Guides & Insights

Muse Spark מול DeepSeek V4.1 Pro: הורדה אחת שיצאה לאור, ואחת שמעולם לא שוחררה

מחבר

Gideon Frost

תאריך פרסום

Oct 16, 2026

מודלים אחרונים · 20צפו בכל המודלים →

בנצ'מרקים: Artificial Analysis · מתעדכן יומית

חזרה לכל הפוסטים

שלושה שמות מכריעים בהתמודדות הזו, ורק שניים מהם הם דברים שאפשר להחזיק ביד.Muse Spark Open הפך להורדה ממשית ב-15 באוקטובר 2026, כאשר Meta פרסמה את המשקלים, את התצורה ואת הרישיון עבור החבר הפתוח של משפחת Meta Muse Spark.DeepSeek V4.1 Pro מעולם לא שוחרר: הדרג הוזכר בשמו בדיוק פעם אחת, בתוך רשומת שינויים מ-10 בספטמבר שתיארה תוכנית ניתוב שבוטלה מיד, ומאז לא פרסם כרטיס דגם, לא שורת מחיר, לא מאגר ולא תאריך. השם השלישי הוא זה שהופך את הכותרת לניתנת למענה, מפני שזה ספינת הדגל שקורא היה בוחר מולה בפועל — DeepSeek V4 Pro, ספינת הדגל בעלת 1.6 טריליון פרמטרים ברישיון MIT, שניתנת להורדה ולקריאה מאז 13 באוגוסט 2026, עם DeepSeek V4.1 Flash ממוקם מתחתיו בתור החבר הזול, המהיר וקורא התמונות של אותה סדרה.

בניסוח כזה, השאלה המעניינת אינה איזה מודל חכם יותר. אלא מה השתנה עבור מי שבונה על משקלים ולא על נקודות קצה: צד אחד של ההשוואה הזו קיבל אתמול רישיון שאפשר לקרוא אותו ולהתווכח עליו, ולצד האחר מעולם לא היה כזה, והאריתמטיקה של מחיר לכל משימה נעה בכיוון ההפוך לזו של מחיר לכל טוקן.

שני חצאי הכותרת אינם מאותו סוג של אובייקט.

צורת הזיווג הזאת יוצאת דופן מספיק כדי לציין אותה לפני כל מספר. בדרך כלל לדף "לעומת" יש בעיית גרסה — שני שמות דגם שמסתירים שלושה צ'קפוינטים כל אחד. כאן לצד אחד יש בעיית גרסה ולצד השני יש בעיית קיום.

הצד של מטא מסתדר בצורה נקייה. Muse Spark הוא משפחה, לא השקה: הקו הוצג ב-8 באפריל 2026, ומאז הוא כוון מחדש ארבע פעמים. Muse Spark 1.1יצא ב-16 ביולי 2026, Muse Spark 1.2ב-5 באוגוסט, וMuse Spark 1.3ב-2 בספטמבר, כאשר רמת החשיבה ה"מקס" של 1.3 נפתחה יומיים לאחר מכן, ב-4 בספטמבר, לאחר בדיקות בטיחות נוספות. Muse Spark Open הוא הארטיפקט החמישי תחת השם הזה והיחיד שאתם יכולים לארח בעצמכם.

הצד של DeepSeek אינו מתיישב כלל. DeepSeek V4.1 Pro הוא שם של דרג שאין מאחוריו דבר, וההבדל בינו לבין ארבעת דגמי DeepSeek שכן קיימים הוא כל הסיבה לכך שהעמוד הזה חייב לנקוב בתחליף. הקריאה הישרה היא שקורא המחפש את ההשוואה הזו מחזיק בשתי שאלות שונות — מה מטא זה עתה שמה על הדיסק, ומתי דרג ה-DeepSeek שהובטח אכן יהיה קיים.

