DeepSeek V4.1 Flash 1017 é INSANO! O melhor modelo open source de todos os tempos?! (Testado a fundo)

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Autoria: WorldofAI · Assistir no YouTube

Vídeo de autoria do canal indicado, não da IANIA; todos os direitos pertencem ao criador. Transcrição, resumo e tradução gerados automaticamente; o conteúdo no idioma original é preservado na versão em idioma original.

Idioma original: inglês

Vídeo original: DeepSeek V4.1 Flash 1017 Is INSANE! Best Open Model EVER?! (Fully Tested) · Canal: WorldofAI · 20:40 · Assistir no YouTube

Tópicos: Agentes de IA, Avaliação e benchmarks de IA, Engenharia de software com IA, Modelos de IA, Modelos locais e open source

Resumo

O vídeo testa o DeepSeek V4.1 Flash 1017, uma atualização que, segundo o apresentador, melhora o desempenho em benchmarks e tarefas de programação sem aumentar o custo. Os testes mostram resultados promissores em desenvolvimento frontend, jogos, geração 3D e projetos com ferramentas, embora algumas tarefas levem mais tempo ou produzam resultados inferiores aos de modelos mais caros. O apresentador destaca o baixo preço, a velocidade e a possibilidade de usar busca na web, além de recomendar o modelo com o harness da DeepSeek. Ele também especula que pode haver destilação de modelos da OpenAI, mas ressalta que não há prova definitiva.

Pontos-chave

• O DeepSeek V4.1 Flash 1017 é apresentado como uma atualização da série Flash, não como um novo modelo flagship.
• O vídeo cita melhorias nos resultados de Terminal Bench 4.0 e HLE, com base em comparações divulgadas pela DeepSeek.
• O preço informado é de US$ 0,30 por milhão de tokens de entrada e US$ 1,20 por milhão de tokens de saída, com context window de 1 milhão de tokens.
• Nos testes, o modelo se destaca em programação agentic, desenvolvimento frontend e geração de cenas e projetos 3D.
• O desempenho não é uniforme: alguns resultados se aproximam dos de modelos mais caros, mas podem exigir mais tempo e apresentar erros ou limitações.
• O apresentador recomenda usar o modelo com o harness da DeepSeek para testar, encontrar erros e refinar os resultados.
• O vídeo afirma que as chamadas de busca e fetch pela API estavam temporariamente gratuitas até 31 de outubro, às 16h UTC.
• A possível destilação de modelos da OpenAI é apresentada como especulação, não como fato comprovado.

Capítulos

Início	Capítulo	Resumo
00:00	Apresentação do DeepSeek V4.1 Flash 1017	O apresentador descreve a atualização, seus canais de acesso e o foco em programação agentic e desenvolvimento de projetos.
03:04	Benchmarks, preço e velocidade	São apresentados resultados de benchmarks, preços da API, context window e estimativas de velocidade do modelo.
06:08	Testes de frontend, 3D e estilo das respostas	O vídeo compara resultados de cenas 3D, interfaces e animações, e comenta a especulação sobre possível destilação de modelos da OpenAI.
10:17	Geração de ambientes e jogos	O apresentador mostra projetos de voxel art, um ambiente 3D e um jogo de parkour, comparando custo, duração e qualidade.
13:24	O papel do harness e comparações com outros modelos	O vídeo explica como o harness pode ajudar a testar e refinar resultados e compara o modelo com GPT-6.1 Soul Ultra em uma tarefa complexa.
15:27	Testes de cenas, Minecraft e SVG	São avaliadas criações visuais e jogos, com comparações de qualidade, tempo de execução e custo frente a outros modelos.
18:34	Blender, criação de vídeo e conclusão	O vídeo encerra com exemplos de projeto no Blender e criação de vídeo, seguido de uma avaliação geral dos pontos fortes e limitações do modelo.

Citações

Esta atualização é, na verdade, bastante impressionante. — 00:00

Este modelo é absurdamente rápido e também entrega resultados incríveis. — 05:08

O modelo pode testar continuamente, identificar erros e refinar os resultados. — 13:55

A capacidade de programação, a geração 3D e a relação entre preço e desempenho são impressionantes. — 19:37

Conceitos e entidades

• DeepSeek V4.1 Flash 1017 (modelo): Modelo da série Flash da DeepSeek testado no vídeo em tarefas de programação, geração 3D e criação de jogos.
• DeepSeek (empresa): Empresa que lançou o modelo apresentado e disponibiliza acesso por chat, aplicativo e API.
• DeepSeek API (ferramenta): API mencionada como forma de acessar o modelo e usar as ferramentas de busca e fetch.
• DeepSeek Harness (ferramenta): harness recomendado pelo apresentador para coordenar ferramentas, execução de código e refinamento das tarefas do modelo.
• Terminal-Bench 4.0 (conceito): Benchmark citado para comparar o desempenho do modelo em tarefas de terminal.
• HLE (conceito): Benchmark citado como medida em que o modelo teria melhorado em relação à versão anterior.
• OpenAI (empresa): Empresa cujos modelos são usados como referência nas comparações e na especulação sobre possível destilação.
• Hermes Agent (ferramenta): Agent mostrado usando o modelo com Blender para gerar um projeto 3D.
• Blender (ferramenta): Ferramenta usada no exemplo de criação de um projeto 3D com o Hermes Agent.
• WorldofAI (pessoa): Canal do YouTube cujo apresentador realiza os testes e avaliações mostrados no vídeo.

