DeepSeek V4.1 Flash 1017实测：3D建模进步明显，网页设计仍偏弱

以下是视频口播的自动转写，可能有错字。

就在前几天，deepseek 更新了他们的 fresh 模型。相比之前的0910版本、1017版本，提升还挺大的。特别是在一些3d的项目中。deepseek 官方宣传的卖点是输出更短、输出更快、冗余更少。fashion max 上也是超过了上一代的5.6和 oppo 15。

毫无疑问，这次更新让 deepseek 处于开源模型的第一梯队。价格方面，deepseek 没有变，它的闲时价格依旧是最能打的那一档。好，下面就用几个实测例子来看一下它的提升有多大吧。本次虽然 deepseek 没有更新它的模型型号的数值，但是它跟之前的表现是天差地别。

骑虎骑自行车，就我测试而言，提升还是巨大的。画面的精细度和整体的完成度都高了不少。包括我让它做一个模拟火箭发射的例子。上一个版本的 deepseek fresh，它是连改两次都黑屏。但是这一次，它的出品效果还不错。不仅仅是美学和3d建模都有巨大的提升。

整体的完成度能给个六七十吧。它漏了一些像音障穿透的细节，同时它的飞行方式和火焰都有一些不合理。背景我们看到也有点假，但是在开源模型中相当不错了，绝对是第一梯队水准。另外在我经常测试的其他几个3d场景表现也非常不错，远超一个月之前的表现。比如这里我让它做一个涡扇发动机的3d教学场景，我们可以很明显的看到它的叶片的精细度、标签摆放是否科学以及气流的可视程度都是有所提升的。

总之就是比 deepseek flash 之前的版本优秀太多，失去了比较的意义了已经。甚至我听到很多夸张的媒体说它已经接近 gpt 6 astral 的水平。所以我们就拿如今闭源模型第二梯队的模型来跟它进行一下对比，看一下差距在哪。我们先看几个例子，看一下它网页设计表现出来的美学怎么样。

我测试了几个场景的话，我觉得美学设计方面，deepseek flash 没有提升，跟之前一样差。比如我们看这个页面，它设计的其实一般，文字结构排版挡住了人脸。而且也没什么特点。gemini 4阿根在我前几天的前端测试中表现也很差，但在这题的话还是胜过了 deepseek。

我们再看下一个简单的餐饮网页设计，这里 deepseek 表现的中规中矩，没有犯很大的错误，也没有非常惊艳。deepseek 可能就是字体有点丑。但我们看 gemini 4阿根这里，我发现现在它很喜欢把整块屏幕填满，它恨不得所有地方都加上它的小标签和说明文字。

比右侧的两个模型多了很多的胶囊和卡片，我个人是觉得很丑、很杂乱。而我们再看一个游戏手柄的网页，deepseek 在这题表现的就更差了。无论是恐龙还是手柄的形状，它都不如另外两个。而且这四个按键对应的页面，它设计的表现一般，我觉得是远远不如其他模型的。

那么让它自己自由去设计网页，表现的很一般。那我们限定好每一个环节呢？好，我们再让它设计一个一镜到底的 ai 眼镜网页。deepseek v4.1 fresh 1017，这题表现的也是一般。虽然提示词要求了，它都达到了。但我们仔细看，它的眼睛建模比较敷衍。

色彩带有比较经典的蓝紫渐变，眼镜的爆炸图，还有镜头的移动也是很一般。gpt 6.1 so，它的建模和。界面比 deepseek 明显要好，但 gpt 6.1 so，它的一镜到底镜头设计以及眼镜的动作设计也很一般，和 deepseek 一样，都很敷衍。

但在这一题，最重磅的还是我们 gemini 4 argon，它大量采用了 ai 刻板印象中的蓝紫渐变配色和蓝色。而且它自己设计了大量的文本和信息来填充整个页面。甚至挡住了整个眼镜。本来它这个网页，它的镜头和眼镜动作设计的还不错。全被它的 ui 给毁了。

我个人对这几个场景测试来的结论就是，gemini 4和 deepseek 在前端设计上都很有问题。然后我们再看一下本次 deepseek 大受战场的用代码构建3d模型的一些例子。我个人实测下来确实厉害，很多都不输闭源模型。比如依旧是这个火箭发射的例子，他们这三个模型表现都远不如 opus 5.5。

ubt 6.1 so，它的火箭建模不行。Gms argon 它的火箭建模和 ui 设计都一般。deepseek 它的界面和建模都还行，就是它的流程的完成度不够高，也有很多的物理小 bug。所以这个场景，deepseek 面对两个闭源模型，它不会完败，甚至某些地方有点小胜。

