影片筆記：DeepSeek V4.1 Flash 正式发布！Pro 却临时退场？深度实测新版 Flash，是否能接棒 Pro 旗舰？

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一句話總結

影片深度測試 DeepSeek 4.1 Flash 上線表現，指出其雖在速度與架構效率上有顯著提升，但性能僅與上一代視覺實驗版持平，且 Pro 版下線過快引發爭議，講者認為 Flash 與 Pro 應互補而非取代，並批評官方遷移策略過於倉促。

核心重點

• 產品架構變更：DeepSeek 將原有的快速、專家、實圖三個模式合併為單一對話框，後端統一運行 4.1 Flash。API 已升級至 4.1。
• 價格與技術優勢：Flash 上線即降價（降幅 1%-45%）。新架構總參數量提升近一倍，但輸入激活參數量降低 40%，輸出增加 20%。此設計大幅降低 KV 緩存壓力，使記憶體需求降至上一代的 1/4，SSD 需求降至 1/8。
• Pro 版下線爭議：官方宣布 Pro 版將於 4 天後下線，14 日後請求將自動路由至 4.1 Flash 並按 Flash 單價計費。講者認為此舉過於倉促，且 Pro 在複雜任務與中文寫作上仍具優勢。
• 實測結果：
• 前端能力：比上一代視覺實驗版有提升，能分辨細節（如廚房三件套），光影變化較自然，但仍屬簡單幾何堆疊。消耗 Token 量翻倍。
• 全戰任務：速度極快（21 分鐘完成約 1G 素材處理），但存在前端 Bug。整體表現與上一代視覺實驗版持平，未達官方預期的巨大提升。
• 定位分析：Flash 適合快速出圖與實圖，Pro 適合創意寫作與複雜任務。兩者應互補，而非取代。

詳細大綱

1. DeepSeek 4.1 Flash 上線概況

• 模式合併：快速、專家、實圖合併為單一對話框。
• API 升級：確認 API 已更新至 4.1。
• 價格變動：Flash 上線即降價，降幅範圍 1% - 45%。
• Pro 版下線通知：4 天緩衝期，14 日後自動路由至 Flash 並按 Flash 計費。

2. 新模型架構解析

• 參數量變化：總參數量提升近一倍。
• 激活參數差異：輸入降 40%，輸出增 20%。
• 硬體效率：大幅降低 KV 緩存壓力，Token 所需緩存降至千分之二。
• 資源需求：記憶體降至 1/4，SSD 降至 1/8。

3. 實測表現評估

• 對比上一代視覺實驗版：
• 中文寫作與實圖能力：持平。
• 前端視覺：有一定提升，但非「天花板」級別。
• 辦公任務：穩定。
• 全戰任務：持平。
• 前端能力詳細測試：
• 使用外灘晝夜風景測試。
• 進步：能分辨具體物體，光影連貫。
• 缺點：仍為簡單幾何圖案堆疊。
• 代價：消耗 Token 量為原來的兩倍。
• 全戰任務詳細測試：
• 案例：複雜長城任務，處理 1G 原始素材，搭建資料庫與前後端代碼。
• 速度：21 分鐘完成，消耗 3210 萬 Token。
• 質量：存在明顯前端 Bug 及其他小問題。
• 特性：速度快但中规中矩，不額外發揮。

4. Flash 與 Pro 的定位比較

• Flash 優勢：前端任務、實圖、速度極快。
• Pro 優勢：複雜任務、中文寫作、世界知識、創意寫作、穩定性。
• 結論：兩者互補，缺一不可。

5. 對 Pro 下線的觀點與批評

• 社區反應：部分人期待新款 Flash，另一派憤怒於 Pro 被剝奪。
• 商業邏輯質疑：僅給 4 天緩衝期過於倉促，正常應為一個月遷移期。
• 講者行動：已將自動腳本中的 Pro 模型遷移至其他開源模型供應商。
• 未來期望：希望看到 4.1 Pro 盡快上線，單靠 Flash 無法支撐公司未來。