Tradução completa (pt-BR)

00:00 Isso foi totalmente inesperado porque, depois de um longo período adormecida, a baleia finalmente voltou, e a DeepSeek quer dar outro golpe sério no setor de IA com o lançamento do DeepSeek versão 4.1 flash 1017. E esta atualização é realmente bastante impressionante, porque a DeepSeek afirma que o desempenho em benchmarks está melhor, as tarefas são concluídas mais rápido e as respostas são mais curtas em comparação com as versões anteriores. Em essência, eles estão chamando isso de uma melhoria de Pareto, ou seja, um desempenho melhor com o mesmo custo ou um custo menor

00:30 Agora, logo de cara, vale mencionar que este não é um modelo flagship totalmente novo. É uma versão atualizada do DeepSeek versão 4.1 flash, lançado originalmente em 10 de setembro. E a DeepSeek continuou refinando a série flash nos últimos dois meses, com várias atualizações. A mais recente foi lançada ontem mesmo. Atualmente, este modelo está disponível pela DeepSeek, onde é oferecido pelo DeepThink e também pelo chat normal.

01:01 E você também pode acessá-lo pelo aplicativo para dispositivos móveis e pela API, disponível a partir de hoje. O que é particularmente interessante é que a DeepSeek tem se concentrado bastante em programação agentic e desenvolvimento de projetos. Eles estão usando reinforcement learning com feedback próprio para melhorar a capacidade do modelo de concluir projetos inteiros, seja gerando jogos, criando aplicativos ou até trabalhando em tarefas de modelagem 3D. E essa é uma distinção muito importante, porque estamos indo além de modelos que simplesmente conseguem gerar código básico, rumo a modelos que

01:32 realmente conseguem concluir workflows de desenvolvimento complexos do início ao fim. A DeepSeek também está fazendo outra coisa interessante: abrindo suas APIs de busca e fetch para todos. Desculpem, pessoal, por interromper, mas, se vocês ainda não fizeram isso, curtam este vídeo e se inscrevam no canal, porque a maioria de vocês ainda não está inscrita. Isso realmente me ajuda a fazer vídeos para vocês todos os dias. Então, eu agradeceria muito se vocês pudessem curtir este vídeo. Isso significaria muito para mim. Essas APIs são alimentadas pela infraestrutura de busca própria da DeepSeek, que, segundo a empresa,

02:02 será capaz de lidar com centenas de milhões de solicitações diárias em todo o mundo. Cada um dos dois endpoints custa apenas 75 centavos por mil chamadas, o que é bastante competitivo. E aqui vem a parte interessante. Se você estiver usando a API da DeepSeek com ferramentas como Cloud Code, Codex ou DeepSeek Harness, que é o melhor harness que, na minha opinião, vocês deveriam usar com este modelo, as chamadas de busca e fetch feitas pelas ferramentas do lado do servidor estão gratuitas até 31 de outubro, às 16h UTC. Então, essencialmente, a DeepSeek não está

02:33 apenas aprimorando seus modelos de programação, mas também desenvolvendo as ferramentas necessárias para tornar este modelo mais capaz como agent autônomo. É claro que ainda há poucas avaliações independentes deste modelo específico, por isso vamos testá-lo ao longo do vídeo de hoje. Mas, considerando o quão agressivamente a DeepSeek tem competido em preço, raciocínio, eficiência e modelos de pesos abertos, é definitivamente empolgante vê-la de volta com esta nova atualização. Agora, olhando para os benchmarks, a DeepSeek

03:04 fez melhorias bastante sólidas em relação ao modelo anterior, porque, no Terminal Bench 4.0, o desempenho saltou de 39,9%, superando o GPT 5.6 Soul no DeepSave versão 1.1, para 77%. Esse resultado supera o GPT 5.6 Soul, o Claude Opus 5 e o GLM 5.3 nas comparações do relatório da DeepSeek. No HLE, a pontuação melhorou

03:34 para 42,6%, ante os 36,8% anteriores, mostrando também esse salto perceptível no raciocínio. E, no geral, ele se sai muito bem ao concluir tarefas mais rapidamente, com respostas mais curtas e mantendo o mesmo preço baixo. E testamos este modelo rigorosamente no World of AI Benchmark, em vários domínios. O que descobrimos é que, atualmente, ele está em 10º lugar no ranking geral — ou em 11º, o que é bastante

04:05 impressionante. Obviamente, ainda não entrou no top 10, porque fica um pouco atrás em algumas áreas, mas é bastante impressionante em suas capacidades de programação agentic. Quanto ao preço, este modelo custa 30 centavos por milhão de tokens de entrada e US$ 1,20 por milhão de tokens de saída, com uma context window de 1 milhão de tokens. Isso faz dele atualmente o melhor modelo open source. Vale lembrar que não é um modelo que esteja realmente disponível para rodar localmente,

04:36 porque é simplesmente grande demais para alguém conseguir executá-lo localmente. Além disso, se você quiser rodar benchmarks no seu próprio modelo, assim como em modelos ainda não lançados, ter acesso a esses modelos ainda não lançados e até acessar modelos gratuitos, recomendo muito que confira o World of AI Benchmark, porque há muitas coisas legais que você pode fazer com ele, como criar seu próprio produto, exportar vídeos de comparação nos quais você testa vários modelos, receber vazamentos de IA com informações atualizadas a cada hora do dia e muitas outras coisas. Então,