מה שלמעשה נחת, וכמה זמן זה היה מונח שם

Muse Spark Open אינו השקה מפתיעה, וגם לא השקה קונבנציונלית, והפער בין שני התיאורים האלה הוא הדבר המעניין ביותר בהשקה. מאגר ה-Hugging Face — צ'קפוינט BF16 ובנייה נפרדת של NVFP4, תחת השם Muse-Spark-Open-816B-A42B — נושא חתימת זמן יצירה של 2026-09-15. לאחר מכן הוא נשאר שם במשך חודש, עם גישה מוגבלת וללא הכרזה, בעוד שטקסט הרישיון ומדיניות השימוש בתוך טופס הגישה שמרו על תאריך משלהם: 15 באוקטובר 2026. הארטיפקט התקיים בשקט; הניירת הדביקה את הפער כעבור חודש.

מה שהמטא-דאטה ופוסט ההשקה של מטא עצמה קובעים בלי הבנצ'מרק של אף אחד:

• קנה מידה — כ-816 מיליארד פרמטרים בסך הכול, עם כ-42 מיליארד פעילים לכל טוקן, תערובת דלילה של מומחים על פני 62 שכבות ו-256 מומחים בכל שכבת MoE, כאשר 8 נבחרים לכל טוקן.

• הקשר — חלון של 1,048,576 טוקנים, המשותף לכל מודאליות במקום להיות מפוצל ביניהן.

• מודאליות — טקסט, תמונה, וידאו ואודיו בקלט; טקסט בפלט. הרישום העצמאי של Artificial Analysis מתעד את אותה שורת קלט, ומתאר מודל שקולט טקסט, תמונה, דיבור ווידאו.

• הסקה — הגדרת מאמץ הסקה עם הרמות נמוכה, בינונית, גבוהה ו-xhigh, וללא דרך לכבות את ההסקה לחלוטין.

• גישה — מוגבלת. טופס הבקשה דורש שם חוקי מלא, תאריך לידה וארגון עם מזהים תאגידיים, ולא ניתן לערוך אותו לאחר ההגשה. כל מי שמתייחס לכך כהורדה בקליק אחד צריך להיערך לתור.

זהו החלק ברשומה שהוא סגור. החלק שאינו סגור הוא המדידה, וכדאי לדייק לגבי מה שייך למה — ראו את סעיף המספרים שלהלן.

הארגון deepseek-ai, והשם שאינו בו

כל מה שפורסם על DeepSeek V4.1 Pro נכנס למשפט אחד מתוך יומן השינויים של DeepSeek עצמה, מיום 2026-09-10, בהערה שצורפה ל-DeepSeek V4.1 Flash. נאמר בה כי החל מ-04:00 UTC ב-14 בספטמבר, בקשות אל deepseek-v4-pro ינותבו למודל Flash שזה עתה שוחרר ויחויבו בתעריפי Flash, וכי הדבר יימשך "עד להשקת V4.1-Pro". מפתחים התנגדו לכך שמודל ייצור מוחלף מתחת לרגליהם ללא חלון הגירה, ואותה רשומת יומן שינויים מתעדת את ההיפוך: DeepSeek החליטה להמשיך לשרת את DeepSeek V4 Pro לאחר 14 בספטמבר ללא שינוי בחיוב.

תוכנית הניתוב מתה. השם שרד אותה, והסעיף הזה הוא כל הרשומה הציבורית. אומת מול מקורות ראשוניים ב-16 באוקטובר 2026:

• עמוד המודלים והתמחור של DeepSeek מציג בדיוק שני שמות מודלים — deepseek-flash ו-deepseek-v4-pro, הממופים ל-DeepSeek-V4.1-Flash ול-DeepSeek-V4-Pro-0813. אין עמודה, שורה או מחיר של V4.1 Pro.

• ליומן השינויים של DeepSeek אין שום רשומה מאוקטובר, והרשומות האחרונות שלו הן 2026-09-10, 2026-08-21 ו-2026-08-13.

