modelbench

DeepSeek-V4.1-Flash-1017

DeepSeek現行

入力の単価
$0.15
100 万トークンあたり(USD)
出力の単価
$0.60
100 万トークンあたり(USD)
effort の段階
3段階
既定は High
ベンチマーク結果
9件
9 種類のベンチマーク

モデルの情報

API のモデル ID
deepseek-flash
公開日
2026-10-17
effort
Low / High(既定) / Max
effort の根拠
DeepSeek の thinking mode のドキュメント(api-docs.deepseek.com/guides/thinking_mode)による。
Claude Code
選べない
Codex
選べない
提供状況の補足
DeepSeek 公式ドキュメントに Claude Code(claude-haiku/sonnet を deepseek-flash に割当)と Codex の接続手順あり。接続手順はモデル提供元のドキュメントにあるもので、Claude Code / Codex の公式のモデル選択肢ではないため false とした。
提供状況の出典
https://api-docs.deepseek.com/quick_start/agent_integrations/codex

単価(100 万トークンあたり・USD)

単価は effort では変わりません。effort で変わるのは消費トークン数です。

入力$0.15
出力$0.60
キャッシュ読み出し$0.003
キャッシュ書き込み—

オフピーク料金。ピークは2倍: cache hit $0.006 / miss $0.3 / output $1.2。旧名 deepseek-v4-flash も同モデルに転送

deepseek-flash cache hit $0.003 / $0.006, cache miss $0.15 / $0.3, output $0.6 / $1.2 (Off-peak / Peak)