05:08 recomendo muito conferir, para começar e descobrir qual modelo você deveria usar no seu aplicativo. Agora, eu não queria me precipitar com este modelo, por isso passei as últimas horas testando-o bastante. Descobri que ele é incrivelmente rápido e também entrega resultados impressionantes. Segundo relatos, ele chegou a cerca de 244 tokens por segundo, e alguns testes iniciais se aproximaram de 300 tokens por segundo, o que é absurdo. E

05:38 isso pode ser ainda mais rápido que o GPT-6.1 Soul no modo ultrarrápido, enquanto oferece uma inteligência comparável à do GPT-5.6 Soul. Até os benchmarks mostram que ele o supera em várias áreas. É meio absurdo que este modelo barato seja tão capaz. A DeepSeek também introduziu uma capacidade integrada de pesquisa na web por meio das ferramentas de busca e fetch. Isso é gratuito, então recomendo muito aproveitar ao máximo, pois ela me ajudou a obter resultados melhores.

06:08 Outra dica que eu daria é usar o modelo com o harness, para conseguir tirar mais proveito dele. Se você quer conhecer as melhores ferramentas de IA, workflows e lançamentos antes de todo mundo, inscreva-se na minha newsletter gratuita pelo link na descrição abaixo. Para começar, vamos dar uma olhada em algumas destas cenas 3D que os modelos da DeepSeek conseguiram gerar. Este é um teste de comparação entre o DeepSeek versão 4.1 flash original, lançado há dois meses, e o que o novo modelo gerou.

06:39 E há uma diferença enorme, é como se fosse da noite para o dia. O modelo mais novo entrega um resultado visivelmente melhor, mostrando o quanto a DeepSeek aprimorou sua capacidade de geração 3D com uma única atualização. Uma coisa de que gosto muito é que este modelo ficou incrivelmente bom em desenvolvimento de frontend. Ele deu um salto enorme neste domínio específico, em comparação com vários estilos de geração diferentes. Isso é algo que ele fez muito bem

07:10 em alguns testes de frontend que vou mostrar ao longo do vídeo de hoje. E dá para ver isso na tipografia, nos movimentos dinâmicos, nos pequenos efeitos sutis que aparecem nessas animações, assim como nos gatilhos de rolagem. Tudo parece fluido. E adoro como ele consegue gerar esse nível de qualidade pelo preço anunciado para este modelo. Aqui está o visualizador de produto em 360 graus, e ele é bastante sólido. Uma coisa que você vai notar de cara é que a qualidade da saída meio que

07:42 imita o que a OpenAI está gerando. Não estou dizendo que estão copiando a OpenAI descaradamente, mas tenho algumas informações sobre isso, e vamos falar delas. Ainda assim, fico feliz que estejamos obtendo esse tipo de resultado, em que ele programou por completo esta visualização 3D de um produto, algo que a maioria dos modelos costuma não conseguir fazer. Mas, neste caso, o modelo da DeepSeek conseguiu gerá-la com fluidez. Deixe-me mostrar o que quero dizer com resultados no estilo da OpenAI. Ao que parece, este modelo foi

08:14 identificando-se como um modelo da Open AI em certas respostas quando trabalha com raciocínio aprofundado, o que gerou muita especulação de que a destilação pode ter desempenhado um papel em seu treinamento. Claro, isso não é uma prova definitiva de que estão fazendo isso, mas é muito provável que a equipe da DeepSeek tenha destilado os modelos da Open AI, e dá para perceber isso em alguns dos diferentes resultados que vamos mostrar ao longo do vídeo de hoje. Agora, neste prompt específico, o prompt em SVG do pelicano andando de bicicleta é

08:44 onde o DeepSeek versão 4.1 Flash se saiu muito bem nesse resultado. O resultado visual parece bem impressionante em comparação com os outros modelos que você vê aqui, como Opus 1.5, Gemini for Argon e GPT 6.1 Soul, que foi configurado em X High. Todos esses modelos foram configurados no nível mais alto de raciocínio, mas dá para ver que o modelo Opus foi claramente o melhor quando se trata de estilo visual. Dá para ver que o modelo DeepSeek se sai razoavelmente bem

09:14 na qualidade geral do resultado. Obviamente, isso não conta toda a história nem prova que esse modelo é melhor, mas a relação entre preço e desempenho que a DeepSeek oferece aqui é definitivamente uma pechincha. Aqui, o DeepSeek versão 4.1 Flash foi comparado com o Opus 1.5 usando exatamente o mesmo prompt, e o Opus obviamente arrasou nesse resultado, oferecendo animações, som e atenção aos detalhes melhores. Mas a parte interessante é que o DeepSeek fez um trabalho razoavelmente bom no resultado geral. Obviamente, não está no mesmo nível de qualidade, mas é

09:45 algo que acertou a estrutura básica do que foi solicitado e custou apenas 23 centavos, em comparação aos US$ 6 do Opus. Isso torna o resultado do DeepSeek cerca de 26 vezes mais barato. Mas o DeepSeek levou uma hora para concluir, enquanto o Opus completou a tarefa em 20 minutos. Então, o resultado do DeepSeek teve alguns erros, mas ainda assim conseguiu chegar surpreendentemente perto em qualidade, sendo muito mais barato. Aqui temos uma geração de arte voxel,

10:17 e este é um ótimo benchmark, como sempre mencionei nos meus vídeos, porque testa o modelo de IA em raciocínio com compreensão espacial, capacidade de programação, compreensão 3D e capacidade de manter a consistência em ambientes complexos e enormes. E, neste caso, trata-se realmente de um ambiente enorme, porque dá para ver que há vários aspectos neste reino medieval gerado com o modelo DeepSeek, que criou mais de 2 milhões de voxels em um único arquivo e concluiu a tarefa em cerca de 25 minutos, o que é