• לארגון deepseek-ai ב-Hugging Face אין מאגר בשם V4.1 Pro. מאגר המודל החדש ביותר שלו הוא DeepSeek-V4.1-Flash, שנוצר ב-2026-09-10.

אות אחד לא מאומת שווה תיעוד, ותו לא. בבוקר ה-15 באוקטובר, עוקב דיווח כי נקודת קצה של DeepSeek התנהגה אחרת לאחר שהסתיימה הפסקת שירות — היא עברה בהצלחה פרומפט של הסקת קשרים ששגם DeepSeek-V4-Pro-0813 וגם דור V4.1 נכשלו בו, כשהתוצאה שוחזרה בארבע דגימות, בקצב של בערך 180 טוקנים לשנייה — וניחש את השם V4.1 Pro. אין מאחוריו כרטיס מודל, אין קובץ משקלים ואין הצהרת ספק, ובנייה מחדש שקטה של תצורת הגשה קיימת תיראה זהה מבחוץ. התייחסו לכך כסיבה לעקוב, לא כשחרור.

מה ש-V4.1 Proalmost certainly יירש ראוי לציון בנפרד, משום שזו הסקה ולא דיווח. כל מודל DeepSeek ששוחרר בסדרות V4 ו-V4.1 — DeepSeek-V4-Pro-0813, DeepSeek-V4-Flash, DeepSeek-V4-Flash-0731 ו-DeepSeek-V4.1-Flash — נושא license:mit בכרטיס המודל שלו, ומעטפת השירות הייתה עקבית: 1M טוקנים בקלט, עד 384K בפלט. מדרג Pro באותה סדרה היה צפוי להתאים לשניהם. דבר לא פורסם שאומר זאת.

Screenshot of DeepSeek's Models & Pricing documentation page, captured 16 October 2026. The model selector shows exactly two options, deepseek-flash and deepseek-v4-pro, resolving to DeepSeek-V4.1-Flash and DeepSeek-V4-Pro-0813. Both columns show a 1M context length, a maximum output of 384K, JSON output, tool calls, the responses API and the Anthropic API supported; the vision row reads "supported" for flash and "Not supported" for v4-pro. Pricing rows per 1M tokens: input cache-hit $0.003 peak / off-peak for flash and $0.022 / off-peak for v4-pro; input cache-miss $0.15 off-peak and $0.30 peak for flash, $0.66 off-peak and $1.32 peak for v4-pro; output $0.60 off-peak and $1.20 peak for flash, $1.98 off-peak and $3.96 peak for v4-pro. Concurrency limits are 2,500 and 500. No V4.1 Pro column or row appears anywhere on the page.

הציר ששום לוח תוצאות אינו נושא: הרישיון

כאן נפרדות באמת דרכיהן של שתי האפשרויות עם משקולות פתוחות, וזה הקטע שמכריע את המאמר עבור כל מי שמשיק מוצר ולא מריץ בנצ'מרק. הרשומה של Artificial Analysis עבור Muse Spark Open משיבה לשאלת הרישיון כך: "שימוש מסחרי מותר עם הגבלות", והסיבה לכך נמצאת בטקסט של Meta עצמה.

רישיון Muse Model License אינו רישיון OSI והוא אינו MIT. שני סעיפים משנים את מה ש״משקולות פתוחות״ אומר בפועל, ואף אחד מהם אינו מופיע בכותרת.

• תנאי מודל כשירות. סעיף 3 מחייב שאם אתה או הגופים המסונפים לך מעניקים לצדדים שלישיים גישה למודל כמוצר או כשירות דרך API, וההכנסות הגולמיות המצטברות שלך עולות על עשרים מיליון דולר אמריקאי בכל תקופה רצופה של שנים עשר חודשים, עליך להודיע ל-Meta ולכרות הסכם כתוב נפרד לפני הפעלת אותו עסק. הטמעת המודל במוצר שלך מוחרגת; מכירתו מחדש אינה מוחרגת.

