DeepSeek V4.1 Flash 1017 (Max) is een hoogwaardig AI-model dat uitblinkt in intelligentie, snelheid en prijsstelling. Met een score van 45 op de Artificial Analysis Intelligence Index en een snelheid van 230,4 tokens per seconde presteert het model ruim boven het gemiddelde van vergelijkbare open-weight modellen.
Technische kenmerken:
- Architectuur: Het is een Mixture of Experts (MoE) model met 552 miljard totale parameters, waarvan er 16 miljard actief zijn tijdens inferentie.
- Capaciteiten: Het model is multimodaal (tekst- en beeldinput), maakt gebruik van 'chain-of-thought' redenering en beschikt over een contextvenster van 1 miljoen tokens.
- Licentie & Toegang: Dankzij de MIT-licentie en open weights is het model geschikt voor commercieel gebruik en self-hosting.
Het model is zeer competitief geprijsd via de API, met inputkosten van $0,30 en outputkosten van $1,20 per miljoen tokens.
DeepSeek V4.1 Flash 1017 (Max): Analyse van Intelligentie, Prestaties en Prijs
Modeloverzicht
Belangrijkste prestatie-indicatoren
- Intelligentie: Scoort 45 op de Artificial Analysis Intelligence Index (positie #2 van de 121 modellen), wat ruim boven het gemiddelde ligt van vergelijkbare modellen (mediaan: 19).
- Snelheid: Produceert 230,4 tokens per seconde (positie #6 van de 79 modellen).
- Kosten:
- Input: $0,30 per 1 miljoen tokens.
- Output: $1,20 per 1 miljoen tokens.
- Gemiddelde kosten per Intelligence Index-taak: $0,26.
- Verbositeit: Genereerde 210 miljoen tokens tijdens de Intelligence Index-evaluatie, wat aanzienlijk hoger is dan de mediaan van 140 miljoen.
Technische specificaties
- Redeneren (Reasoning): Ja, dit is de reasoning-versie van het model. Het maakt gebruik van uitgebreid nadenken of 'chain-of-thought' redenering om complexe problemen op te lossen.
- Input-modaliteiten: Tekst en afbeeldingen.
- Output-modaliteit: Tekst.
- Contextvenster: 1 miljoen tokens (gelijk aan ongeveer 1500 A4-pagina's met Arial-lettertype grootte 12).
- Totale parameters: 552 miljard.
- Actieve parameters: 16 miljard (het model is een Mixture of Experts (MoE), waarbij slechts een subset van de parameters actief is tijdens inferentie).
- Licentie: MIT (staat commercieel gebruik toe).
- Modelgewichten: Beschikbaar via Hugging Face (Open Weights).
Gedetailleerde analyse
Intelligentie en Benchmarks
Het model behaalde een score van 45 op de Artificial Analysis Intelligence Index. Deze samengestelde benchmark evalueert modellen op basis van redeneren, kennis, wiskunde en coderen. De index (v4.3.2) omvat tien evaluaties:
- AA-Briefcase v1.1
- GDPval-AA v2.1
- AutomationBench-AA
- Terminal-Bench 4.0
- SciCode
- Humanity's Last Exam
- GDP.pdf
- CritPt
- AA-Omniscience
- AA-LCR v1.1
Snelheid en Latentie
Met een snelheid van 230,4 tokens per seconde (gebaseerd op de API van DeepSeek) presteert het model ruim boven het gemiddelde van vergelijkbare open-weight modellen (mediaan: 77,9 t/s).
De latentie, gemeten als de tijd tot het eerste token (Time To First Token, TTFT), bedraagt 1,08 seconden. Dit is zeer competitief vergeleken met de mediaan van 1,69 seconden voor modellen in deze klasse.
Kostenstructuur
De prijsstelling via de API van DeepSeek is als volgt:
- Input: $0,30 per 1M tokens (mediaan in klasse: $0,43).
- Output: $1,20 per 1M tokens (mediaan in klasse: $1,68).
- Blended rate: Bij een verhouding van 7:2:1 (cache hit/input/output) bedragen de kosten $0,18 per 1 miljoen tokens.
Veelgestelde vragen
Wanneer is DeepSeek V4.1 Flash 1017 (Max) uitgebracht? Het model is uitgebracht op 17 oktober 2026 door DeepSeek.
Is het model multimodaal? Ja, het is multimodaal; het kan tekst- en beeldeven input verwerken en analyseren, maar genereert uitsluitend tekst als output.