10:49 bem rápido para uma geração de arte voxel, a um custo de apenas US$ 5 pela API. Ele conseguiu adicionar um toque criativo próprio. Também conseguiu editar com fluidez tudo o que não se encaixava de fato nessa geração, mas se saiu muito bem com a cena geral, em que dá para ver o cerco a esta cidade medieval, executado com todos esses outros recursos no painel lateral, como um ciclo de dia e noite, além da adição de

11:21 outros recursos, como um dragão, que é muito legal, e é ótimo ver esse nível de detalhe gerado por este modelo. Muitas pessoas têm comparado recentemente este modelo versão 4.1 Flash ao GPT 6 Luna, que, acredito, é uma comparação bastante válida, mas ele fica um pouco atrás em muitos casos. Ainda assim, a qualidade e o preço são meio parecidos com os do Luna. Este é um teste que dá uma ideia disso, em que

11:53 o DeepSeek versão 4.1 Flash foi comparado ao GPT 6 Luna, e os dois modelos receberam a tarefa de criar o evento do Tesla Roadster em um ambiente 3D. O DeepSeek concluiu essa tarefa por cerca de 89 centavos, em comparação aos US$ 1,07 do Luna, ficando cerca de 17% mais barato. Obviamente, isso varia conforme a tarefa, mas notei que o resultado do GPT 6 Luna foi um pouco melhor em termos de qualidade. Se você gostou deste vídeo e gostaria de apoiar o canal, pode

12:23 considerar fazer uma doação para o meu canal pela opção Super Thanks abaixo. Ou você pode considerar entrar no nosso Discord privado, onde tem acesso gratuito, todo mês, a várias assinaturas de diferentes ferramentas de IA, além de notícias diárias sobre IA, conteúdo exclusivo e muito mais. Aqui temos outra comparação interessante, em que quatro modelos Flash receberam a tarefa de criar um jogo de parkour em primeira pessoa em um único arquivo HTML. O jogo tem quatro fases e passou por uma rodada de correções. Segundo relatos, o DeepSeek versão 4.1 Flash

12:54 ofereceu os melhores efeitos visuais. No entanto, acho que o modelo Haiku fez um trabalho razoavelmente bom na qualidade do resultado, criando também um aplicativo mais funcional, mas não sei. É algo bastante discutível. A qualidade da geração do DeepSeek realmente apresenta visuais melhores em algumas áreas, mas, no geral, segundo relatos, o DeepSeek versão 4.1 Flash gerou o resultado por um custo de 14 centavos, o que é muito bom, mas levou

13:24 cerca de 1 hora e 30 minutos para gerar esse resultado, enquanto algo como o Haiku gastou apenas 8 centavos, um valor muito mais barato que o do DeepSeek, e fez isso em muito menos tempo. Vale mencionar que, como eu já tinha comentado, o harness que a DeepSeek tem funciona muito bem com este modelo, pois consegue ampliar ainda mais as capacidades dele. É uma combinação poderosa, porque o harness foi projetado especificamente em torno dos modelos da DeepSeek,

13:55 pois otimiza como eles usam ferramentas, gerenciam contextos, executam código e trabalham em tarefas complexas. Em vez de apenas gerar código de uma só vez pela API, o que pode funcionar bem na maioria dos casos, neste caso específico, quando conectado a um harness, o modelo pode testar continuamente, identificar erros e refinar os resultados graças ao próprio harness. Então, ao combinar os dois, você consegue recursos agênticos aprimorados, que permitem aproveitar ao máximo

14:26 o modelo. Este modelo é fascinante. Desta vez, temos um teste entre GPT-6.1 Soul Ultra e DeepSeek versão 4.1 Flash, com os dois modelos operando no raciocínio máximo. Segundo relatos, o DeepSeek foi cerca de 90% mais barato, custando apenas 44 centavos pela API, e ainda assim conseguiu entregar resultados bem impressionantes. Os dois modelos levaram aproximadamente o mesmo tempo, embora a maior parte tenha sido gasta renderizando os resultados. Mas o que é

14:57 interessante aqui é que o DeepSeek conseguiu acessar a web. Ele conseguiu usar essas ferramentas, o que é uma vantagem significativa para coletar referências e desenvolver projetos complexos. E conseguiu gerar um resultado razoavelmente bom graças a esse recurso. E lembre-se: isso é gratuito. Atualmente, as chamadas de entrada da API de busca na web são gratuitas no DeepSeek, então você deve aproveitar isso ao máximo. E, considerando que este também é um modelo com recursos multimodais e preços ridiculamente baixos,

15:27 o custo-benefício é realmente ótimo, especialmente se você estiver obtendo resultados próximos aos do Soul. Quando você olha para algo assim, parece que foi gerado por um modelo como o Opus, mas, na verdade, é o DeepSeek versão 4.1 Flash. Foi solicitado que ele criasse uma colina gramada realista, com grama detalhada, uma árvore e dentes-de-leão balançando ao vento, e ele conseguiu gerar a cena inteira em apenas uma interação. Mas o que é ainda mais impressionante é a atenção aos detalhes desse resultado, desde os efeitos do vento

