
DeepSeek V4.1 Pro, zonder label: een endpoint van 180 tok/s, een resultaat met vier samples, en de storing die net is afgelopen
- OrcaNIEUWOrcaCyber: MiMo V2.6 Flash Abliterated2026-10-26$0.80 / $1.60 per 1 mln tokens · 108 tok/s
- MoonshotNIEUWMoonshotAI: Kimi K3.1 Pro2026-10-2455Intelligentie
- OrcaNIEUWOrcaCyber: DeepSeek V4.1 Flash Abliterated2026-10-23$0.80 / $1.60 per 1 mln tokens · 166 tok/s
- minimaxNIEUWMiniMax: M3.1 Flash2026-10-1943Intelligentie
- OrcaNIEUWOrca: OrcaCyber Ultra 1.02026-10-17$5.00 / $10.00 per 1 mln tokens · 42 tok/s
- deepseekNIEUWDeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 10172026-10-1745Intelligentie
- DeepSeekNIEUWDeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash2026-10-1740Intelligentie
- OrcaOrca: OrcaCyber Zero 1.52026-10-10$3.00 / $7.50 per 1 mln tokens · 130 tok/s
- openaiOpenAI: GPT-6.1 Sol2026-09-2952Intelligentie
- anthropicAnthropic: Claude Sonnet 5.52026-09-2856Intelligentie
- typesafeTypeSafe: Jev 1.132026-09-24$0.04 / $0.00 per 1 mln tokens · 663 tok/s
- OpenAIOpenAI: GPT-6 Luna2026-09-2238Intelligentie
- OpenAIOpenAI: GPT-6 Sol2026-09-2248Intelligentie
- AnthropicAnthropic: Claude Opus 5.52026-09-2258Intelligentie
- xiaomiXiaomi: MiMo-V2.6-Flash2026-09-21$0.14 / $0.28 per 1 mln tokens · 31 tok/s
- xiaomiXiaomi: MiMo-V2.6-Pro2026-09-21$0.43 / $0.87 per 1 mln tokens · 44 tok/s
- xAIGrok 4.72026-09-2146Intelligentie
- OrcaOrca: OrcaCyber Zero 1.02026-09-17$3.00 / $7.50 per 1 mln tokens · 228 tok/s
- OrcaOrca: OrcaVerify Text 1.02026-09-16$2.00 / $0.00 per 1 mln tokens · 1906 tok/s
- OpenAIOpenAI: GPT-6 Astra2026-09-0453Intelligentie77Coderen
Ergens achter de API van DeepSeek schuilt mogelijk een nieuw model, en niemand — ook niet de persoon die het heeft opgemerkt — durft met zekerheid te zeggen dat het DeepSeek V4.1 Pro is. Het bewijs is één post op X, gepubliceerd op de ochtend van 15 oktober 2026 door de tracker @teortaxesTex, en wat erin wordt beschreven is een model dat antwoordt wanneer het via het eigen endpoint van de leverancier wordt aangeroepen, dat een specifieke prompt voltooide die de twee bekende DeepSeek-vlaggenschipmodellen niet konden, en dat terugkwam op ongeveer 180 tokens per seconde. De twee bekende worden in één adem genoemd: DeepSeek-V4-Pro-0813 "is machteloos" bij de taak, en de V4.1-generatie ook — wat, in de eigen woorden van de poster, het deel is dat een nieuw model aannemelijk maakt in plaats van een routeringsfout. Dat is de hele zaak. Er is geen modelkaart, geen gewichten, geen prijs, geen endpointnaam en geen release-opmerking van DeepSeek, en DeepSeek V4.1 Flash — het open-weights-model van 10 september — is geen kandidaat, omdat Flash een product is dat al in de verkoop is met een openbare prijslijst, in plaats van iets dat op basis van gedrag moet worden ontdekt.
Wat het signaal de moeite waard maakt om op te schrijven voordat duidelijk wordt welke kant het op gaat, is de vorm van het bewijs, niet de sterkte ervan. Dit is geen benchmarklek, geen repo die vroeg opdook, geen hint van medewerkers. Het is een black-boxobservatie: iemand lette op wat een endpoint deed, merkte dat het was veranderd en zei dat met het aantal samples erbij. Dergelijke observaties zijn hoe een stealthrelease überhaupt wordt opgemerkt, en ze zijn ook hoe veel valse positieven ontstaan. Het verschil tussen de twee zit volledig in wat achteraf kan worden gecontroleerd, dus wat nuttig is om met dit signaal te doen, is uiteenzetten wat er is beweerd, wat het eigen gepubliceerde materiaal van DeepSeek vandaag kan onderbouwen, en wat er zou moeten gebeuren voordat iemand het een release kan noemen.