Wat is het verschil tussen totale en actieve parameters? Het model heeft in totaal 552 miljard parameters (trainbare gewichten en biases). Omdat het een Mixture of Experts (MoE) model is, worden er per token tijdens de inferentie slechts 16 miljard parameters daadwerkelijk uitgevoerd.
Wat betekent 'Open Weights'? Dit houdt in dat de modelgewichten publiekelijk beschikbaar zijn en gedownload kunnen worden voor self-hosting.
Is het model beschikbaar via een API? Ja, DeepSeek V4.1 Flash 1017 (Max) is beschikbaar via de API van vijf verschillende providers.
DeepSeek V4.1 Flash 1017 (Max): Analyse van Intelligentie, Prestaties en Prijs
Modeloverzicht
Belangrijkste prestatie-indicatoren
- Intelligentie: Scoort 45 op de Artificial Analysis Intelligence Index (positie #2 van de 121 modellen), wat ruim boven het gemiddelde ligt van vergelijkbare modellen (mediaan: 19).
- Snelheid: Produceert 230,4 tokens per seconde (positie #6 van de 79 modellen).
- Kosten:
- Input: $0,30 per 1 miljoen tokens.
- Output: $1,20 per 1 miljoen tokens.
- Gemiddelde kosten per Intelligence Index-taak: $0,26.
- Verbositeit: Genereerde 210 miljoen tokens tijdens de Intelligence Index-evaluatie, wat aanzienlijk hoger is dan de mediaan van 140 miljoen.
Technische specificaties
- Redeneren (Reasoning): Ja, dit is de reasoning-versie van het model. Het maakt gebruik van uitgebreid nadenken of 'chain-of-thought' redenering om complexe problemen op te lossen.
- Input-modaliteiten: Tekst en afbeeldingen.
- Output-modaliteit: Tekst.
- Contextvenster: 1 miljoen tokens (gelijk aan ongeveer 1500 A4-pagina's met Arial-lettertype grootte 12).
- Totale parameters: 552 miljard.
- Actieve parameters: 16 miljard (het model is een Mixture of Experts (MoE), waarbij slechts een subset van de parameters actief is tijdens inferentie).
- Licentie: MIT (staat commercieel gebruik toe).
- Modelgewichten: Beschikbaar via Hugging Face (Open Weights).
Gedetailleerde analyse
Intelligentie en Benchmarks
Het model behaalde een score van 45 op de Artificial Analysis Intelligence Index. Deze samengestelde benchmark evalueert modellen op basis van redeneren, kennis, wiskunde en coderen. De index (v4.3.2) omvat tien evaluaties:
- AA-Briefcase v1.1
- GDPval-AA v2.1
- AutomationBench-AA
- Terminal-Bench 4.0
- SciCode
- Humanity's Last Exam
- GDP.pdf
- CritPt
- AA-Omniscience
- AA-LCR v1.1
Snelheid en Latentie
Met een snelheid van 230,4 tokens per seconde (gebaseerd op de API van DeepSeek) presteert het model ruim boven het gemiddelde van vergelijkbare open-weight modellen (mediaan: 77,9 t/s).
De latentie, gemeten als de tijd tot het eerste token (Time To First Token, TTFT), bedraagt 1,08 seconden. Dit is zeer competitief vergeleken met de mediaan van 1,69 seconden voor modellen in deze klasse.
Kostenstructuur
De prijsstelling via de API van DeepSeek is als volgt:
- Input: $0,30 per 1M tokens (mediaan in klasse: $0,43).
- Output: $1,20 per 1M tokens (mediaan in klasse: $1,68).
- Blended rate: Bij een verhouding van 7:2:1 (cache hit/input/output) bedragen de kosten $0,18 per 1 miljoen tokens.
Veelgestelde vragen
Wanneer is DeepSeek V4.1 Flash 1017 (Max) uitgebracht? Het model is uitgebracht op 17 oktober 2026 door DeepSeek.
Is het model multimodaal? Ja, het is multimodaal; het kan tekst- en beeldeven input verwerken en analyseren, maar genereert uitsluitend tekst als output.
Wat is het verschil tussen totale en actieve parameters? Het model heeft in totaal 552 miljard parameters (trainbare gewichten en biases). Omdat het een Mixture of Experts (MoE) model is, worden er per token tijdens de inferentie slechts 16 miljard parameters daadwerkelijk uitgevoerd.
Wat betekent 'Open Weights'? Dit houdt in dat de modelgewichten publiekelijk beschikbaar zijn en gedownload kunnen worden voor self-hosting.
Is het model beschikbaar via een API? Ja, DeepSeek V4.1 Flash 1017 (Max) is beschikbaar via de API van vijf verschillende providers.
Groetjes,