15:59 até o ambiente realista, e ele até gerou sons que combinam com as cenas. E lembre-se: este não é um modelo de ponta como o Opus. Este não é um modelo open source; também é uma variante Flash. Ainda assim, conseguiu gerar esse nível de qualidade sendo bem barato, e, na minha opinião, isso é uma pechincha. Aqui temos o prompt de Minecraft, com o Kimi K3 comparado ao DeepSeek versão 4.1 Flash. Os dois modelos receberam a tarefa de criar este jogo sandbox, e podemos ver que ambos fizeram um

16:30 trabalho razoavelmente bom. Ambos usaram o nível mais alto de esforço de raciocínio, e uma coisa que percebo de imediato é que a profundidade que o Kimi conseguiu gerar é bastante impressionante. Ele até adicionou outra dimensão ao jogo original, o que é realmente legal, e é interessante ver como consegue usar esses elementos para gerar esse tipo de resultado. Mas o Kimi levou 2,5 horas e custou US$ 35, o que é definitivamente caro e bastante demorado para obter esse tipo de resultado. Ainda assim, conseguiu construir

17:02 gerou muitas dessas dimensões interessantes, e conseguiu até produzir alguns gráficos bastante impressionantes. Enquanto isso, com o DeepSeek, levou cerca de 1,5 hora e custou aproximadamente 80 centavos, quase 44 vezes menos. Mas, em muitos casos, ele teve dificuldade com vários recursos, ficando muito aquém da qualidade do Gemini K3. No entanto, com várias tentativas de prompt, é algo que definitivamente pode chegar lá. Voltando ao SVG, este

17:33 é um teste com o Gemini 4 Argon contra o DeepSeek versão 4.1 Flash, em que ambos foram testados com exatamente o mesmo prompt e no nível máximo de esforço de raciocínio. O Argon concluiu a tarefa em cerca de 13 minutos, por aproximadamente US$ 1,20, enquanto o DeepSeek levou cerca de 50 minutos, o que é bastante tempo para gerar um SVG, mas custou apenas 40 centavos, ficando cerca de três vezes mais barato. Mas o surpreendente é o quanto os resultados finais ficaram próximos, com o DeepSeek supostamente apresentando detalhes da água ainda melhores em

18:03 determinadas áreas. Porém, o Gemini 4 Argon gerou a cena geral melhor e concluiu a tarefa mais rápido. Então, é meio estranho. Às vezes, o modelo se sai muito bem com os resultados, mas, em outras, é um pouco mais lento. Com base em alguns desses testes e nos meus próprios testes, posso dizer claramente que esse modelo melhorou bastante na geração de conteúdo 3D. Talvez porque esteja destilando modelos da OpenAI, mas posso dizer que ele realiza essas tarefas por um preço menor, embora possa levar

18:34 mais tempo para gerar os resultados. Agora, isto é bem legal: o DeepSeek versão 4.1 no Hermes Agent usou o Blender, e levou cerca de 7 horas, o que é bastante tempo. Mas, para ser justo, isso representa uma grande melhoria em relação à geração anterior, que também levava mais tempo e consumia bastante tempo. Neste caso, ele gerou este projeto 3D usando esses recursos de ferramentas e conseguiu fazer isso por apenas US$ 1,83,

19:06 o que é bastante impressionante. Então, talvez, se você usar esse modelo durante a noite, enquanto dorme, ele possa cuidar dessas tarefas que talvez levem mais tempo para gerar os resultados que você procura. E, surpreendentemente, esse modelo é muito bom na criação de vídeos. O único obstáculo é o tempo gasto na criação desses recursos. Mas este é um resultado muito, muito bom do modelo, que apresenta o novo produto da Cerebras. Ele entra em detalhes e mostra todas

19:37 essas coisas por meio dessas visualizações, o que é muito legal de ver. No geral, acho que o DeepSeek versão 4.1 Flash 1017 é, de verdade, um dos modelos Flash mais impressionantes que vi em bastante tempo. As capacidades de programação, a geração 3D e a relação entre preço e desempenho desse modelo são definitivamente incríveis. Então, recomendo muito que você o conheça. Você pode experimentá-lo gratuitamente agora mesmo pelo chat deles, mas ele ainda não é perfeito. Há muitas coisas que poderiam ser melhores. Acho que ele é

20:08 muito parecido com os modelos da OpenAI por causa da destilação, mas isso é algo que todos os provedores de modelos fazem. Então, não me levem ao pé da letra. Mas é muito bom ver que ele consegue competir com modelos de ponta muito mais caros, e o fato de o DeepSeek disponibilizar esse modelo como open source é um grande benefício para a comunidade. Então, recomendo muito que você confira os links na descrição abaixo. Muito obrigado à DeepSeek por criar um modelo tão bom e permitir que a maioria das pessoas o acesse gratuitamente. Vou

20:40 deixar na descrição abaixo todos os links que usei no vídeo de hoje, como a ótima comunidade World of AI e também o benchmark World of AI. Dê uma olhada no segundo canal. Inscreva-se no nosso boletim informativo, entre no Discord e me siga no Twitter. E, por último, não se esqueçam de se inscrever, ativar o sino de notificações, curtir este vídeo e conferir nossos vídeos anteriores para ficar por dentro das últimas notícias sobre IA. Mas, dito isso, pessoal, tenham um dia incrível. Espalhem positividade e vejo vocês em breve. Até mais, pessoal.

