DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)

Ulasan Lengkap

DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max) adalah model open weights keluaran DeepSeek, dan halaman detailnya di Artificial Analysis editorial baca pada 11 November 2026. Baris identitas halaman mencetak DeepSeek • DeepSeek V4.1 Flash 1017 max • Open weights model • Released October 2026, sedangkan judul kartu dan seluruh isi halaman memakai nama panjang 'DeepSeek V4.1 Flash 1017 (Max)'. Soal waktu terbit ada dua kedetailan yang perlu dicatat apa adanya: baris identitas hanya menulis Oktober 2026 tanpa tanggal, sementara FAQ halaman yang sama mencetak 'DeepSeek V4.1 Flash 1017 (Max) was released on October 17, 2026.' dan 'DeepSeek V4.1 Flash 1017 (Max) was created by DeepSeek.' Spesifikasi yang terpasang di tabel halaman: Reasoning Yes dengan catatan 'This page shows the reasoning version of this model. A non-reasoning variant may also exist', masukan teks dan gambar, keluaran teks, jendela konteks 1M token yang halaman tafsirkan sebagai sekitar 1.500 halaman A4 ukuran 12 Arial, Total parameters 552B, Active parameters 16B dengan keterangan 'Number of parameters active per token during inference', License MIT, dan baris Model weights yang menunjuk ke Hugging Face. Halaman menyebut kelompok pembandingnya sebagai 129 models in this class dan mencetak aturan pembandingnya sendiri: model open weights dibandingkan hanya dengan model open weights lain pada kelas ukuran yang sama, dengan batas kelas Large di atas 150B parameter. FAQ menambahkan bentuk arsitekturnya: 'a Mixture of Experts (MoE) model with 552B total parameters, but only 16B active parameters are used during inference'. Wawasan AI tidak memanggil model ini melalui API, tidak mengunduh bobotnya, dan tidak menjalankan satu pun tugas hari ini.

(Sumber data: Artificial Analysis, halaman model, diakses 11 November 2026.) Intelligence Index-nya 33, dan kartu kolom itu mencetak peringkat #2/26 dengan kalimat '4 out of 4 units for Intelligence'. Ringkasan pembanding halaman menulis: 'DeepSeek V4.1 Flash 1017 (Max) scores 33 on the Artificial Analysis Intelligence Index, placing it well above average among comparable models (median: 23)', dan FAQ mengulang angka yang sama dengan frasa 'among other open weight models of similar size (median: 23)'. Posisi itu konsisten dengan teks yang halaman leaderboard cetak pada hari yang sama: 'The top open weights AI models by Intelligence Index are: 1. Kimi K3.1 Pro (46), 2. DeepSeek V4.1 Flash 1017 (Max) (33), and 3. GLM-5.3 (Max) (32).' Di leaderboard umum yang editorial baca pada tanggal yang sama, dua belas baris teratas yang tercetak adalah Claude Fable 5.2 (max) 65, Gemini 4 Carbon (high) 60, Claude Opus 5.5 (max) 59, GPT-6 Astra (max) 57, GPT-6.1 Sol (max) 55, Muse Wonder Full (max) 50, Kimi K3.1 Pro 46, Muse Wonder (max) 44, Grok 4.7 (xhigh) 35, DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max) 33, GLM-5.3 (max) 32, dan MiMo-V2.6-Pro 30 — jadi model ini berada di peringkat sepuluh daftar itu, di bawah delapan model proprietary dan di atas satu model open weights lain. Yang tidak tercetak di halaman ini: coding index sebagai angka tersendiri; bagian Evaluations hanya mencetak label tab seperti Coding, Agentic, dan Tool Use tanpa nilai numerik untuk model ini, sehingga kolom aa_coding_index di kartu situs ini tetap kosong dan tidak editorial isi. Metode yang halaman tulis: Intelligence Index v5.0.1 mencakup sembilan evaluasi yang daftar namanya tercetak, yaitu AA-Briefcase v1.1, AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0, FrontierCode 2.0, AA-Omniscience v1.1, GDP.pdf, HLE-Diamond, CritPt v2 (Hard Subset), dan Terminal-Bench-Science 0.1, dan FAQ menambahkan bahwa indeks ini 'evaluates models across knowledge work, coding, science, and general knowledge'.