Wat daadwerkelijk werd beweerd, en wat het niet aantoont
Het bericht is kort en het maakt een beter onderscheid tussen zijn eigen claims dan de meeste lanceringsberichtgeving doet. Teruggebracht tot de kern zijn het er vier:
• Een serviceonderbreking bij DeepSeek die aan de gang was, eindigde, en het gedrag van het model veranderde rond dat punt — de framing van de poster, en de reden waarom de observatie überhaupt bestaat.
• Het endpoint slaagde voor 'de cuckoldgrap' met wat de poster de beste resultaten aan deze kant van Claude noemt, met reproductie bij N=4 — vier samples, dezelfde uitkomst.
• DeepSeek-V4-Pro-0813 en de V4.1-generatie slaagden beiden niet voor dezelfde test, wat de poster ronduit als "hulpeloos" bestempelt.
• Snelheid kwam uit op ongeveer 180 tokens per seconde, en de conclusie die wordt gegeven is expliciet een gok: "Misschien is het 4.1 Pro."
Drie van die vier zijn observaties van een black box, en de vierde is een modelnaam die er door gevolgtrekking aan is gekoppeld. Niets in het bericht beweert een aankondiging, een prijs, een contextvenster, een parameteraantal, of dat DeepSeek überhaupt iets heeft gezegd. Het snelheidscijfer is de eigen meting van de poster van hun eigen sessie, niet een leveranciersgetal en niet een leaderboardcijfer. Behandel het als een datapunt van één route op één moment, bij één prompt, met een onbekende hoeveelheid prompt-caching erachter — precies zoals het werd gepresenteerd, en ongeveer het gewicht dat het zou moeten krijgen.
Waar de naam "V4.1 Pro" vandaan komt
Het is niet verzonnen. DeepSeek noemde een Pro-laag in de V4.1-lijn zelf, in zijn eigen release-opmerking van 10 september, en op dit moment hangt er nog steeds niets aan die naam. De passage die de naam in omloop bracht, zei dat verzoeken aan deepseek-v4-pro zouden worden omgeleid naar het nieuw uitgebrachte Flash-model en gefactureerd tegen Flash-tarieven vanaf 04:00 UTC op 14 september, en dat dit zou doorgaan "totdat V4.1-Pro wordt gelanceerd." Ontwikkelaars protesteerden ertegen dat een productiemodel werd omgewisseld zonder migratievenster, DeepSeek draaide het plan terug, DeepSeek V4 Pro bleef antwoorden met ongewijzigde facturering — en de clausule die de terugdraaiing overleefde, was degene die niemand geacht werd op te merken, namelijk dat een V4.1-Pro gepland is.
Alles na die zin is gevolgtrekking. Het bedrijf heeft geen kaart, geen datum en geen gewichtsbestand gepubliceerd. Dus de naam in het bericht is de naam waarnaar een lezer zou grijpen bij een vierde model dat beter presteert dan de drie die ze kennen: de V4.1-familie is de huidige generatie, Flash is de kleine, Pro is de tier die DeepSeek al heeft beloofd. Ernaar grijpen is verstandig. Ernaar grijpen is geen bewijs.
Dat is belangrijker dan het klinkt, want er is ten minste één andere verklaring die helemaal geen nieuw model vereist. Een stille puntupdate van een bestaande build — een opnieuw gequantiseerde of opnieuw afgestelde serveerconfiguratie, een ander backend-pad, een rollback na de storing — zou voor een black-box-waarnemer verschijnen als een verandering in capaciteiten zonder aankondiging en zonder naam. DeepSeek's eigen changelog vermeldt precies dit soort dingen uit het verleden: V4 Pro werd op 13 augustus ter plaatse bijgewerkt onder een met een buildstempel voorziene naam, en de Flash-lijn heeft een update-item gehad zonder enige ceremonie. Stealth-releases en stille rebuilds zijn van buitenaf niet van elkaar te onderscheiden, en het bericht beweert niet dat het ze heeft onderscheiden.
Wat DeepSeeks eigen materiaal vandaag zegt
Dit is het deel dat te controleren valt, en het is kort. De changelog van DeepSeek loopt: 2026-04-24 (V4), 2026-07-31 (een V4-Flash-update), 2026-08-13 (de V4-Pro-update), 2026-08-21 (V4-Flash-Vision-Exp) en 2026-09-10 (V4.1-Flash). Er is geen enkele vermelding voor oktober, en geen vermelding met de titel V4.1 Pro. De pagina Modellen & Prijzen vermeldt twee bruikbare namen, deepseek-flash en deepseek-v4-pro, die verwijzen naar DeepSeek-V4.1-Flash en DeepSeek-V4-Pro-0813.
• Context en output — zowel DeepSeek-V4.1-Flash als DeepSeek-V4-Pro-0813 nemen 1M tokens in en retourneren tot 384K, met gelijktijdigheidslimieten van respectievelijk 2.500 en 500.