Transcrição original

[00:00] This was completely unexpected because after a long slumber, the whale is finally back and DeepSeek is looking to make another serious punch in the AI space with the release of DeepSeek version 4.1 flash 1017. And this update is actually quite impressive cuz DeepSeek is claiming stronger benchmark performance, faster task completion, and shorter outputs compared to the previous versions. Essentially, they’re calling this a Pareto improvement, meaning better performance at the same or lower

[00:30] cost. Now, right off the bat, something worth mentioning is that this isn’t an entirely new flagship model. It is an upgraded version of DeepSeek version 4.1 flash, which originally launched on September 10th. And DeepSeek has continued refining the flash series over the past couple of months with multiple updates, with the latest one being released just yesterday. And this model is currently available through DeepSeek, which is currently being routed under DeepThink as well as their regular chat.

[01:01] And you can even access it through the mobile app as well as the API, which you can access starting today. What’s particularly interesting is that DeepSeek has been focusing heavily on agentic coding and project development. They’re using reinforcement learning with self-feedback to improve the model’s ability to complete entire projects, whether that’s generating games, building apps, or even working on 3D modeling tasks. And that’s a pretty important distinction because we’re beyond just models that can simply generate basic code towards models that

[01:32] can actually complete complex development workflows from start to finish. DeepSeek is also making another interesting move by opening up its search and fetch APIs to everyone. Sorry guys for interrupting, but if you guys haven’t already, please go ahead and like this video and subscribe as majority of you guys aren’t actually subscribed. And it truly helps me make videos for you guys on a day-to-day basis. So, I’d really appreciate it if you guys can go ahead and like this video. It would really mean a lot to me. These are powered by DeepSeek’s own search infrastructure, which the company

[02:02] says that is going to be able to handle hundreds of millions of requests daily worldwide. Both endpoints cost just 75 cents per 1,000 calls, which is quite competitive. And here’s the interesting part. If you’re using the DeepSeek API with tools like Cloud Code, Codex, or DeepSeek Harness, which is the best harness I think you should be using this model with, search and fetch calls through their server-side tools are currently free until October 31st at 16 UTC. So, essentially, DeepSeek is not

[02:33] only improving its coding models, but also building up tools that are needed for making this model more capable as an autonomous agent. Of course, independent evaluation of this specific model is still quite limited, which is why we’re going to be testing out this model throughout today’s video. But, considering how aggressive DeepSeek has competed with its price, sync, efficiency, and open-weight models, it’s definitely exciting to see them back again making this new update. Now, looking at the benchmarks, DeepSeek has

[03:04] made some pretty solid improvements from its previous model, cuz on Terminal Bench 4.0, the performance jumped from surpassing GPT 5.6 Soul at 39.9% on DeepSave version 1.1. It scored a 77%, which is beating GPT 5.6 Soul, Claude Opus 5, and GLM 5.3 in DeepSeek’s report comparisons. On HLE, which is where it is recording an improved score

[03:34] of 42.6% from a previous 36.8% score, showcasing this noticeable jump in reasoning as well. And it overall just does really well in terms of completing tasks faster with shorter outputs with the same low pricing. And we have tested out this model rigorously through the world of AI benchmark across multiple domains. And what we have found is that this model currently is ranked number 10th overall, which is or 11th overall, which is quite

[04:05] impressive. It’s obviously not hitting the top 10 just yet cuz it is slightly behind in a couple of areas, but it is quite impressive with its agentic coding capabilities. And in regards to pricing, this is a model that is listed at 30 cents per million input tokens and $1.20 per million output tokens with a 1 million token context window. This currently makes it the best open-source model. Keep in mind, this is a model that isn’t practically locally available

[04:36] as it is just way too massive for anyone to actually run locally. Also, if you want to run benchmarks on your own model as well as unreleased models as well as getting access to those unreleased models and even accessing free models, you should 100% take a look at the world of AI benchmark cuz there are a lot of cool things that you can do with it like building out your own product, even exporting those comparison videos where you test out multiple models, even getting AI leaks where you get up-to-date leaks every single hour of the day, and a lot of other things. So,

[05:08] I highly recommend checking it out so that you can get started and learn which model you should be using for your app. Now, I didn’t really want to rush into this model right away, which is why I’ve been testing it a lot over the past couple of hours, and this is a model that I have found to be insanely fast while also delivering some crazy results. Cuz it is something that reportedly hit about 244 tokens per second with some early tests nearing 300 tokens per second, which is insane. And

[05:38] that’s potentially even faster than GPT-6.1 Soul in ultra-fast mode while delivering intelligence that is comparable to GPT-5.6 Soul. Even the benchmarks are showing that it is surpassing it in many areas, which is kind of ridiculous that this cheap model is able to be this capable. Deep Seek has also introduced this built-in web research capability through its search and fetch tool. So, that is something that is free and I would highly recommend making the most out of it as it was able to get me better outputs.

[06:08] And another tip I would recommend is using it with the harness, which is going to let you get more out of this model. If you want the best AI tools, workflows, and drops before everyone else, join my free newsletter with the link in the description below, which is completely free. To start things off, let’s take a look at a couple of these 3D scenes that the Deep Seek models were able to generate. This is a comparison test with the original Deep Seek version 4.1 flash, the original one that is 2 months old versus what the new one had

[06:39] generated. And there is a pretty big difference that is night and day. The newer model delivers a noticeable better a noticeably better result, showing just how much Deep Seek has improved its 3D generation capabilities with a single update. One thing I’ve really love is that this model has gotten insanely good at front-end development. It is something that has taken a pretty big leap in this specific domain over a lot of different sorts of generation styles. This is something that it did quite well

