DeepSeek 發布 V4.1 Flash-1017 大模型。在市場普遍期待中國 AI 大模型更新之際，DeepSeek 率先推出新版本，本次升級帶來大幅性能提升。
具體的性能水平及變化之前有報道了，大家應該會注意到DeepSeek這次自己還發了一張帕累托曲線，也就是大家常說的AI斬殺線，V4.1 Flash-1017這次又是封神一般的水平，每任務成本只有Fable、Astra等大模型的1/50-1/100之間，性價比至少高出四五十倍。
DeepSeek是怎麼做到這樣的斬殺線的?大家都知道他們有極強的AI優化能力，在降低成本這方面可以說極盡所能，而vllm_project發布的下面這張圖可以清晰地展示出DeepSeek在AI硬體上的優化有多強。
這張圖是對比的是SemiAnalysis AgentX基準測試，在GB300 NVL72及Dynamo vLLM平台上，V4.1 Flash跑出了1美元1.3B Token的成績，P90 交互速度超過 100 tok/s/user。
1美元13億Token，算下來1M Token只要0.00077美元，這比V4.1 Flash的輸入價格0.15美元便宜太多了。
當然，這兩個價格實際上也不能這麼簡單換算，1美元13億Token的Tco成本是算力端的，API定價還要考慮更複雜的情況，只不過DeepSeek的超低成本讓他們在這方面有了無人能敵的優勢。
正因為DeepSeek V4.1 Flash在成本上有堪稱逆天的優勢，各大平台也敢於提供超低的收費，OpenCode、CommandCode的10美元套餐中最近都能用量打到了80-120美元，OpenCode這兩天更是免費開放了，現在聚合路由平台上V4.1 Flash自己的用量都是百萬億Token級別的，一家能頂六七家友商的用量。
讓AI對比了多個開源大模型的TCO成本，萬億參數內的其他大模型的產出最多也就是V4.1 Flash的1/10，如果是1.5-3萬億參數量的大模型，那成本差距更是可以達到40-50倍以上，完全沒法比。
這還要說明一點，這個TCO成本還是V4.1 Flash-0910的，不是今天發布的1017版，後者雖然API定價沒變，但大幅優化了Token效率，減少了Token消耗量，不同任務中程度不同，體感上來說至少也降低了一半的消耗，意味著TCO成本還能再次大降一波。