• Prijs — Flash kost $0,15 per miljoen inputtokens bij een cachemiss en $0,60 per miljoen outputtokens buiten piekuren; V4 Pro kost buiten piekuren $0,66 voor input en $1,98 voor output, waarbij piekuren tegen het dubbele tarief worden gerekend.
• Vision — ingebouwd in DeepSeek V4.1 Flash, vermeld als "Niet ondersteund" voor DeepSeek V4 Pro.
• Gewichten — DeepSeek-V4.1-Flash is open onder MIT; er is geen repository voor iets dat V4.1-Pro heet, wat het sterkste afzonderlijke stuk negatief bewijs is dat beschikbaar is.
Op Hugging Face is de nieuwste DeepSeek-modelrepo deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash, voor het laatst bijgewerkt op 12 oktober — een performancecommit over het herstellen van indexer-sleutelcaches bij onvolledige compressiestappen. Dat is werk aan de engine van een model dat al bestaat, geen nieuw vlaggenschip. Waar de poster ook mee in gesprek was, het heeft geen artefact achtergelaten op de plekken waar een uitgebracht DeepSeek-model er normaal gesproken een achterlaat.
Het snelheidsnummer is het minst verrassende ding in de post.
180 tokens per seconde komt over als snel, en tegen de verkeerde baseline zou het op een weggevertje lijken. Tegen de juiste is het niets bijzonders. Een onafhankelijke meting heeft DeepSeek V4.1 Flash bijna aan de top van zijn klasse geplaatst wat ruwe doorvoer betreft, en externe operators die dezelfde open gewichten serveren, adverteren met aanzienlijk hogere cijfers dan 180 bij een warme cache. Een getal in die orde is hoe een goed bediend DeepSeek-model eruitziet; het is niet snel genoeg om een grotere backbone te bewijzen en niet langzaam genoeg om een kleinere te bewijzen. Wie 180 t/s als het verklikkende teken behandelt, leest de minst diagnostische regel in de post.
De interessantere asymmetrie is het taakresultaat. Een model dat slaagt voor iets waarvoor zowel DeepSeek-V4-Pro-0813 als V4.1 falen, vier keer op vier, bij een prompt die bewust moeilijk te faken is, heeft een werkelijk ander capaciteitsprofiel — ervan uitgaande dat de test zelf deugt, wat het bericht de lezer niet laat verifiëren. Dat is de bewering om in de gaten te houden, en het is degene die een benchmarktabel uiteindelijk zal beslechten.
Waarom "de cuckold-grap" een echt signaal is onder een dwaze naam
De formulering zal als een grap overkomen, en dat is het niet. Prompts voor relationeel redeneren uit die familie — geneste overtuigingen, betwiste kennis, wie weet wat over wie — vormen al jarenlang een test om te bepalen of een model meerdere lagen van een sociale situatie tegelijk kan vasthouden zonder ze te laten instorten. Frontier-labs en onafhankelijke evaluatoren gebruiken beide varianten ervan, omdat het kort, goedkoop, bestand tegen memorisering en onevenredig streng is voor modellen die patronen herkennen in het oppervlak van een scène in plaats van de onderliggende toestand bij te houden. Het verspreidt zich op sociale media als een grap om dezelfde reden dat het als test wordt gebruikt: het is memorabel en het is moeilijk.
Het is op zichzelf ook zwak bewijs. Geen enkele steekproefomvang bij één ad-hocprompt onderscheidt een nieuw checkpoint van een nieuwe samplingconfiguratie, een andere standaardinstelling voor reasoning-effort, een verandering in welke backendpool antwoordt, of simpelweg een prompt die dicht bij een beslissingsgrens lag en toevallig anders uitviel nadat de dienst weer was opgestart. N=4 helpt — de poster deed de minimale zorgvuldigheid die de meeste virale capaciteitsclaims overslaan — maar vier samples tonen reproduceerbaarheid aan op één route voor één prompt. Het is een reden om te gaan kijken. Het is geen reden om te concluderen.
De praktische vraag: kun je het proberen, en hoe
Op dit moment niet. Er is geen naam om aan te roepen. Als het ding waartegen de poster sprak echt en naamloos is, is het alleen bereikbaar door het toeval welk model de eigen routing van DeepSeek je nu eenmaal toewijst, wat precies de situatie is waar de terugdraaiing van de omleiding in september over ging.