[07:10] with a couple of the front-end tests that I’m going to be showcasing throughout today’s video. And you can see that with the typography, the dynamic movements, the small little subtle effects that you can see with these small little animations, as well as the scroll triggers, everything seems to be fluid. And I just love how it’s able to output this sort of quality with the pricing that we have listed for this model. Here is the 360 product viewer, and it is pretty solid. Now, one thing you will notice right away is that the output quality kind of

[07:42] mimics what Open AI is generating. Not saying that they are 100% copying Open AI, but I have some information about that, which we’re going to be talking about. But, still, regardless, I am happy that we’re getting this sort of output where it fully coded this 3D visual of a product, which is something that most models actually tend to fail at doing. But, in this case, the DeepSeek model was able to output it fluidly. And let me just showcase what I mean about the Open AI style outputs. So, apparently, this model has been

[08:14] identifying itself as an Open AI model in certain responses when it is working on in-depth reasoning, which has sparked a lot of speculation that distillation may have played a role in its training. Of course, this isn’t definite proof that they are doing this, but it is very likely that DeepSeek’s team has been distilling the Open AI models, and you can see that with a couple of the different outputs that we’re going to be showcasing throughout today’s video. Now, in this specific prompt, the pelican riding a bike SVG prompt is

[08:44] where the DeepSeek version 4.1 Flash has done quite well in this output. The visual output looks pretty impressive in comparison to the other models that you see over here, like Opus 1.5, Gemini for Argon, as well as GPT 6.1 Soul, which was set on X High. All of these models were set on the highest reasoning level, but you can see that the Opus model did obviously the best when it comes to different visual style. You can see that the DeepSeek model does pretty decent

[09:14] with its overall output quality. Obviously, it doesn’t tell you the whole story that this model is better, but the price to performance DeepSeek is offering here is definitely a steal. Here, DeepSeek version 4.1 Flash was put up against the Opus 1.5 using the exact same prompt, and Opus obviously cooked heavily with this output, delivering better animations, sound, attention to detail. But, the interesting part is that DeepSeek did a pretty decent job with its overall output. Obviously, not the same level of quality, but it is

[09:45] something that got the base structure down of whatever was requested and costed just 23 cents compared to Opus costing $6. That is making it roughly 26 times cheaper with the DeepSeek output. But, DeepSeek did take an hour to finish this, whereas with Opus, it completed the task in 20 minutes. So, DeepSeek’s output quality had a few errors, but it still managed to get surprisingly close in quality while being dramatically cheaper. Here is a voxel art generation,

[10:17] and this is a great benchmark like I had always mentioned in my videos because it tests the AI’s model on reasoning with spatial understanding, coding ability, 3D understanding, and ability to maintain consistency across massive complex environments. And in this case, this is truly a massive environment cuz you can see that there’s multiple aspects to this medieval kingdom that was generated with the DeepSeek model, where it generated over 2 million voxels in a single file, and it completed the task in roughly 25 minutes, which is

[10:49] quite fast for a voxel art generation with a cost of just $5 through the API. It is something that was able to add in its creative touch. It was able to also fluently edit out anything that didn’t actually incorporate itself into this generation, but it did quite well with the overall scene, where you can see there’s a siege of this medieval town, and it is being executed with all these other side panel features, like a day and night cycle, as well as adding in

[11:21] other features, like adding in a dragon, which is just really cool, and it’s just nice to see that there’s this level of detail that is being outputted from this model. Many people have been recently comparing this version 4.1 flash model to the GPT 6 Luna, which I do believe is a pretty good comp, but it is slightly behind in many cases, but still the quality as well as the pricing does kind of mimic what Luna does. As this is one test that gives you that outlook where it was

[11:53] comparing the DeepSeek version 4.1 flash with GPT 6 Luna, and both tasks or both models were tasked to create the Tesla Roadster event in a 3D environment. DeepSeek completed this task for about 89 cents compared to Luna’s $1.07 output, which is making it about 17% cheaper. Obviously, it varies for the task, but I noticed that the GPT 6 Luna output was a bit better in terms of its quality. If you’d like this video and would love to support the channel, you

[12:23] can consider donating to my channel through the Super Thanks option below. Or you can consider joining our private Discord where you can access multiple subscriptions to different AI tools for free on a monthly basis, plus daily AI news and exclusive content, plus a lot more. Here is another interesting comparison where four flash models were tasked to build a first-person parkour game in a single HTML file. This features four stages and one round of fixes with DeepSeek version 4.1 flash reportedly

[12:54] delivering the best visual effects. However, I find that the Haiku model did pretty decent job with the output quality, which made a more functional app as well, but I don’t know. It is quite debatable. DeepSeek’s generation quality does feature some better visuals in a couple of areas, but overall DeepSeek version 4.1 flash reportedly delivered through the output at a cost of 14 cents, which is pretty good, but it is something that

[13:24] took about 1 hour and 30 minutes to generate this output, whereas something like Haiku only spent 8 cents, which is is drastically cheaper than DeepSeek, and it is something that did it in a much shorter time span. Something worth mentioning is like I had talked about that the harness that DeepSeek has works really well with this model, as it is something that is able to extract the capabilities of this model further cuz it’s a lethal combination because the harness is specifically designed around

[13:55] DeepSeek’s models, cuz it optimizes how they use tools, manage contexts, as well as executing code, and work through complex tasks. Instead of just generating code in a single shot through the API, which could be fine in most cases, but in this particular case where you have it attached to a harness, the model can continuously test, identify errors, and refine its outputs thanks to the harness itself. So, when you combine the two, you’re going to be able to get improved agentic capabilities, where it’s going to be able to make the most

