前几天DeepSeek崩溃了整整接近5个小时,在热搜挂了好久。每逢更新先崩溃,好像是AI圈不少模型的一个小习惯。果然昨天17号DeepSeek发了个新模型4.1 flash 1017,看着名字我还纳闷,4.1flash不是之前已经发过了吗?怎么宕机了5个小时,就出了个这么个玩意?仔细看完之后,明白了,这个版本号后面加了一个1017,这是个新模型。原以为,连一个版本号都舍不给新的版本,没有什么特别大的升级,但是我发现我错了。根据官方发布的测试结果,相对于上个版本,进行了全面提升。核心亮点是:从0-1构建完整编程任务以及复杂自动化任务上的能力。简单理解就是编程任务和自动化能力,如果还不理解也没关系,我下面会分模块给大家做案例实操,会更加直观一些。几乎所有能力超越了GPT-5.6 Sol,在部分能力上甚至超过了Opus5.

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而成本,只能说低的太夸张了,官方测试的结果是,在多个Harness的同任务对比实测中,代号1017比上个版本的通过率更高,且花费的成本更低了。这个图,你可以看一下左上角那块。1017的max的费用跟V4.1 Flash的low的成本差不多,真的离谱。能力在升级,费用还在掉。
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官方的讲的很好,社区的声音也有分化,到底怎么样,还是得自己亲手测测才知道。我集中测试了几项提升最大的能力,分别是:编程任务、自动化任务,以及视觉效果。在测试过程中我主要会对比DeepSeek V4.1 Flash 1017和GPT-6 Sol,后者是我经常用的模型。

01

做特斯拉飞车的原理解读

1017和GPT-6 Sol都可以通过编码的形式生成视频,用编码生成视频是一个比较综合且能考察模型多项能力的工程。

主要能考察到模型的这几项能力:编码能力、端到端智能体能力、以及基础视觉和视觉推理能力。

先看看DeepSeek V4.1 Flash 1017做的(用时48分钟,成本是2.9元)

再看看GPT-6 Sol做的效果(用时7分钟,成本是7.8元)

这俩做完我整体的感觉是GPT-6 Sol做的效果更简单易懂一些,画面更简单一些,然后1017做的相对复杂,小白看起来会有点晦涩难懂。接着让DeepSeek和GPT-6 Sol分别跑一个关于V4.1 Flash 1017的介绍。这个任务我感觉DeepSeek自己做的更好一些,而且GPT-6 Sol有很多细节都没遵循指令。可能还是DeepSeek更了解自己一些()下面是DeepSeek做的(用时28分钟,成本1.9元)下面是GPT-6 Sol做的(用时3分钟,5.6元)

02

复刻特斯拉飞车,以及建模

1017这个版本中有一个核心的能力升级是终端里的端到端智能体能力。所以他可以根据需要比较好的调用一些电脑上的工具。我们这里让他俩分别调用了Blunder来做3D效果。给他俩都喂了特斯拉飞车的原视频。

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先看看DeepSeek V4.1 Flash 1017做的特斯拉飞车(用时1小时,成本1.97元)

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再看看GPT-6 Sol做的特斯拉飞车效果(用时27分钟,成本21元)

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GPT整体复现的效果还是可以的,DeepSeek整体就有点拉垮了,最后直接变成了汽车在空中飞来飞去了,有点懵逼。

关于速度和成本,GPT用时27分钟,成本是21元,DeepSeek用时1个小时,成本是1.97元,这个价格悬殊就有点大。

但是毕竟任务没执行好,成本低没啥用。就看未来能不能解这个问题。

再让他们用three.js来做北京天坛的3D网页。

DeepSeek北京天坛(用时1小时,成本2.54元)

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GPT-6 Sol北京天坛(用时9分钟,成本6.9元)

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两者指令遵循都是OK的,如果个人喜好来说的话,我更喜欢DeepSeek做的,DeepSeek建模的精细度是比较高的。

做到这里(我们也做了其他案例,有些没展示),我个人感觉是DeepSeek在理解视频/图片上的能力是比较差的,所以导致了如果你喂给他视频让它复刻,他最终的结果并不好。

03

复刻我的世界和植物大战僵尸

游戏本身的需要的能力也比较综合,对于编码、视觉都有比较高的要求,基本上跑每个模型的能力都会用游戏去对比。

之前用很多个模型跑过复刻植物大战僵尸,这次依然让1017和GPT-6 Sol来做一下植物大战僵尸。两者指令要求基本都实现了,但是最终视觉效果上我会感觉DeepSeek比GPT-6 Sol好一些,但这波离谱的是DeepSeek比GPT成本贵。

先看看DeepSeek V4.1 Flash 1017做的(用时19分钟,成本1元)

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再看看GPT-6 Sol做的效果(用时5分钟,成本0.5元)

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然后也看一下我的世界,两者实现程度都没有问题,但是我觉得DeepSeek做得好一些,纹理和细节比GPT好。DeepSeek做的(用时38分钟,成本2.2元)GPT做的(用时12分钟,成本4.2元)最后整体总结一下。因为我们整体的效果是跟GPT-6 Sol对比的,整体的效果还是挺惊艳的,虽然有的任务有明显的缺陷,但是大部分时候任务执行的还不错的。成本确实低了,但是简单任务看不出来非常明显的成本差别,复杂任务差别比较明显。这个可能跟缓存命中率有一定的问题,在我们跑的这几个任务里面,DeepSeek的缓存命中率会显著比GPT高一些。唯一痛点时间比较久。所以我感觉整体上如果不是特别着急的任务,你可以交给1017去跑是没问题的。视觉理解类的暂时不要交给DeepSeek,其他在成本考量情况下使用DeepSeek是非常好的选择。另外这次DeepSeek更新新版本时候,特别提了个许愿式编程一键成真,就是简单提示词下能够实现较好效果。实测对比完,也确实是这样。我看现在社区很多人现在还在吵吵说1017是蒸馏了Astra的,但是整个测试过程中我还没有明显的感受。用过的人可以来唠唠。