De modellen die je vandaag kunt definiëren, zijn de twee die op de prijslijst staan, en de eerlijke manier om een wijziging te testen die je niet kunt zien, is om je productieverkeer vast te zetten op het model dat je hebt gekozen en het experiment te verplaatsen naar een plek waar het geen kwaad kan. DeepSeek V4.1 Flash en DeepSeek V4 Pro zijn beide beschikbaar via OrcaRouter met één API-sleutel, dus een vergelijking naast elkaar tegen een vaste promptset kost een configuratiewijziging in plaats van een tweede contract — en wanneer een route degradeert, stuurt automatische failover het verzoek door naar een gezonde provider in plaats van een fout te retourneren, wat de storingsmodus is die de uitval in het bericht in de eerste plaats zichtbaar maakte. Omdat OrcaRouter de lijstprijs van de provider tegen 0% markup doorgeeft, landt elke prijswijziging van DeepSeek op dezelfde dag dat die bij de leverancier landt, zonder dat er aan jouw kant een herprijzingsronde nodig is.
Wat dat allemaal je niet geeft, is het ongelabelde model. Als je denkt dat je het hebt gevonden — sneller dan verwacht, beter op een probe waarop je gebruikelijke model faalt — leg dan de ruwe antwoorden vast met tijdstempels en de request-ID's, want dat is het materiaal dat een waarneming omzet in iets wat de rest van het veld kan controleren. Reproduceer het op een tweede dag. Reproduceer het na een redeploy. Een stealthmodel dat slechts in één venster bestaat, is een routeringsartefact tot het tegendeel bewezen is.
Wat zou hier nieuws van maken?
Vier dingen, in grofweg volgorde van waarschijnlijkheid. Een modelkaart of een gewichtenrepository die onder een V4.1-Pro-naam verschijnt, zou het definitief beslechten en zou het eerste echte artefact zijn. Een changelog-vermelding of een nieuwe naam op de pagina Models & Pricing zou hetzelfde doen van leverancierszijde. Een eerste onafhankelijke benchmark — Artificial Analysis of LMArena die een vermelding oppikt die met geen enkele vermelde DeepSeek-build overeenkomt — zou de capaciteitssprong onderbouwen zonder de naam te bevestigen. En de stilste mogelijkheid van allemaal: niets. DeepSeek werkt modellen in place bij, en op de huidige tijdlijn — V4 in april, Flash-updates in juli en augustus, een Pro-update op 13 augustus, V4.1 Flash in september — is de waarschijnlijkheid op korte termijn een stille vernieuwing van een bestaande naam in plaats van een vierde niveau.
Totdat een van die dingen werkelijkheid wordt, is de juiste status van "DeepSeek V4.1 Pro" de status die het sinds 10 september heeft: een naam die DeepSeek zelf op een roadmap heeft gezet, zonder dat er een model achter zit. De sessie van één enkele waarnemer met 180 tok/s is een reden om het endpoint in de gaten te blijven houden, niet een reden om je planning op een flagship te baseren.

Zo opgesteld is de asymmetrie het verhaal. Eén kolom van die kaart is documentatie — een prijslijst, een licentie, een modelnaam die je in een request body kunt zetten — en de andere is een zin in een release note plus een vermelding op X. Alles in dit artikel dat te controleren valt, staat aan de linkerkant. Alles aan de rechterkant is wat mensen hopen dat de 180 tok/s-endpoint blijkt te zijn, wat een redelijke hoop is en nog geen feit.
Wie moet wat doen
Als je deze week een model kiest om op voort te bouwen, verandert niets hierin je beslissing. DeepSeek V4.1 Flash is beschikbaar, geprijsd en gedocumenteerd; DeepSeek V4 Pro is beschikbaar, geprijsd en gedocumenteerd; DeepSeek V4.1 Pro is geen product. Het enige dat de moeite waard is om uit het bericht mee te nemen, is niet het model maar de faalmodus: een endpoint van een leverancier gedroeg zich na een storing anders en er was geen melding, geen versieverhoging en geen manier om van buitenaf te zien met welk model je had gesproken. Modelversies expliciet vastpinnen, responsmetadata vastleggen en een failoverpad achter elke afzonderlijke provider zetten is de mitigatie, en het is dezelfde mitigatie ongeacht of er wel of niet een nieuw vlaggenschip achter het endpoint schuilt.
Als je uitkijkt naar de release, houd dan de changelog en de Hugging Face-organisatie in de gaten in plaats van het gepraat over capaciteiten. Beide zijn de betrouwbare aanwijzing voor dit lab gebleken. Geen van beide heeft sinds 10 september een woord gezegd.


Een resultaat zoals dit is ook een herinnering eraan dat modelfouten al gedocumenteerd zijn: de AI-incidenten en agentfouten achter modellen in deze klasse zijn verzameld in het OrcaRouter AI Incident Archive, waar elke vermelding zijn eigen bronnen, ernst, zekerheidsgraad en betwistingsmarkering bevat.
Vergeleken in dit artikel3
Herkend uit dit artikel · Benchmarks: Artificial Analysis · dagelijks bijgewerkt