Harga pada kartu biaya: masukan $0,30 per juta token, keluaran $1,20 per juta token, cache discount 98%, dan rata-rata $0,60 per tugas indeks — kartu Cost halaman memberi peringkat #11/25 dan menulis '2 out of 4 units for Cost'. Ringkasan pembanding mencetak kalimatnya sendiri: 'Pricing for DeepSeek V4.1 Flash 1017 (Max) is $0.30 per 1M input tokens (moderately priced, median: $0.43) and $1.20 per 1M output tokens (moderately priced, median: $1.84). On average, it costs $0.60 per task to evaluate DeepSeek V4.1 Flash 1017 (Max) on the Intelligence Index.' Perhatikan bahwa bagian kartu menyebut tarif ini 'moderately priced' sementara FAQ halaman yang sama menyebutnya 'better than average' untuk kedua arah, dengan median yang sama: keduanya editorial kutip apa adanya. Ada satu angka lagi yang hanya muncul di FAQ dan perlu ditulis terpisah dari kartu: untuk tarif gabungan pada rasio 7:2:1 cache hit/masukan/keluaran, halaman menulis 'this is $0.18 per 1M tokens' dengan catatan 'Pricing may vary by provider'. Perbandingan yang halamannya editorial baca pada hari yang sama membuat tingginya jarak ini terlihat: Kimi K3.1 Pro mencetak masukan $2,00 dan keluaran $10,00 per juta token dengan cache discount 90% dan $3,68 per tugas (kartu Cost memberi peringkat #24/25), dan GLM-5.3 (max) mencetak $1,40 dan $4,40 dengan cache discount 81% dan $5,01 per tugas (peringkat #25/25). Artinya pada tiga kartu itu, model dengan indeks tertinggi justru mencetak biaya per tugas terbesar, dan model dengan indeks 33 yang termurah — sebuah susunan yang membuat pertanyaan biaya menjadi pertanyaan utama, bukan pertanyaan terakhir. Semua angka itu tampilan halaman Artificial Analysis berdasarkan API DeepSeek, bukan hasil uji tagihan Wawasan AI.

Kecepatan, latensi, dan verbosity adalah tiga kolom yang halamannya saling mengoreksi, dan perlu dibaca satu per satu. Kartu Performance mencetak peringkat #16/24 dengan waktu ke token pertama 48,11 detik, keluaran 143 token per detik, dan 16,2 menit per tugas indeks, dengan keterangan '3 out of 4 units for Performance'. Ringkasan halaman menambahkan kalimatnya sendiri: 'At 16.2 minutes per Intelligence Index task, DeepSeek V4.1 Flash 1017 (Max) is slower than average compared with the median of 13.1 minutes for comparable models (lower is better).' FAQ mengulang keduanya dengan sumber pengukurannya tertulis: 16,2 menit per tugas 'based on DeepSeek's API ... (median: 13.1 minutes; lower is better)' dan TTFT 48,11 detik 'based on DeepSeek's API, which is at the higher end compared to other open weight models of similar size (median: 16.70s)'. Perlu dibedakan tiga hal yang sering dicampur: 143 token per detik adalah aliran keluaran yang sangat cepat — jauh di atas 32 t/s yang kartu Kimi K3.1 Pro cetak dan 66 t/s yang kartu GLM-5.3 (max) cetak pada hari yang sama — sementara 48,11 detik adalah waktu menunggu sebelum token pertama muncul dan 16,2 menit adalah total waktu satu tugas indeks. Verbosity-lah yang membuat kedua angka itu bertemu: kartu mencetak 174M token keluaran dari Intelligence Index, 19,8B token masukan, rasio Output/input 0,881%, dan peringkat #25/26, dengan ringkasan halaman 'it generated 174M tokens, which is very verbose in comparison to the median of 99.3M'; FAQ menyebutnya 'at the higher end compared to other open weight models of similar size (median: 99.3M)'. Di sini juga tempat dua ketidaksesuaian halaman perlu ditulis apa adanya. Pertama: FAQ mencetak tersedia 'via API through 26 providers' dan 'available through 26 API providers', sementara beberapa blok grafik di halaman yang sama — termasuk Intelligence, Time per Task, dan Cost per Task — mencetak 'No publicly available API'; editorial tidak memilih salah satu, dan konsekuensi praktisnya adalah angka yang bisa dibaca hanya angka Artificial Analysis sendiri. Kedua: halaman varian tanpa nomor 1017 di keluarga yang sama, yang juga editorial baca 11 November 2026, mencetak Intelligence N/A, keluaran 225 tok/s, TTFT 36,42 detik, masukan $0,29 dan keluaran $1,20 dengan cache discount 98% — sedangkan kolom biaya per tugas, waktu per tugas, dan verbositasnya tercetak N/A; spesifikasi teknisnya sama (552B/16B, MIT, konteks 1M, teks dan gambar), jadi yang berbeda adalah angka hasil, dan keduanya editorial tulis seperti tercetak. Catatan metode yang halaman tulis: metrik kecepatan adalah rata-rata lima hari terakhir, benchmark dijalankan setiap 6 jam, dan endpoint model yang sudah tidak dipakai setiap 18 jam; kolom Intelligence dan Performance ditandai Updated.

