DeepSeek-V4.1-Flash vs GPT-5.6 Sol

推理与综合智能

DeepSeek-V4.1-Flash 综合分领先 4 分（76 对 72）。在高难度、多步推理上这是实打实而非边际的优势；而 GPT-5.6 Sol 仍是强劲的通用模型，处理常规任务并不吃力。

智能体编码

这是小幅差距：DeepSeek-V4.1-Flash 得 89 分，GPT-5.6 Sol 得 88 分。在多文件改动、SWE 类工单和长时程智能体循环中，DeepSeek-V4.1-Flash 需要的纠错轮次更少；GPT-5.6 Sol 写脚本和补全仍然胜任，但任务复杂度上来后会落后。

多模态

多模态上 GPT-5.6 Sol 领先，80 对 78。两者都不原生生成视频，因此这里比的是图像与文档的解析，而非生成。

速度与延迟

交互场景下 DeepSeek-V4.1-Flash 更快：约 85 tok/s、首 token 0.3s，对比 GPT-5.6 Sol 的 约 25 tok/s、首 token 2.0s（吞吐约为 3.4 倍）。对以体感流畅度决定留存的对话式产品而言，即便原始推理分略低，这份速度优势也是真实的产品因素。

上下文：窗口大小 vs 可用记忆

名义上下文窗口：DeepSeek-V4.1-Flash 为 1M，GPT-5.6 Sol 为 1.05M。关键在于，名义窗口更大并不等于可用记忆更强：GPT-5.6 Sol 标称 1.05M，但 DeepSeek-V4.1-Flash 的有效上下文得分更高（98 对 88），也就是说它实际能更牢地记住给到的内容。

价格与总成本

DeepSeek-V4.1-Flash 的 API 更便宜，每百万输入/输出 token 为 $0.14/$0.28，而 GPT-5.6 Sol 为 $5/$30——标价输入约低 35.7 倍。缓存折扣（GPT-5.6 Sol 50%）会改变实际账单，下方有完整测算。

中文 vs 英文

英文：DeepSeek-V4.1-Flash 84 对 GPT-5.6 Sol 92。中文：86 对 74。面向中文生产环境，DeepSeek-V4.1-Flash 是更强的选择。注意非中国大陆模型的 API 一般需要海外网络访问。

工具调用与生态

函数调用得分：DeepSeek-V4.1-Flash 84 对 GPT-5.6 Sol 93，结构化工具使用上 GPT-5.6 Sol 占优。DeepSeek-V4.1-Flash 支持微调。同时要把团队已有的 SDK/插件熟悉度算进去——切换成本往往高于几分的工具调用差距。