工具 / 模型 / 名詞整理

• DeepSeek 4.1 Flash：影片主要測試的新模型版本。
• DeepSeek：影片提及的 AI 模型品牌。
• Pro 版 / Pro 模型：即將下線的高階模型版本。
• 4.1：模型版本號。
• Flash：快速、輕量級的模型版本。
• 視覺實驗版：上一代的測試版本，用於對比性能。
• 前端 Flash 模型：講者提及的特定模型組合或狀態。
• Deepseq：逐字稿中出現的名稱，用於對比每一代模型所需的緩存。
• KV 緩存：Key-Value Cache，模型推理中的記憶體技術。
• SSD：固態硬碟，用於儲存模型權重或數據。
• 記憶體：運行模型所需的 RAM。
• 資料庫：全戰任務中涉及的數據存儲。
• 開源模型供應商：講者遷移模型時考慮的其他供應商。

操作流程整理

1. 確認產品變更：觀察到 DeepSeek 將快速、專家、實圖模式合併為單一對話框，並確認 API 升級至 4.1。
2. 評估架構與成本：分析新架構在參數量、激活參數、KV 緩存壓力及硬體資源（記憶體、SSD）上的變化，並確認價格降幅。
3. 執行前端能力測試：

• 使用外灘晝夜風景進行測試。
• 評估物體分辨能力（如廚房三件套）與光影連貫性。
• 記錄消耗 Token 量（發現翻倍）。

1. 執行全戰任務測試：

• 處理複雜長城任務，包含 1G 原始素材。
• 搭建資料庫與前後端代碼。
• 記錄完成時間（21 分鐘）與 Token 消耗（3210 萬）。
• 檢查是否存在前端 Bug 或其他問題。

1. 比較 Flash 與 Pro 定位：

• 對比兩者在前端任務、實圖、複雜任務、中文寫作、世界知識、創意寫作及穩定性上的表現。
• 得出兩者應互補的結論。

1. 評估 Pro 下線影響：

• 關注官方宣布的 4 天緩衝期與 14 日後自動路由至 Flash 的計費規則。
• 將自動腳本中的 Pro 模型遷移至其他開源模型供應商。
• 表達對 4.1 Pro 盡快上線的期望。

值得注意的限制或風險

• Pro 版下線過快：官方僅提供 4 天緩衝期，講者認為正常應為一個月遷移期，此舉過於倉促。
• 性能未達預期：Flash 在前端視覺與全戰任務上的表現僅與上一代視覺實驗版持平，未達官方預期的巨大提升。
• Token 消耗增加：前端能力測試中，Flash 消耗的 Token 量為原來的兩倍。
• 前端 Bug：全戰任務測試中存在明顯的前端 Bug 及其他小問題。
• 單一模型支撐風險：講者認為單靠 Flash 無法支撐公司未來，暗示 Pro 在複雜任務與中文寫作上的優勢不可替代。

逐字稿辨識疑點

• DeepSight：逐字稿多次提及此名稱，若指代知名 AI 模型，通常拼寫為 "DeepSeek"，此處保留逐字稿原樣。
• Deepseq：逐字稿中提到「圖片對比了每一代 Deepseq 每一個 Token 所需的緩存」，此名稱不常見，疑為聽寫錯誤或特定內部稱呼，保留原樣。
• 前端 Flash 模型：講者提到「它能達到前端 Flash 模型天花板」，此處「前端」與「Flash」的組合語意稍顯模糊，疑為口誤或特定術語，保留原樣。
• 全戰任務：講者提到「全戰任務跟視覺實驗版剛好打平」，此處「全戰」疑為「全棧」(Full-stack) 的聽寫錯誤，但依規則不自行更正，保留「全戰」。
• 血藏：講者提到「那只 Pro 大鯨魚這麼被血藏了」，此處「血藏」疑為「下架」或「隱藏」的聽寫錯誤或口誤，保留原樣。
• 牽移期：講者提到「不應該至少給一個月的牽移期嗎」，此處「牽移」疑為「遷移」的聽寫錯誤，保留原樣。
• 指證：講者提到「歡迎在評論區指證」，此處「指證」疑為「指正」的聽寫錯誤，保留原樣。

可延伸追問

• DeepSeek 官方為何選擇如此短的 4 天緩衝期來下線 Pro 版？
• Flash 模型在總參數量提升近一倍的情況下，如何實現輸入激活參數量降低 40% 的技術突破？
• 對於需要複雜創意寫作與穩定性的用戶，在 Pro 版下線後，是否有其他開源模型供應商可以作為替代方案？
• Flash 模型消耗 Token 量翻倍的原因是什麼？這是否會影響長期使用的成本效益？
• 官方宣稱 Flash 在性能、費用和速度上已超越 Pro，但實測結果僅與上一代視覺實驗版持平，這之間的差距如何解釋？