Terug naar overzicht
🇨🇳 DeepSeek · China ZDR mogelijk #13 populair
DeepSeek V4.1 Flash 1017
Niveau: Topklasse
De allerslimste, krachtigste modellen. Topkwaliteit voor de moeilijkste taken — en de hoogste prijs.
DeepSeek V4.1 Flash 1017 is the October 17, 2026 snapshot of DeepSeek V4.1 Flash, served by DeepSeek under the `deepseek-flash` API model name. V4.1 Flash is a sparse mixture-of-experts model...
KostenZeer laag
SnelheidZeer snelgemeten · 213.8 tokens/sec
Werkgeheugen1M tokenshoeveel tekst het tegelijk aankan
SlimheidUitstekend76/100
Beste koop
96
waarde / 100
Loont de prijs?
Veel kwaliteit voor weinig geld — voor de meeste mensen de slimste keuze.
Goede keuze. Je krijgt hier veel kwaliteit voor je geld — een duurder model is voor doorsnee kantoorwerk meestal niet nodig.
Goed voor
- E-mails, teksten en samenvattingen schrijven
- Lastige vragen en analyses
- Programmeren en technische taken
- Snelle, goedkope chat en klantenservice
- Het verwerken van hele lange documenten
- Het lezen van afbeeldingen en scans
Minder geschikt voor
- Er zijn geen duidelijke beperkingen voor standaardgebruik
Aanbieder buiten de EU (China). Weeg databescherming mee voordat je er gevoelige informatie mee verwerkt.
Zero Data Retention mogelijk. Dit model kan via OpenRouter worden ingezet bij een aanbieder die je invoer niet bewaart en niet gebruikt voor training — belangrijk voor vertrouwelijke bedrijfsgegevens. Stel ZDR in je OpenRouter-account in om dit af te dwingen.
Slimheid
76/100 · uitstekend
Schrijven
65/100 · sterk
Programmeren
81/100 · uitstekend
Agent-taken
geen benchmarkdata
Geavanceerd — voor professionals
Onderstaande gegevens zijn bedoeld voor wie de techniek wil doorgronden: ruwe benchmarkscores, gemeten snelheid/latency, prijsopbouw en databronnen. Niet nodig om een goede keuze te maken.
Benchmarks
Klik op een benchmark voor uitleg en alle uitslagen per model; het ?-knopje geeft een korte uitleg.
| Intelligence Index | 45.1 |
| Samengestelde slimheidsscore van Artificial Analysis: het gemiddelde over vele tests voor redeneren, kennis, wiskunde en code. Hoger = slimmer. Alle uitslagen & uitleg → | |
| Coding Index | geen data |
| Gemiddelde van programmeertests: hoe goed het model code schrijft, begrijpt en verbetert. Alle uitslagen & uitleg → | |
| Math Index | geen data |
| Gemiddelde van wiskundetests: rekenen, algebra en wiskundig redeneren. Alle uitslagen & uitleg → | |
| Agentic Index | geen data |
| Hoe goed het model zelfstandig meerstaps-taken uitvoert met tools (bestanden openen, zoeken, acties uitvoeren). Alle uitslagen & uitleg → | |
| MMLU-Pro | geen data |
| Grote kennistest met ruim 12.000 pittige meerkeuzevragen over 14 vakgebieden (recht, economie, natuurkunde…). Meet brede kennis en redeneren. Alle uitslagen & uitleg → | |
| GPQA Diamond | geen data |
| Zeer moeilijke wetenschapsvragen op PhD-niveau (biologie, natuur- en scheikunde). Zelfs menselijke experts halen hier maar ~65%. Alle uitslagen & uitleg → | |
| Humanity's Last Exam | 43.3% |
| De zwaarste kennistest die er is: duizenden extreem moeilijke vragen over honderden onderwerpen. Lage percentages zijn hier normaal. Alle uitslagen & uitleg → | |
| LiveCodeBench | geen data |
| Verse programmeeropgaven die pas ná de training van het model zijn verschenen — meet écht kunnen programmeren in plaats van onthouden. Alle uitslagen & uitleg → | |
| SciCode | 55.9% |
| Programmeeropgaven uit echte wetenschappelijke onderzoekspapers — combineert code en vakkennis. Alle uitslagen & uitleg → | |
| AIME (wiskunde) | geen data |
| Vragen van de Amerikaanse wiskunde-olympiade voor scholieren. Meet geavanceerd wiskundig redeneren. Alle uitslagen & uitleg → | |
| IFBench (instructievolgen) | geen data |
| Meet hoe precies het model instructies opvolgt, zoals eisen aan lengte, opmaak of vorm van het antwoord. Alle uitslagen & uitleg → | |
| τ²-bench (agent-taken) | geen data |
| Realistische klantenservice-scenario's (vluchten omboeken, abonnementen wijzigen) waarin het model zelfstandig regels moet volgen en tools gebruiken. Alle uitslagen & uitleg → | |
| Terminal-Bench (agent-taken) | geen data |
| Opdrachten die het model zelfstandig in een computerterminal moet uitvoeren — een zware test voor agent-vaardigheden. Alle uitslagen & uitleg → | |
Prestaties (gemeten)
| Output-snelheid | 213.8 tokens/sec |
| Time-to-first-token (latency) | 1.01 sec |
| Snelheidsbron | gemeten (Artificial Analysis) |
Design Arena (ELO)
Head-to-head ranglijst waarin modellen het tegen elkaar opnemen op praktijktaken (websites, code, UI, datavisualisatie). Hogere ELO = vaker gewonnen.
| Gemiddelde ELO | 1323 |
| spreadsheet | ELO 1233 · rang 7 |
| gamedev | ELO 1363 · rang 7 |
| codecategories | ELO 1335 · rang 8 |
| 3d | ELO 1372 · rang 9 |
Technische specificaties
| Model-ID | deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017 |
| Contextvenster | 1.048.576 tokens |
| Kennis bijgewerkt tot | onbekend |
| Uitgebracht | 17 okt 2026 |
| Invoer | tekst, beeld |
| Redeneren (reasoning) | ja |
| Populariteitsscore | 83/100 |
| Databronnen | openrouter, artificial_analysis, design_arena |