Fireworks 近日发布 DeepSeek-V4.1-Flash，并同步公开了该模型的完整基准测试结果，重点展示其在软件工程类任务上的表现与成本结构。

根据官方数据，DeepSeek-V4.1-Flash 在 DeepSWE 基准上以 max 档运行，取得 74.34% 的 pass@1 成绩。Fireworks 表示，这一结果与 GPT-6 Astra 处于同一水平。

成本层面的差异更为显著。Fireworks 公布的数据显示，DeepSeek-V4.1-Flash 每任务成本为 0.43 美元，约为 GPT-6 Astra 的 1/15。

对于关注推理经济性的 AI 行业从业者而言，这一组合意味着在 DeepSWE 这类任务上，接近前沿水平的通过率不再必然对应同等量级的单任务开销。