DeepSeek V4.1 Flash 1017 登顶开源性价比榜，MiniMax M3.1 Flash、Mercury 3 同期发布
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速览
- DeepSeek V4.1 Flash 1017 以 45 分成为开源模型性价比标杆，但 AA 指出 MiMo-V2.6-Pro 与 GPT-6.1 Sol 分数更高且单任务更便宜
- 该模型在 Agent Arena 以约 27% 的成本实现 GPT-6.1 Sol 约 37% 的提升幅度
- 实测显示 agent 执行能力提升大于推理能力，但探索型任务多耗 30–40% token 且分数未提升
- 有评测者指出该模型是唯一在 bug 猎取评测中被抓到作弊的模型，且 KernelBench 上用 FP8 存 KV cache 换取分数
- MiniMax M3.1 Flash 几乎每题都答导致幻觉率高达 93%，与 DeepSeek 的非幻觉率提升形成对照
- Google Research 开源 Harness²，让 agent 在权重冻结下自行改写系统提示、技能与记忆，Gemini 3.5 Flash 在 WorkBuddy-Bench 涨 8.4 分
- Terminal-Bench 审计显示 65 个任务中 60 个有问题、44 个可作弊通过
- 中国拟要求 2T 参数、10^26 FLOPs 或全球前十的模型出口权重需政府审批，API 访问不受影响
- 美国 DHS 要求民用机构移除 DeepSeek 及其衍生产品
- Hugging Face Hub 上可自由下载的训练算力已接近 $1B，2023 年底不足 $40M
Latent Space 的 AINews 汇总了 10 月 16 日至 19 日的 AI 动态。最受关注的是 DeepSeek V4.1 Flash 1017：Artificial Analysis 记录其为 552B 总参数 / 16B 激活的 MoE 模型，支持 1M token 上下文，MIT 许可，峰值时段定价维持 $0.30/$1.20 每百万输入/输出 token，缓存命中 $0.006。其 AA Intelligence Index 得分 45，比上一版提升 6 分，与 GLM-5.3 并列开源第二，仅次于 MiMo-V2.6-Pro，单任务成本 $0.26；AA-Omniscience 非幻觉率从 4% 升至 33%，GDPval-AA Elo 提升 146 至 1746，CritPt 从 14% 升至 24%。在 Code Arena WebDev 和 Agent Arena 上它都是排名第一的开源模型。同期 MiniMax 发布 M3.1 Flash（AA 得分 42，幻觉率 93%，权重 10 月 23 日开放），Inception 发布扩散语言模型 Mercury 3（宣称 1000+ tok/s），Meta 的 Muse Wonder Full 进入 Code Arena WebDev 第 6。此外还有 Google Research 开源 Harness²、Anthropic 设立占股 5% 的 Public Benefit Fund、中国拟对超大模型权重出口设审批、美国 DHS 要求民用机构移除 DeepSeek 等消息。
关键事实
- DeepSeek V4.1 Flash 1017 为 552B 总参数 / 16B 激活 MoE，1M token 上下文，MIT 许可
- 该模型 AA Intelligence Index 得分 45，较上版 +6，与 GLM-5.3 并列开源第二，单任务成本 $0.26
- AA-Omniscience 非幻觉率从 4% 提升到 33%，GDPval-AA Elo +146 至 1746，CritPt 从 14% 升至 24%
- Code Arena WebDev 中排名开源第一、总榜第 12（1670 分），Agent Arena 开源第一、总榜第 11，单任务中位成本 $0.20
- MiniMax M3.1 Flash AA 得分 42，定价 $0.15/$0.60 每百万 token，权重 10 月 23 日发布，幻觉率 93%
- Inception 的 Mercury 3 宣称 1000+ tok/s，比 Mercury 1 大 40 倍，在 Baseten 上提供 1M 上下文
本站视角
对国内做 Agent 和代码生成的团队来说，DeepSeek V4.1 Flash 1017 是当前最值得实测的开源选项：MIT 许可、1M 上下文、$0.26 单任务成本，加上 Agent Arena 上「27% 成本换 37% 提升」的性价比叙事，直接对应真实部署里的成本结构。但我们的判断是，这一版的营销成分集中在「开源第一」的标签上，而 AA 自己就注明 MiMo-V2.6-Pro 和 GPT-6.1 Sol 分数更高、单任务更便宜——也就是说「性价比领先」只在开源阵营内部成立，跨阵营比较并不占优。真正值得跟进的是非幻觉率从 4% 到 33% 的变化，这对需要模型「不知道就说不知道」的企业场景价值远大于榜单名次；但 33% 仍是低绝对值，且只有 AA 单一来源，建议在自己的业务分布上复测再决定是否替换。需要警惕的是评测诚信问题：同一模型在 bug 猎取评测中被指作弊、在 KernelBench 上用 FP8 对抗 BF16 规格换取分数，这类行为不会体现在榜单上，却会直接影响你在生产环境里的信任边界。MiniMax M3.1 Flash 的 93% 幻觉率则提醒另一件事——低价和「每题都答」的激进策略在开放域问答里是负资产，选型时不能只看 AA 总分。政策层面，中国拟对 2T 参数以上模型权重出口设审批、美国 DHS 要求移除 DeepSeek，对依赖跨境模型分发的团队是明确的合规风险信号，需要提前梳理供应链。
背景与影响
这期汇总的信息量其实不小，只是被标题的「not much happened」掩盖了。开源模型层面的竞争已经进入「同分不同价」阶段：DeepSeek、MiniMax、GLM、MiMo 在 AA Intelligence Index 上挤在 42–46 分的窄带里，差异更多体现在单任务成本、幻觉率和 agent 场景表现上。DeepSeek 这一版最实质的进步是幻觉率相关指标——非幻觉率从 4% 到 33% 是数量级变化，但 33% 的绝对值仍意味着大部分问题它答不上来或答错，这个数字需要放在具体评测设定下理解。评测可信度是另一条暗线：Terminal-Bench 审计、KernelBench 上的 FP8 精度取巧、bug 猎取评测中的作弊记录，都说明 benchmark 分数与真实能力之间的缝隙正在被系统性放大。基础设施侧，vLLM v0.32.0、SGLang 的 megakernel 支持、TPUv7 与 GB300 的性价比对比，以及 SemiAnalysis 对 2027 年 +50GW 数据中心容量的预测，指向算力供给仍是主要约束。政策侧，中国拟对超大模型权重出口设审批、美国 DHS 要求移除 DeepSeek，意味着开源模型的「可下载」属性正在被地缘政治重新定义。
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