DeepSeek 发布 V4.1-Flash：新架构家族最小模型，原生视觉理解

该项目用 10 个 SVG 生成提示词（如"章鱼演奏管风琴""火烈鸟修望远镜"）实测 6 款 2026 模型与 10 款 2025 模型的耗时和费用。DeepSeek V4 Pro 多数任务费用最低（$0.04-$0.10），Qwen3.8 Max 最慢（最长 14 分 56 秒），GPT-6 Astra 在"章鱼演奏管风琴"上以 2 分 19 秒、$0.37 完成。

一位开发者吐槽 Claude 总是违背明确指令：即使在 CLAUDE.md 写明"不要写反语句"，它仍到处加入对比式表达，成为识别 Claude 生成内容的标志。作者列举：要求不加代码注释仍会添加、遵循 AGENTS.md 的概率仅五五开、要求沿用现有代码模式反而引入新模式，并指出 OpenAI、DeepSeek、Qwen 更倾向道歉或撤销修改，建议用户尝试其他模型。

DeepSeek 计划于北京时间2026年9月10日左右正式发布 V4.1 Flash，官方称其在性能、成本、速度和任务完成时间等关键指标上全面超越 V4 Pro。

当前 AI 热点，聚合 2 个独立信源、18 条信号。

Arena 宣布 DeepSeek-V4.1-Flash-20261017 (Max) 成为 Agent Arena 第一开源模型，总排名第 11，基于超 7.5K 真实会话净提升 +5.1%。其中位任务成本 $0.20，约为 GPT-6.1 Sol 提升幅度的 37%、成本的 27%；Confirmed Success 提升 +11.5%，且无 Tool Hallucination 问题。

DeepSeek 发布 DeepSeek V4.1 Flash 1017，在 Artificial Analysis Intelligence Index 得分 45，比 DeepSeek V4.1 Flash 提高 6 分，与 GLM-5.3 并列开源权重模型第二，仅次于 MiMo-V2.6-Pro。

Arena 宣布 DeepSeek-V4.1-Flash-20261017 (Max) 成为 Code Arena: WebDev 榜单第一开源模型，超过 Kimi K3 (Max)，成本低约 10 倍。

Microsoft AI 宣布完成 MAI-Base-2 预训练，这是一个 800 亿激活、2.8T 总参数的 MoE 基础模型，在 held-out 评测中 BPB 低于所测全部开源权重模型，预训练 FLOPs 效率比 DeepSeek-V4-Pro-Base 高 4.2 至 12.3 倍。

ARC Prize 公布 DeepSeek V4.1 Flash 在 ARC-AGI (Verified) 的成绩：ARC-AGI-2 得分 72.9%，每任务成本 $0.13；ARC-AGI-1 得分 94.5%，每任务成本 $0.07。相比 V4 Flash 的最佳成绩，ARC-AGI-1 高 5.5 分，ARC-AGI-2 高 11.5 分，但每任务成本高约 250%。

Fireworks 对上周发布的 DeepSeek-V4.1-Flash 进行全套基准评测，在 DeepSWE 上以 74.34% pass@1 达到 GPT-6 Astra 级编码准确率，每任务 $0.43、约为 Astra 的 1/15。