, CursorBench47,7 %7e sur 18
- Préférence des utilisateursLMArena, score Elonon mesuré
- Correction de codeEpoch AI, DeepSWEnon mesuré
Chaque case de la réglette vaut un dixième du classement ; la 1re réunit les mieux classés. Rang parmi les modèles sortis en 2026 et mesurés par l'épreuve. Sources : Epoch AI, « Capabilities & benchmarking » (CC BY 4.0) ; LMArena, texte avec contrôle du style (CC BY 4.0) ; relevé du 10 novembre 2026.
Réussite et électricité de DeepSeek V4.1 Flash 1017 selon le réglage d'effort
Épreuve CursorBench, 4 réglages ; électricité d'une tâche en Wh, estimation, échelle logarithmique ; relevé du 10 novembre 2026
Ligne : de réglage en réglage, au milieu de la fourchetteBarre : l'électricité d'une tâche, de « tous lus » à « tous écrits » (estimation)
Sources : Epoch AI, CursorBench ; électricité : estimation de Projet Celsius, Base Impact de l'IA (IA-0011). Licence CC BY 4.0.
Méthode de l'estimation
Le réglage d'effort dit combien le modèle raisonne avant de répondre : plus il est haut, plus il écrit de jetons, et plus la tâche demande d'électricité. Les jetons par tâche sont mesurés par Epoch AI.
Électricité : estimation de Projet Celsius. Jetons de la tâche × électricité d'écrire 1 000 jetons pour la taille du modèle (Base Impact de l'IA, IA-0011), × la surconsommation du centre de données (PUE). Le périmètre compte le calcul sur les serveurs et le refroidissement ; il ne compte ni la fabrication des puces, ni l'entraînement, ni le réseau, ni l'appareil. CursorBench compte les jetons lus et écrits ensemble : la fourchette va de « tous lus » à « tous écrits ». DeepSWE compte les jetons écrits : la fourchette part de l'écriture seule.
Taille supposée du modèle : classe petit, déduite du prix en sortie (api-docs.deepseek.com), hypothèse. Si le modèle était de taille moyenne, l'estimation serait 6 fois plus haute. Repère : une question rapide à un assistant demande environ 0,3 Wh.
DeepSeek V4.1 Flash 1017 parmi les modèles de DeepSeek, intelligence générale
Indice ECI d'Epoch AI et son intervalle à 95 %, selon la date de sortie ; 4 modèles de DeepSeek sortis en 2026 et mesurés par l'indice ECI
Point : l'indice mesuré, à la date de sortieTrait : l'intervalle à 95 %DeepSeek V4.1 Flash 1017
Source : Epoch AI, « Capabilities & benchmarking », indice ECI. Licence CC BY 4.0.
Sur une tâche de code, DeepSeek V4.1 Flash 1017 demande de 21 à 62 Wh au réglage qui en demande le plus, autant qu'environ 70 à 210 questions rapides à un assistant (environ 0,3 Wh chacune).
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