• תנאי הייחוס. בעלי רישיון חייבים להציג באופן בולט "Built with Muse Spark Open" בממשק של כל מוצר שמשתמש במודל או בנגזרת שלו, או בתיעוד הנלווה, באתר או בתפריט ההגדרות.

לעומת זאת, כל קו DeepSeek ששוחרר הוא MIT — DeepSeek V4 Pro, DeepSeek V4.1 Flash וקודמיהם כולם נושאים אותו, ללא סף הכנסות, ללא חובת הודעה וללא דרישת ייחוס. ההשלכות המעשיות אינן עדינות. אם התוכנית שלך כוללת אירוח המודל מאחורי API עבור אנשים אחרים, לרישיון של Meta יש מלכודת הכנסות שאין לרישיון של DeepSeek. אם התוכנית שלך כוללת הפצת מוצר צרכני הבנוי על המשקולות, הרישיון של Meta מחייב אותך להציג משפט, וזה של DeepSeek מחייב אותך לא להציג דבר.

שני דברים שרישיון Muse Model מעניק באופן מפורש, וראוי לציין אותם משום שהם בעצם העיקר במשקלים פתוחים: מותר לך לבצע כוונון עדין, לזקק, למזג, לפרסם, להעניק תת-רישיון ולמכור נגזרים, ו-Meta אינה טוענת לבעלות על הפלטים. ההגבלה צרה וההיתר רחב. אבל אם אתם בוחרים בין שני אלה על סמך בדיקה משפטית ולא על סמך היכולת, הבחירה אינה צמודה, וזו התשובה שהעימות הזה נותן עוד לפני שאחד מהמודלים מייצר טוקן.

המספרים, והקו שרץ לאחור

Artificial Analysis הוא הגורם השלישי היחיד שיש לו רשימות פומביות לשני המחנות, והוא אינו מכניס אותם לאותה קטגוריה — מודלים במשקולות פתוחות מדורגים מול מודלים במשקולות פתוחות מאותה מחלקת גודל, מה שכאן אינו מעוות הרבה מפני שכל מה שנדון הוא במשקולות פתוחות. מה שלהלן הוא המדידה שלו, לא טענה של ספק ולא שלנו.

• Muse Spark Open (xhigh) — מדד האינטליגנציה 39, תשיעי מתוך 118 רשומות במחלקה שלו והרבה מעל חציון המחלקה של 19; $1.25 לקלט ו-$4.25 לפלט למיליון טוקנים; $0.84 לכל משימת אינדקס שהושלמה; מהירות פלט 103.4 טוקנים לשנייה; זמן עד לטוקן הראשון 0.65 שניות; 110 מיליון טוקני פלט נוצרו במהלך האינדקס, לעומת חציון של 130 מיליון; 816 מיליארד פרמטרים בסך הכל ו-42 מיליארד פרמטרים פעילים; Muse Model License.

• DeepSeek V4 Pro 0813 (max) — מדד האינטליגנציה 36; $1.32 לקלט ו-$3.96 לפלט למיליון טוקנים; $0.67 לכל משימת מדד; 92 טוקנים לשנייה; זמן עד לטוקן הראשון 1.66 שניות; 160M טוקני פלט, מעל החציון; 1.6T סה"כ ו-49B פרמטרים פעילים; MIT.

• DeepSeek V4.1 Flash (max) — העמודה השלישית השימושית, וזו שמסדרת מחדש את כל ההשוואה. מדד האינטליגנציה 39 — אותו ציון כמו Muse Spark Open — במחיר של $0.30 בקלט ו-$1.20 בפלט למיליון טוקנים, $0.27 למשימת מדד, 179 טוקנים לשנייה וזמן של 1.15 שניות לטוקן הראשון, לעומת 250M טוקני פלט, המדידה המפורטת ביותר באותה קטגוריה.

