DeepSeek V4.1 Flash 1017 (Max) ranks #2 on Artificial Analysis intelligence index

Summary

Artificial Analysis lists a new open-weight DeepSeek V4.1 Flash 1017 (Max) variant (October 2026) scoring 45 on its Intelligence Index (#2 of 121), with 552B total / 16B active parameters, 1M context, MIT license, and Hugging Face weights. Pricing benchmarks cite $0.30/$1.20 per million input/output tokens and ~230 tok/s output speed.

Source Analysis

Research Notes

Additional sources

• 2026-10-19-deepseek-v41-flash-1017-huggingface
• Artificial Analysis model page + changelog (Oct 18, 2026)

Verified

• Intelligence Index 45 (#2 of 121 on Artificial Analysis); 552B/16B active; 1M context; MIT; text+image in
• API pricing on AA page: $0.30/$1.20 per M in/out; ~230 tok/s output (third-party)

Benchmark aggregator primary for rank; DeepSeek changelog confirms 1017 routing via deepseek-flash.

Related wiki

deepseek-v41-flash, deepseek, ai-benchmarks

Draft Article

DeepSeek V4.1 Flash 1017 (Max): Intelligence Index’te #2, MIT açık ağırlık

deepseek, Ekim 2026’da V4.1 Flash 1017 (Max) adlı yeni bir açık ağırlık model varyantını yayınladı. Üçüncü taraf ölçüm platformu Artificial Analysis, modeli Intelligence Index’te 45 puan ve **121 model arasında 2 sıraya yerleştirdi. Toplam 552 milyar parametre ve 16 milyar aktif (MoE) yapı, 1 milyon token context ve MIT lisansı, Türk geliştiriciler için hem self-host hem API maliyeti açısından dikkat çekici bir paket sunuyor.

Ana Gelişme

Artificial Analysis model sayfası, DeepSeek V4.1 Flash 1017 (Max) için metin ve görüntü girdisi desteklediğini, Hugging Face üzerinde ağırlıkların erişilebilir olduğunu ve API tarafında yaklaşık 0,30 / 1,20 dolar (milyon input/output token) fiyatlandırma ile ~230 token/s çıktı hızı raporladığını belirtiyor. DeepSeek changelog kayıtları, deepseek-flash rotası üzerinden 1017 sürümünün yönlendirildiğini doğruluyor; parametre sayılarında aggregator ile model kartı arasında ifade farkları olabileceğini okurken kaynak satırını kontrol etmek gerekiyor.

Benchmark sıralaması birincil olarak Artificial Analysis metodolojisine dayanıyor; şirketin ayrı bir basın bülteni yerine aggregator ve model kartı birleşimi haberin omurgasını oluşturuyor. Yine de Intelligence Index’te ikinci sıra, open-weight-models ekosisteminde kapalı API’lere karşı maliyet/performans tartışmasını yeniden alevlendiriyor.

Neden Önemli?

Açık ağırlık ve MIT lisansı, kurumsal prototipleme ve yerel inference senaryolarında lisans belirsizliğini azaltır. 1M context, uzun belge ve kod tabanı iş akışlarında RAG katmanını sadeleştirebilir. Aynı hafta duyurulan deepseek-search-fetch-api Search/Fetch araçlarıyla birlikte düşünüldüğünde, deepseek hem model hem agent altyapısı tarafında entegre bir yığın sunmaya devam ediyor.

Teknik Detaylar

MoE mimarisinde 552B toplam / 16B aktif parametre, inference maliyetini aktif katman sayısı üzerinden ölçekler; self-host için donanım gereksinimi yine de büyük ölçekli GPU/TPU planlaması gerektirir. Artificial Analysis fiyat ve tok/s rakamları üçüncü taraf ölçümleridir; üretim ortamında latency ve throughput farklı çıkabilir.

Bağlam

deepseek-v41-flash ve önceki KV-cache odaklı haberlerden farklı olarak 1017 (Max) varyantı, benchmark aggregator’da üst sıralara çıkmış yeni bir checkpoint. ai-benchmarks tartışmalarında tek bir indeksin tüm kullanım senaryolarını temsil etmediği uyarısı geçerli kalıyor.

Sonraki Adımlar

Geliştiriciler Hugging Face ağırlıkları ve DeepSeek API fiyat sayfasını canlı tutarak 1017 rotasını doğrulamalı. Search/Fetch ücretlendirme promosyonunun 1 Kasım 2026 (Pekin saati) sonrası davranışı, agent maliyet modellerini etkileyecek.

---

Kaynaklar

• Artificial Analysis — DeepSeek V4.1 Flash 1017
• 2026-10-19-deepseek-v41-flash-1017-huggingface

Evaluation Report

News Value

• Timeliness: Very fresh (Artificial Analysis listing ~hours before screening); active launch window.
• Impact: High for global AI builders—open-weight MIT model at #2 on a major intelligence index affects tooling and cost assumptions.
• Prominence: deepseek; benchmark aggregator Artificial Analysis.
• Proximity: Strong for Turkish dev/AI audience tracking affordable frontier models and self-hosting.
• Novelty: Distinct from prior deepseek-v4-flash KV-cache coverage in archive; new 1017 (Max) variant with published weights.

Audience Fit

Excellent for software developers and AI enthusiasts—actionable specs (552B/16B active, 1M context, pricing, tok/s). Finance readers may care about competitive pressure on API economics.

Risk & Ethics

Primary source is benchmark aggregator, not DeepSeek press release—verify model card/Hugging Face weights during analysis. Benchmark methodology is third-party.

Publication Strategy

• Format: deep-dive — benchmarks, license, deployment implications vs closed APIs.
• Related wiki: deepseek, deepseek-v4-flash, open-weight ecosystem.

Suggested Angle

Türk geliştiriciler için: DeepSeek V4.1 Flash 1017 (Max)’in açık ağırlık + MIT lisansıyla benchmark liderliğine yaklaşması; self-host vs API maliyeti ve Çin ekosisteminin hızı.

Editorial Notes

Approved angle & format

• Angle: Onaylandı — açık ağırlık, MIT, benchmark #2, maliyet/self-host.
• Format: deep-dive

Reporting instructions

• Artificial Analysis birincil sıralama kaynağı; DeepSeek changelog ile 1017 routing doğrulaması.
• Aynı gün deepseek-search-fetch-api haberiyle kısa çapraz referans yeterli (ayrı makale).
• Parametre sayılarında (552B active/total vs Hugging Face toplam) kaynak farkını tek cümleyle belirt.

Headline suggestions (TR)

• DeepSeek V4.1 Flash 1017 (Max): Intelligence Index’te #2, MIT açık ağırlık
• DeepSeek’in yeni Flash 1017 sürümü: 1M context, $0.30/$1.20 API fiyatı

Must-include points

• Intelligence Index 45 (#2/121); 552B/16B active; 1M context; MIT; HF weights
• ~$0.30/$1.20 per M tokens; ~230 tok/s (third-party)
• Benchmark aggregator uyarısı