DeepSeek-V4.1-Flash vs Muse Spark 1.1
DeepSeek-V4.1-Flash 在综合、编码、多模态领先。下方逐字段对比，并附月度成本测算与各使用场景的选择规则。
结论速览
选 DeepSeek-V4.1-Flash，如果你……
- 1M 上下文，全局 KV 约 890 字节/token
- 智能体编码顶尖（DeepSWE 74.2、Terminal-Bench 2.1 90.6）
- 有界重放把持久化 KV 压到约 1/8
- 开源权重，服务成本极低
- 最适合：长上下文 AI 智能体、智能体编码、高吞吐部署
选 Muse Spark 1.1，如果你……
- 完全免费的开源权重
- Meta 出品
- 可自托管
- 多模态
- 最适合：开放研究、本地部署、实验性
正面对比综合分
分数为 0–100，由公开基准信息聚合、在三张榜单上独立加权。名次基于收录的 27 款模型。
聚合自公开信息并独立加权，方法见 条款 页。3 分以内视为统计持平。
规格与价格——逐字段并排
标价为每百万 token 的美元价。高亮格为该行更优的价值或能力。
| 维度 | DeepSeek-V4.1-Flash | Muse Spark 1.1 | 结论 |
|---|---|---|---|
| 厂商 | DeepSeek（CN） | Meta（US） | 不同厂商 |
| 发布时间 | 2026.09 | 2026.08 | DeepSeek-V4.1-Flash 更新 |
| 综合（名次） | 76 · 第12 | 61 · 第27 | DeepSeek-V4.1-Flash 高 15 分 |
| 编码 | 89 · 第5 | 59 · 第26 | DeepSeek-V4.1-Flash 高 30 分 |
| 多模态 | 78 · 第16 | 75 · 第20 | DeepSeek-V4.1-Flash 高 3 分 |
| 上下文窗口 | 1M | 256K | DeepSeek-V4.1-Flash 更大 |
| 最大输出 | 128K | 64K | Muse Spark 1.1 更长 |
| 有效上下文 | 98 | 80 | DeepSeek-V4.1-Flash 更可靠 |
| 输入 $/百万 token | $0.14 | 免费 | Muse Spark 1.1 更便宜 |
| 输出 $/百万 token | $0.28 | 免费 | Muse Spark 1.1 更便宜 |
| 缓存折扣 | 无 | 无 | 持平 |
| 速度 | 约 85 tok/s | 取决于自有硬件 | DeepSeek-V4.1-Flash 更快 |
| 首 token 延迟 | 0.3s | 取决于自有硬件 | DeepSeek-V4.1-Flash 响应更快 |
| 函数调用 | 84 | 65 | DeepSeek-V4.1-Flash 领先 |
| 拒答率 | 约 5% | 约 4% | Muse Spark 1.1 限制更少 |
| 英文 | 84 | 78 | DeepSeek-V4.1-Flash |
| 中文 | 86 | 60 | DeepSeek-V4.1-Flash |
| 模态 | text、image | text、image | 相同 |
| 开源权重 | 是 | 是 | 两者均开源 |
| 微调 | 是 | 是 | |
| 免费档 | DeepSeek App 免费；开源权重可自托管 | 完全免费（模型权重） | |
| SOC2 / 不训练 | 否 / 是 | 否 / 是 | |
| 私有化部署 | 是 | 是 | 两者均支持 |
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逐维度分析
推理与综合智能
DeepSeek-V4.1-Flash 综合分领先 15 分（76 对 61）。在高难度、多步推理上这是实打实而非边际的优势；而 Muse Spark 1.1 仍是强劲的通用模型，处理常规任务并不吃力。
智能体编码
这是决定性差距：DeepSeek-V4.1-Flash 得 89 分，Muse Spark 1.1 得 59 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；Muse Spark 1.1 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 DeepSeek-V4.1-Flash 领先，78 对 75。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
Muse Spark 1.1 为自托管，速度取决于你自己的硬件；与 DeepSeek-V4.1-Flash 这类托管 API（约 85 tok/s，首 token 0.3s）比较时，应在自己的基础设施上实测后再判断延迟。
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，Muse Spark 1.1 为 256K。有效上下文得分与窗口大小方向一致——DeepSeek-V4.1-Flash 在可用记忆上领先（98 对 80），处理不容有失的长文档时应优先选它。
价格与总成本
Muse Spark 1.1 是免费开源权重（你只需承担自行运行的基础设施成本），而 DeepSeek-V4.1-Flash 是付费 API，每百万 token $0.14/$0.28。真正要比的是总体拥有成本——GPU 与运维对托管账单——而不只是标价。
中文 vs 英文
英文：DeepSeek-V4.1-Flash 84 对 Muse Spark 1.1 78。中文：86 对 60。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 Muse Spark 1.1 65，结构化工具使用上 DeepSeek-V4.1-Flash 占优。DeepSeek-V4.1-Flash 和 Muse Spark 1.1 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。
成本示例——相同工作量、真实 token 测算
假设一个生产工作量为每月 1 亿输入 + 3000 万输出 token，其中 90% 输入由缓存提供。数值采用公开标价。
示意模型；你的输入/输出结构与缓存命中率会改变结果。价格为任何企业协议之前的标价。