出典: https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing

ベンチマーク結果

ベンチマークeffortスコア出典のコスト(指標)計測・報告出典条件・取得方法
Terminal-Bench 4.0記載なし記載なし42.3%—DeepSeekDeepSeek-V4.1-Flash-1017 (Hugging Face model card, deepseek-ai)公式・2026-11-13 取得ベンダー発表値(DeepSeek 自己申告)。カードの注: We use the Claude Code harness for Terminal-Bench 4.0 and the Mini-SWE-V2 harness for DeepSWE v1.1。effort の記載なし。Claude Code ハーネス表から転記
出典の該当箇所Terminal-Bench 4.0 | 42.3所在 HF モデルカード冒頭の比較表、Terminal-Bench 4.0 行・DS-V4.1-Flash-1017 列(左端の数値列)
DeepSWE v1.1記載なし記載なし77.0%—DeepSeekDeepSeek-V4.1-Flash-1017 (Hugging Face model card, deepseek-ai)公式・2026-11-13 取得ベンダー発表値(DeepSeek 自己申告)。カードの注: We use the Claude Code harness for Terminal-Bench 4.0 and the Mini-SWE-V2 harness for DeepSWE v1.1。effort の記載なし。Mini-SWE-V2 ハーネス表から転記
出典の該当箇所DeepSWE v1.1 | 77.0所在 HF モデルカード冒頭の比較表、DeepSWE v1.1 行・DS-V4.1-Flash-1017 列(左端の数値列)
GPQA DiamondMaxMax93.2%—Epoch AIEpoch AI, Capabilities & benchmarking (benchmark_data.zip, gpqa_diamond.csv) CC BY 4.0第三者・2026-11-12 取得Epoch AI 自前実行(第三者計測)。出典表記 "DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)"。effort は Epoch の Model version 接尾辞 _max。データ取得 2026-11-12。表から転記
出典の該当箇所gpqa_diamond.csv: Model version=deepseek-v4.1-flash-1017_max, Best score (across scorers)=0.9318181818181818, stderr=0.015671362011907143, Started at=2026-10-19T22:38:32.000Z所在 gpqa_diamond.csv のデータ行 12 件目(ファイルの 24 行目)、id=ZK85PJtsCSeQJgV8dA4R4G、Model version=deepseek-v4.1-flash-1017_max
FrontierMath Tiers 1-3(v2)MaxMax71.2%—Epoch AIEpoch AI, Capabilities & benchmarking (benchmark_data.zip, frontiermath_tiers_1_3_v2.csv) CC BY 4.0第三者・2026-11-12 取得Epoch AI 自前実行(第三者計測)。出典表記 "DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)"。effort は Epoch の Model version 接尾辞 _max。データ取得 2026-11-12。表から転記
出典の該当箇所frontiermath_tiers_1_3_v2.csv: Model version=deepseek-v4.1-flash-1017_max, Best score (across scorers)=0.712280701754386, stderr=0.02686277751301251, Started at=2026-10-19T22:39:00.000Z所在 frontiermath_tiers_1_3_v2.csv のデータ行 5 件目(ファイルの 6 行目)、id=UnaMiD4Yy8W4WzyeSRwybr、Model version=deepseek-v4.1-flash-1017_max
FrontierMath Tier 4(v2)MaxMax46.3%—Epoch AIEpoch AI, Capabilities & benchmarking (benchmark_data.zip, frontiermath_tier_4_v2.csv) CC BY 4.0第三者・2026-11-12 取得Epoch AI 自前実行(第三者計測)。出典表記 "DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)"。effort は Epoch の Model version 接尾辞 _max。データ取得 2026-11-12。表から転記
出典の該当箇所frontiermath_tier_4_v2.csv: Model version=deepseek-v4.1-flash-1017_max, Best score (across scorers)=0.4634146341463415, stderr=0.07884502378168105, Started at=2026-10-19T22:39:00.000Z所在 frontiermath_tier_4_v2.csv のデータ行 5 件目(ファイルの 6 行目)、id=jnCfi6VttQBv3t54B3xp9G、Model version=deepseek-v4.1-flash-1017_max
OTIS Mock AIME 2024-2025MaxMax99.4%—Epoch AIEpoch AI, Capabilities & benchmarking (benchmark_data.zip, otis_mock_aime_2024_2025.csv) CC BY 4.0第三者・2026-11-12 取得Epoch AI 自前実行(第三者計測)。出典表記 "DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)"。effort は Epoch の Model version 接尾辞 _max。データ取得 2026-11-12。表から転記
出典の該当箇所otis_mock_aime_2024_2025.csv: Model version=deepseek-v4.1-flash-1017_max, Best score (across scorers)=0.9944444444444445, stderr=0.003883473863441843, Started at=2026-10-19T22:39:00.000Z所在 otis_mock_aime_2024_2025.csv のデータ行 12 件目(ファイルの 24 行目)、id=chayEvHvpt2Wcif7pg64hF、Model version=deepseek-v4.1-flash-1017_max
SimpleQA VerifiedMaxMax42.5%—Epoch AIEpoch AI, Capabilities & benchmarking (benchmark_data.zip, simpleqa_verified.csv) CC BY 4.0第三者・2026-11-12 取得Epoch AI 自前実行(第三者計測)。出典表記 "DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)"。effort は Epoch の Model version 接尾辞 _max。データ取得 2026-11-12。表から転記
出典の該当箇所simpleqa_verified.csv: Model version=deepseek-v4.1-flash-1017_max, Best score (across scorers)=0.425, stderr=0.01564032031704017, Started at=2026-10-19T22:38:54.000Z所在 simpleqa_verified.csv のデータ行 12 件目(ファイルの 24 行目)、id=Ei4XWaCH5drYUnDRo2MYCW、Model version=deepseek-v4.1-flash-1017_max
Chess Puzzles(Epoch AI)MaxMax46.0%—Epoch AIEpoch AI, Capabilities & benchmarking (benchmark_data.zip, chess_puzzles.csv) CC BY 4.0第三者・2026-11-12 取得Epoch AI 自前実行(第三者計測)。出典表記 "DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)"。effort は Epoch の Model version 接尾辞 _max。データ取得 2026-11-12。表から転記
出典の該当箇所chess_puzzles.csv: Model version=deepseek-v4.1-flash-1017_max, Best score (across scorers)=0.46, stderr=0.05009082659620331, Started at=2026-10-19T22:39:00.000Z所在 chess_puzzles.csv のデータ行 11 件目(ファイルの 23 行目)、id=4sRo7TxavQAsjaEALPZdDy、Model version=deepseek-v4.1-flash-1017_max
Epoch Capabilities Index(ECI)記載なし記載なし159.41—Epoch AIEpoch AI, epoch_capabilities_index/eci_scores.csv (CC BY 4.0)第三者・2026-11-12 取得複数ベンチマーク・複数 effort の結果を統合したモデル単位の指標(effort 別ではない)。Epoch AI 算出。表から転記
出典の該当箇所eci_scores.csv: Model=DeepSeek V4.1 Flash 1017, eci=159.41, eci_ci_low=157.01, eci_ci_high=162.0所在 epoch_capabilities_index/eci_scores.csv のデータ行 22 件目(ファイルの 23 行目)、Model=DeepSeek V4.1 Flash 1017

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参考資料