所以确实是有点实力的。我们再看一个四季星球的例子。这个场景，deepseek 的表现就更夸张了。在我的测试中，它的表现甚至是好于这两个模型的。比如说 deepseek，它考虑到了地球会有大气层的存在，还有我们看这绿色的极光。和我们右下角 gemini 4的极光比较一下。

还有就是 deepseek 它冬天的场景会更丰富一点，有很多飘落的雪花。然后我们再看一个六角蜘蛛机器人的例子。Deepseek 这次做出来的蜘蛛终于是符合逆向运动学的了。比如我们这里拖拉拽，这六个脚不是一体的，终于是有关节的了。我们在右上角也可以看到实时的显示。

不过 ui 界面确实难看，不如 gpt 6.1so 啊。像往常一样，我还试了一些3d模型的教育场景，比如这个四冲程的发动机，deepseek 表现的也非常不错。它向我们展示的很多细节是很利于教学的，比如说它那个蓝色和红色的气缸颜色变化，以及我们可以看到每个气缸点火的时候会闪烁一下。

下面的曲轴画的也没什么问题，但它唯一的缺点就是旁边的卡片和原理图的布局没有像我们 gpt so 那么的好。就我们在试在做这题的时候小小的翻车了，它下面被遮挡了，而且我无法通过滚轮放大去查看。像前面提到过的莱特飞行者和航空发动机就不重复展示了。

Deepseek 这次的更新在我测试3d 教学场景表现都非常不错，我的经验就是提示词一定要写得非常详细，所以我们再看一个机械密封的例子。我们看到这个场景比之前的样例要难一些，但是 deepseek 还是完成了我80%的要求，它没有把我要求的工程图模式给做出来。

我们可以看到随着难度的提升，虽然 deepseek 它做的氛围感不错，但是我们可以明显看到 deepseek 的六条腿以及躯体做的精细度和细节显然是不如 gpt 和 gemini 4。deepseek 它的胸和足都用了简单的球棍模型，所以真正要它做一些中等偏上难度的场景，还是有一些困难，肯定是还是不如。

Gpt 6.1和 gemini 4。这时候可能会有人说，它作为一个550b的 fresh 模型，能做到这些闭源模型的七八十，已经非常厉害了。我看到部分视频也是在 deepseek 更新后展示一些表现很好的 demo，就说可以挑战 gpt 6 ultra。

我个人觉得那样的言论是有一定的误导性的，那可能会让一些人过分去相信 fresh 模型。大家记住，在使用一切 fresh 模型时都得慎重。特别是各位在生产生活中做一些长序、多决策的复杂任务。对于参数量较小的 fresh 模型，即使它纸面成绩表现的再好，也要慎用。

我们就以这个机械密封为例，我们可以看一下它的 token 消耗。你会发现他们之间的差距不仅仅是 demo 上看起来的表面差距。deepseek 在这一题就花了6500万 token，单个项目耗时大概40分钟。中间有一次的修改，而我们的 gpt6.1 sora 消耗460万 token 和20多分钟就完成了。

gpt4花了1000万 token 和30多分钟。同样任务由于偏难，他们中间也有一次修改。如果纯粹按 api 价格算性价比。Deepseek 确实高，但如果你以时间来衡量的话，gpt-4o 才是表现最好的那个，又快又准。而且我们知道 deepseek 它消耗的 token 量是 gpt 的十多倍。

虽然结果还行，但是意味着 deepseek 它进行了大量的冗余、重复或者说错误的操作。对于我这样的从零开始的3d demo 还好，但是如果你要利用它去做一些多决策、长程、复杂的项目，特别是一些复杂的后端项目，那么这多出来的几千万 token 可能就会要了你的命。

他的这一系列重复冗余的操作可能会对你的项目产生不可逆的负反馈。所以我建议大家利用 flash 模型去做一些。重要的项目还是慎重。最后做一个小总结，deepseek 进步确实大，特别是在一些3d 建模的项目。但是大家也不要看了几个 demo 就过度相信 fresh 模型。

看完 fresh 的表现的话，我会更加的期待 deepseek pro 模型的表现。好了，本期视频就到这，如果对你有所帮助，欢迎帮我点个赞。