קראו את שלושתם יחד, וההיפוך הוא הסיפור. המודלים של DeepSeek מפורטים יותר לכל משימה — 160M ו-250M טוקני פלט לעומת 110M של Muse Spark Open — ובכל זאת הם עולים פחות לכל משימה שהושלמה, מפני שמחיר לכל טוקן נמוך בהרבה. העלות לכל טוקן והעלות לכל משימה מצביעות כאן לכיוונים מנוגדים, וכל מי שמשווה ביניהם רק לפי תעריפי הקלט/פלט הכותרתיים יגיע למסקנה שגויה לגבי איזה מהם זול יותר להפעלה.

שתי הסתייגויות תמחור שמשנות באופן מהותי את החשבון. ראשית, מחירון התמחור של DeepSeek עצמה מפחית בחצי את התעריפים מחוץ לשעות עומס, ושעות העומס הן חלון צר — 01:00–04:00 ו-06:00–10:00 UTC, מיום שני עד שישי, למעט חגים ציבוריים בסין, כאשר סופי שבוע וחגים הם מחוץ לשעות עומס לחלוטין. הנתונים $1.32 / $3.96 ו-$0.30 / $1.20 שלמעלה הם תעריפי שעות העומס ש-DeepSeek מפרסמת; תעריפי מחוץ לשעות עומס הם $0.66 / $1.98 עבור DeepSeek V4 Pro ו-$0.15 / $0.60 עבור DeepSeek V4.1 Flash. רוב השבוע הוא מחוץ לשעות עומס. שנית, Meta לא פרסמה מחיר כלל עבור Muse Spark Open — השורה של $1.25 / $4.25 היא נתיב מתארח ש-Artificial Analysis מודדת, ומדווחת כחציון בקרב ספקים המשרתים את המודל, לא כמחיר מחירון של הספק עבור המשקולות. למשקולות שאתם מארחים אין מחיר לפי טוקן; יש להן חשבון חומרה.

עוד הסתייגות כנה בצד של Muse Spark. ה-39 שלמעלה שייך ל-Muse Spark Open ב-xhigh, והוא אינו המספר הטוב ביותר של המשפחה. Muse Spark 1.3 במצב max משיג 48 באותו מדד — גבוה בתשע נקודות — ו-Muse Spark 1.2, הצ'קפוינט שמרבית המפתחים קוראים לו, משיג 40. הסקת היכולת של המשפחה מהצ'קפוינט הפתוח תמעיט בה; הסקת הרישיון של הצ'קפוינט הפתוח מהקו הסגור תהיה טעות קטגורית, מכיוון שהם כפופים לתנאים שונים.

במקום שבו השניים אינם תחליפים כלל

פער המדד בין 39 ל-36 קטן מספיק כדי להימצא בתוך הרעש של אופן ההרצה של כל הרנס, ולכן המפרטים שלהלן חשובים יותר מהציונים כשמחליטים ביניהם.

• מודאליות — כאן אין בכלל תחרות. Muse Spark Open קורא טקסט, תמונות, וידאו ואודיו. DeepSeek V4 Pro קורא טקסט ותו לא; מחירון של DeepSeek עצמה מסמן את שורת הראייה כ"לא נתמך" עבורו, ו-Artificial Analysis מתעד את אותו הדבר. אם הצינור שלכם מזרים הקלטות מסך, וידאו או דיבור למודל, ההשוואה נגמרת כאן.

• הקשר — שניהם 1M טוקנים, ואין מה להפריד. Muse Spark Open חולק את התקציב הזה בין מודאליות; זה של DeepSeek הוא טקסטואלי בלבד מעצם הגדרתו.

