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DeepSeek-V4.1-Flash-20261017（Max）在 Code Arena: WebDev 榜单上拿到了开源模型第一。Arena.ai 在社交平台上公布了这一结果，并给出了一个相当扎眼的对比：它的成本比此前排在前面的 Kimi K3（Max）低 10 倍。
这不是一次小幅度的名次挪动。榜单给出的关键数据有几条，值得逐条看。
- 开源模型第一，排在 Kimi K3（Max）之前
- 总榜第 12 名，得分 1670 分，排在 Claude Opus 5（High）之前，距离 GPT-6 Sol（Max）约 10 分以内
- 定价为每百万输入/输出 token 0.3/1.2 美元，Arena.ai 称其推动了帕累托前沿的移动
- 相比上一版 DeepSeek-V4.1-Flash-20260910，得分提升 52 分
把这几条放在一起看，信息量集中在两个位置：一个是总榜第 12 名，一个是那个价格。开源模型能挤进总榜前十二，并且与 GPT-6 Sol（Max）的差距约在 10 分以内，这件事本身说明开源与闭源之间的分数鸿沟正在变窄。
更值得琢磨的是价格。每百万 token 输入 0.3 美元、输出 1.2 美元，这个数字放在总榜前十二的模型里是什么位置，Arena.ai 用“推动帕累托前沿”来概括——意思是同等性能下成本更低，或者同等成本下性能更高，原来的那条边界被往外推了一格。
DeepSeek 官方同步给出了这次更新的定位：更强的基准表现、更快的任务完成速度、更短的输出，相比上一版是性能与成本上的帕累托改进。目前该模型已在其官网、App 和 API 上线。
官方还提到，这一版针对 DeepSeekHarness、腾讯 CodeBuddy 等做了优化。对写代码的人来说，这类适配意味着模型在具体工具链里的表现，可能比榜单分数更直接地影响日常使用体验。
相比上一版 DeepSeek-V4.1-Flash-20260910，这一版得分提升 52 分。这个迭代幅度配上开源属性和低定价，对正在选型的开发团队来说，是一个需要重新算账的变量——同样的预算，能跑的任务量变了。
Arena.ai 在公布结果时向 DeepSeek 团队表示了祝贺，称这是对开源生态的又一次有力贡献。榜单会继续变动，但这一版留下的价格坐标，短期内不太容易被忽略。
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