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新模型只是开胃菜。
DeepSeek 在周末上线了 DeepSeek-V4.1-Flash-1017, 口号是“许愿式编程一键成真”。比起版本号本身, 更值得关注的是它同步推进的两条线: 一边继续压缩编程智能体的实际使用成本, 一边在资本市场上连续投资具身智能。
📌 版本号叫 4.1, 原因在架构没变
新版本没有沿用“4.2”的命名。 官方给出的逻辑是: 基础模型架构未变 , 这次属于对现有模型的能力迭代, 重点在性能提升, 不在换代。
DeepSeek 将这次更新概括为 “性能—费用的帕累托改进”——性能往上, 成本往下。但要注意, 降本不等于降价:API 调用方式与价格都保持不变, 开发者仍通过 deepseek-flash 访问新模型。
🔍 跑分: 工程能力加强, 知识广度未跟进
支撑这一变化的是“基于自反馈的强化学习”——模型写完代码后自己运行、自己检查、自己修改。 官方展示了四类项目案例: 故宫 3D 建模、网页赛车游戏、用 Godot 引擎复刻《传送门 2》, 以及名为 Valley of Ages 的 3D 场景, 覆盖三维搭建、游戏逻辑、引擎应用与交互环境构建。
💡 实测评价分化: 有人称“恢复正常”, 有人提醒 Token 消耗
社区反馈总体偏正面。 有开发者提到旧版“像被降智”, 换到 1017 后恢复正常; 也有人用新旧版本各做一次赛车游戏, 旧版跑道歪斜、车辆不动, 新版画面和操作都流畅不少。
但质疑同样存在。 一名从事编程智能体评测的 Nebius 员工用日常工作中的 10 项任务做测试 , 每项重复 3 次并加隐藏测试: 新版在较高推理强度下搭配 Pi 框架,30 次运行全部通过, 单项平均成本约 4.5 美分; 旧版在同组测试中 30 次通过 24 次。
不过他同时提醒, 新版每项任务约消耗 55 万 Token。 回答更快, 不代表整个工作流更省资源。 另有网友测试生成 15 秒电影级短视频,V4.1-Flash-1017 花费 2.5 美元、耗时 4 小时,Claude Opus 则为 54.2 美元、7 小时。
📊 真正值得关注的是三笔具身智能投资
- 身体 :8 月出资约 1.41 亿元参与宇树科技 IPO 战略配售, 锁定期 36 个月, 并签署联合研发备忘录, 对应大量真实机器人带来的物理数据入口。
- 大脑与眼睛 :10 月 12 日有消息称拟领投前腾讯科学家胡瀚创办的 Winverse AI, 投后估值约 4 亿美元, 美团龙珠也在参与方之列。胡瀚是 Swin Transformer 主要作者、ICCV 2021 Marr Prize 得主, 研究从视觉基础模型延伸至视觉语言模型与具身基础模型。
- 小脑与运动神经 :10 月 18 日有消息称拟投资前逐际动力人形机器人基础模型负责人俞涛的创业公司, 方向为 LLM+ 具身智能, 前后两轮估值分别约 7000 万美元和 2 亿美元。
🚀 行业观察: 这条赛道机会多, 风险也高
但赛道热度与风险并存。 据媒体统计 , 今年上半年国内具身智能融资总额超过 900 亿元, 是 2025 年同期的 5 倍; 下半年风向却骤然变化, 机构上会项目锐减, 国家层面也提醒机器人产业要防止盲目跟风、一哄而上。