• פלט מקסימלי — DeepSeek מפרסמת 384K אסימונים עבור DeepSeek V4 Pro ו-DeepSeek V4.1 Flash. Meta אינה מפרסמת נתון פלט מקסימלי עבור Muse Spark Open שאותו נוכל לאמת. תקרה שאינה מפורסמת היא סיכון שיש לבחון ולא להניח אם אתה מייצר תוצרים ארוכים בקריאה אחת.

• זמן עד לאסימון הראשון — זו שורת השיהוי היחידה ש-Muse Spark Open מנצח בה בבירור, עם 0.65 שניות לעומת 1.66 אצל DeepSeek V4 Pro ו-1.15 אצל DeepSeek V4.1 Flash. בלולאות אינטראקטיביות או סוכניות, שבהן האסימון הראשון הוא השער לקריאה הבאה לכלי, זהו הבדל אמיתי והוא שורד את פער המדד הקטן יותר.

• תפוקה — DeepSeek V4.1 Flash הוא המהיר מבין השלושה עם 179 טוקנים לשנייה, כאשר Muse Spark Open עם 103.4 ו-DeepSeek V4 Pro עם 92. ראוי לציין ש-Muse Spark 1.2 הסגור נמדד ב-361 טוקנים לשנייה — נקודת הבדיקה הפתוחה היא פריסה שונה עם פרופיל מהירות שונה, ואין להניח שהיא יורשת את המספרים של הקו הסגור.

• פיזור ההשהיה במשפחה — שווה שורה אחת כי זו מלכודת. הזמן הנמדד לטוקן הראשון של Muse Spark 1.3 הוא 54.06 שניות בהסקה מקסימלית, לעומת חציון של עמיתים בסביבות 3.7. תצורה עתירת הסקה יכולה לגזול רוב דקה לפני שהטוקן הראשון מגיע. לא משנה מה תסיק משורת Muse Spark, בדוק איזו נקודת ביקורת ואיזו רמת מאמץ הפיקו אותה.

להריץ את ההשוואה במקום לקרוא אותה

אף צד של הכותרת הזו לא יכול להיות מוכרע בוויכוח, מפני ששני הדברים העומדים על הפרק — האם 39 מול 36 אומר משהו בתעבורה שלך, והאם התפוקה והשהיה של Muse Spark Open מחזיקות מעמד בסטאק הגשה שונה — נראים רק בבקשות שלך. הדרך הזולה לגלות היא להריץ את שניהם מול אותם פרומפטים.

לשם כך אנחנו כאן. OrcaRouter מציבה כאן את ארבעת המודלים שיש להם נקודות קצה — Muse Spark 1.2, Muse Spark 1.1, deepseek-v4-pro ו-deepseek/deepseek-v4.1-flash — מאחורי API אחד על פני יותר מ-200 מודלים, במחיר המחירון של כל ספק עם 0% תוספת שמועברת הלאה, כך שהורדת מחיר של ספק נכנסת לתוקף אצלנו באותו היום. שתי המשפחות נמצאות על מפתח אחד: בלי חוזה שני, בלי SDK שני, בלי הגירה כדי לבדוק אחת מול השנייה, ומעבר אוטומטי בעת כשל כך שניסוי מנותב שמשתבש נופל חזרה למודל האחר במקום לעמוד שגיאה.

חלק היושר חשוב יותר מהמכירה, אז: Muse Spark Open אינו בקטלוג שלנו ואנחנו לא מתכוונים לרמוז אחרת. מודל שכל הטענה שלו היא שאפשר להוריד אותו הוא מודל שאתם מריצים בעצמכם, וצ'קפוינט 816B הוא החלטת חומרה — המתכון BF16 של Meta עצמה פורש אותו על פני ארבעה צמתים של שמונה H200s. גם DeepSeek V4.1 Pro אינו בקטלוג שלנו, כי הוא כלל לא קיים. המבחן המנותב הזמין היום פועל על הצ'קפוינטים שכן קיימים: Muse Spark 1.2 ו-Muse Spark 1.1 מצד אחד, DeepSeek V4 Pro ו-DeepSeek V4.1 Flash מצד שני.