Untuk pengembang di Indonesia, kartu ini paling mudah dibaca sebagai pertanyaan volume. Kalau yang dikerjakan adalah pekerjaan berulang dalam jumlah besar — merangkum ribuan dokumen layanan, mengekstrak isian dari berkas aduan, mengelompokkan tiket, atau menjawab pertanyaan atas korpus yang panjang — maka $0,60 per tugas, 143 token per detik, dan jendela konteks 1M adalah tiga angka yang membuat satu putaran pekerjaan selesai dengan biaya yang masuk akal, sementara indeks 33 berarti ada 32 poin jarak dari pemuncak leaderboard yang halamannya editorial baca hari ini dan itu harus ditutup dengan review manusia, bukan dengan percaya. Karena bobotnya terbuka dan halaman menulis lisensinya MIT serta mengizinkan pemakaian komersial, ada jalur kedua yang tidak dimiliki model proprietary: memasang sendiri. Yang harus dihitung di jalur itu adalah 552B parameter total — meski hanya 16B yang aktif per token, bobot penuh harus dimuat ke memori, dan halaman tidak mencetak satu angka pun tentang kebutuhan perangkat keras, jadi untuk laptop pegawai atau server dinas yang ada hari ini jawabannya kemungkinan besar bukan self-host penuh, melainkan penyediaan pihak ketiga atau model yang lebih kecil. Yang harus diuji sendiri sebelum keputusan apa pun: mutu Bahasa Indonesia, karena halaman sama sekali tidak mencetak angka untuk bahasa selain Inggris; latensi nyata dari koneksi kita, karena 48,11 detik itu diukur Artificial Analysis pada endpoint DeepSeek, bukan dari Indonesia; dan siapa di antara 26 penyedia yang FAQ sebut benar-benar menagihkan $0,30 dan $1,20 itu, karena halaman sendiri menulis 'Pricing may vary by provider' dan grafiknya menulis tidak ada API publik. Ada satu kebetulan yang layak dicatat tanpa disamakan: gateway Experiential yang rubrik Tools situs ini ulas hari ini mencantumkan 'DeepSeek V4.1 Flash' sebagai salah satu model dalam kuota Free core dengan batas 10 permintaan per menit — itu daftar kemampuan produk pihak ketiga yang editorial baca 11 November 2026, bukan angka Artificial Analysis dan bukan uji biaya editorial. Perlu jujur juga bahwa peringkat model ini tidak editorial samakan dengan laporan revisi UU Penyiaran yang ANTARA turunkan Selasa 10 November 2026 pukul 23.04 WIB dan rubrik Berita situs ini turunkan hari ini, maupun dengan tren GitHub 11 November 2026 yang menempatkan experientiallabs/experiential di peringkat sembilan dan janestreet/agent_skills di peringkat empat: yang pertama spesifikasi teknis sebuah model, yang kedua rancangan payung hukum pengawasan siaran, yang ketiga peringkat repositori — tiga hal yang diukur dengan cara yang berbeda.