[14:26] out of the model. This model is just fascinating. This is a test this time between GPT-6.1 Soul Ultra up against DeepSeek version 4.1 Flash, and this is with both models running on max reasoning. DeepSeek was reportedly about 90% cheaper, just costing 44 cents through the API, yet managed to deliver some pretty impressive results. Both models took roughly the same amount of time, although most of that was spent in rendering the outputs out. But, what’s

[14:57] interesting here is that DeepSeek was able to access the web. It was able to use those tools, which is a significant advantage when gathering references and building complex projects out. And it was able to get this pretty decent output thanks to that feature. And remember, this is something that is free. The web searching API inputs are currently free right now with DeepSeek, so it is something that you should make the most out of. and considering that this is a model that also has multimodal capabilities with this ridiculously low

[15:27] pricing, the value is truly here, especially if you’re getting near Soul outputs. When you are to take a look at something like this, it makes you think that it was outputted by a model like Opus, but this is actually DeepSeek version 4.1 Flash, where it was requested to create a realistic grassy hill with detailed grass, a tree, as well as dandelions blowing in the wind, and it managed to generate the entire scene in just one turn. But, what’s even more impressive is the attention to detail with this output, from the wind

[15:59] effects to the realistic environment, and it even generated sounds that go along with the scenes. And remember, this isn’t some flagship model like Opus. This isn’t open-source model, it’s a Flash variant as well, and it was able to output this sort of quality while being pretty cheap, and that is just a steal in my book. Here we have the Minecraft prompt with Kimi K3 put up against DeepSeek version 4.1 Flash, where both of these models were tasked to build this sandbox game, and we can see that both of them did a

[16:30] pretty decent job. Both of them used their highest reasoning effort, and one thing I can notice right away is the actual depth that Kimi was able to output is pretty impressive. It even added in another dimension from the original game, and that is actually pretty cool and how it’s able to use these aspects to output these sorts of generations, but Kimi did take 2.5 hours and cost $35, which is definitely expensive and quite long to get that sort of output. But, it managed to build

[17:02] a lot of these cool dimensions out, which is something that was able to even output some pretty impressive graphics. Meanwhile, with DeepSeek, it took about 1.5 hours, and it cost about 80 cents, which is nearly 44 times cheaper, but in many cases it did struggle with a lot of the features, which is nowhere near in terms of the same quality as Gemini K3. However, with multiple prompting attempts, it is something that can definitely get there. Back to SVG, this

[17:33] is a test with Gemini 4 Argon up against the DeepSeek version 4.1 Flash, where both were tested on the exact same prompt at their highest reasoning effort. This is where Argon finished this task in about 13 minutes for about $1.20, but DeepSeek took about 50 minutes, which is definitely quite long for an SVG output, but it only cost 40 cents, making it about three times cheaper. But what’s surprising is how close the final results were, with DeepSeek reportedly delivering even better water detail in

[18:03] certain areas, but Gemini 4 Argon did generate the better overall scene while completing the task faster. So, it’s kind of weird. Sometimes the model does quite well with its outputs, but sometimes it is a little slower. Based off of some of these tests and running my own tests, I can clearly tell you that this model has gotten a lot better at 3D outputs. Maybe because it has been distilling from OpenAI, but I will tell you that it is doing these tasks at cheaper price, but it may be

[18:34] longer in getting those outputs. Now, this is actually pretty cool cuz DeepSeek version 4.1 in Hermes Agent, where it used Blender, and it is something that took about 7 hours, which is a lot of time, but to be fair, this is a huge improvement from the previous generation, where it was also taking a longer time and it spent a lot of time. But in this case, it is something that generated this 3D project using these tool assets, and it was able to do this at a cost of just $1.83,

[19:06] which is pretty remarkable. So, maybe if you’re going to be using this model overnight as you sleep, that could be something that is going to let you handle these tasks which may take a longer time to get the outputs that you’re looking for. And surprisingly, this model is actually pretty good at video creation. The only hindrance is the time spent in terms of creating these assets. But, this is a really, really nice output from this model that is showcasing Cerebras’ new product. It goes into detail and it showcases all

[19:37] those things through these visualizations, which is really nice to see. Overall, I think DeepSeek version 4.1 flash 1017 is genuinely one of the most impressive flash models I have seen in quite some time. The coding capabilities, the 3D generation, and the price to performance is definitely insane with this model. So, it is something that I highly recommend checking out. You can try it out for free right now through their chat, but it is something that is still not perfect. There is a lot of things that could be better. I do find it to be

[20:08] really close and similar to OpenAI’s models due to the distillation, but that is just something that every model provider does. So, don’t quote me on that. But, the fact that it’s able to compete with much more expensive frontier models is really nice to see and the fact that DeepSeek is open sourcing this model is a great benefit to the community. So, I highly recommend checking it out with the links in the description below. Huge thanks to DeepSeek for creating such a great model and allowing it to be something that most people can access for free. I’ll

[20:40] leave all the links that I used in today’s video in the description below like the World of AI’s cool community as well as the World of AI benchmark. Take a look at the second channel. Join us on the newsletter, Discord, follow me on Twitter. And lastly, make sure you guys subscribe, turn on the notification bell, like this video, and please take a look at our previous videos so that you can stay up-to-date with the latest AI news. But, with that thought guys, have an amazing day. Spread positivity and I’ll see you guys fairly shortly. Peace out, folks.