Screenshot of the OrcaRouter model page for deepseek/deepseek-v4-pro, described as a "flagship MoE — 1.6T total / 49B active params, 1M context, top-tier reasoning + agentic tool use". Visible figures: context 1M tokens, maximum output 384K, reasoning enabled, p50 time to first token 1.84s, $0.66 input and $1.98 output per million tokens, 455.2M tokens served, a public benchmark date of 2026-04-24, the /v1/chat/completions and /v1/responses endpoints, an OpenAI-compatible base URL and SDK samples, and navigation for overview, capabilities, benchmarks, pricing and comparison.

מי צריך לבחור מה

אם אתה זקוק למודאליות, קח את של Meta. Muse Spark Open קוראת וידאו, תמונה, אודיו וטקסט בתקציב יחיד של 1M טוקנים ומשיבה בטקסט, ושום דבר בקו המוצרים המשוגר של DeepSeek לא עושה זאת. DeepSeek V4.1 Flash קוראת תמונות והיא הערך החזק יותר בפער גדול, אבל היא לא מודל וידאו או אודיו, ו-DeepSeek V4 Pro הוא טקסט בלבד.

אם אתם זקוקים לעלות הנמוכה ביותר לכל משימה שהושלמה, או שאתם זקוקים לרישיון שאפשר לבנות עליו עסק בלי בדיקה משפטית, קחו את זה של DeepSeek. DeepSeek V4.1 Flash השיג ציון אינדקס זהה לזה של Muse Spark Open בערך בשליש מהעלות לכל משימה לפי המדידה של Artificial Analysis, ו-DeepSeek V4 Pro עקף אותו בעלות לכל משימה למרות היותו המודל המפורט יותר. רישיון MIT על פני כל הקו המשווק משמעו אין סף הכנסות ואין משפט ייחוס.

אם אתה זקוק לטוקן הראשון המהיר ביותר עבור לולאה אינטראקטיבית, 0.65 השניות של Muse Spark Open הוא המספר הטוב ביותר בהשוואה הזו, בפער של פי שניים, וזה הציר היחיד שבו ציון המדד הקטן יותר הוא בבירור לא רלוונטי.

ואם השאלה שהבאתם לכאן הייתה "האם כדאי לחכות ל-DeepSeek V4.1 Pro", התשובה היום היא שאין שום דבר שכדאי לחכות לו ושיש לו תאריך. שני מודלי ה-DeepSeek שאפשר לקרוא להם הם כבר אלה שההשוואה הזו חייבת להיערך מולם, ואחד מהם — DeepSeek V4.1 Flash — משיג ציון גבוה יותר מהדגל-אונייה שהשם של השכבה אמור לשבת מעליו. הדבר שכדאי לעקוב אחריו הוא לא מספר השכבה, אלא האם צד ה-DeepSeek של הטבלה הזו משתנה בכלל: רשומה מאוקטובר ביומן השינויים של DeepSeek, מאגר בארגון deepseek-ai, או שורה מתומחרת רביעית בעמוד Models & Pricing. עד שאחד מאלה יופיע, התנועה המעניינת יותר היא בצד של מטא במאזן, שם רישיון, חשבון חומרה ונתון מילוליות של 110 מיליון טוקנים הם כעת כולם דברים שקורא יכול ממש לבדוק.

עבור מודל שאופני הכשל שלו עדיין אינם מתועדים, המקבילה המועילה היא התיעוד של מה שכבר השתבש במקומות אחרים: תקריות ה-AI המתועדות וכשלי סוכנים סביב מודלים בסוג הזה נאספים בארכיון תקריות ה-AI של OrcaRouter, שבו כל רשומה נושאת את המקורות שלה, את דרגת החומרה, את דירוג המהימנות ואת דגל המחלוקת.