Muse Spark против DeepSeek V4.1 Pro: одну скачали, вторая так и не вышла

В этом противостоянии решают три имени, и только два из них — то, что можно подержать в руках. Muse Spark Open стал реальной загрузкой 15 октября 2026 года, когда Meta опубликовала веса, конфигурацию и лицензию открытого представителя своего семейства Meta Muse Spark. DeepSeek V4.1 Pro так и не был выпущен: этот уровень упомянули ровно один раз — в записи журнала изменений от 10 сентября, описывавшей план маршрутизации, который тут же отозвали, — и с тех пор о нём нет ни карточки модели, ни строки с ценой, ни репозитория, ни даты. Третье имя — то, что делает заголовок осмысленным, ведь именно против него читатель на самом деле и делал бы свой выбор — DeepSeek V4 Pro, флагман с 1,6 триллиона параметров под лицензией MIT, доступный для скачивания и вызова с 13 августа 2026 года, а DeepSeek V4.1 Flash стоит ниже него как дешёвый, быстрый и умеющий читать изображения представитель той же линейки.

Если поставить вопрос так, то интересно не то, какая модель умнее. А то, что изменилось для того, кто строит на весах, а не на эндпоинтах: одна сторона этого сравнения вчера обзавелась лицензией, которую можно прочитать и с которой можно спорить, у другой её не было никогда, а арифметика цены за задачу работает в противоположную сторону по сравнению с арифметикой цены за токен.

Две половины заголовка не являются объектами одного и того же типа.

Форма этого сопоставления достаточно необычна, чтобы сказать о ней прежде, чем прозвучит хоть одна цифра. Обычно страница «vs» имеет проблему с версией — два названия моделей, за каждым из которых скрываются по три чекпойнта. Здесь у одной стороны проблема с версией, а у другой — проблема с существованием.

Со стороны Meta всё сходится без противоречий. Muse Spark — это семейство, а не отдельный запуск: линейка была представлена 8 апреля 2026 года, и с тех пор её четыре раза переориентировали. Muse Spark 1.1 вышел 16 июля 2026 года, Muse Spark 1.2 — 5 августа, а Muse Spark 1.3 — 2 сентября; при этом уровень рассуждений «max» в версии 1.3 открылся двумя днями позже, 4 сентября, после дополнительного тестирования безопасности. Muse Spark Open — пятый артефакт под этим именем и единственный, который вы можете разместить у себя самостоятельно.

Со стороны DeepSeek вообще ничего не проясняется. DeepSeek V4.1 Pro — это название уровня, за которым ничего не стоит, и разница между ним и четырьмя моделями DeepSeek, которые действительно существуют, — это и есть вся причина, по которой на этой странице приходится называть замену. Честное прочтение таково: читатель, ищущий это сравнение, держит в голове два разных вопроса — что Meta только что выложила на диск и когда обещанный уровень DeepSeek действительно появится.

Что на самом деле приземлилось и как долго оно там лежало

Muse Spark Open — это не внезапный дроп и не обычный запуск, и разрыв между этими двумя описаниями — самое интересное в этом релизе. Репозиторий на Hugging Face — чекпойнт BF16 и отдельная сборка NVFP4 под названием Muse-Spark-Open-816B-A42B — имеет временную метку создания 2026-09-15. Затем он пролежал там месяц, с ограничённым доступом и без анонса, пока текст лицензии и политика использования в форме доступа сохраняли свою собственную дату: 15 октября 2026 года. Артефакт тихо существовал; документы догнали его месяц спустя.

Что метаданные и собственный пост Meta о выпуске устанавливают без чьего-либо бенчмарка:

• Масштаб — примерно 816 миллиардов параметров всего, около 42 миллиардов активных на токен, разреженная смесь экспертов по 62 слоям и 256 экспертов на слой MoE, при этом на каждый токен выбирается 8.

• Контекст — окно в 1 048 576 токенов, общее для всех модальностей, а не разделённое между ними.

• Модальности — на входе текст, изображение, видео и аудио; на выходе текст. Независимый листинг Artificial Analysis фиксирует ту же строку входных данных, описывая модель, которая принимает текст, изображение, речь и видео.

• Reasoning — настройка усилия рассуждения с уровнями low, medium, high и xhigh и без возможности полностью отключить рассуждение.

• Доступ — по заявке. В форме запроса требуется указать полное официальное имя, дату рождения и организацию с корпоративными идентификаторами, и после отправки её нельзя изменить. Тому, кто рассчитывает на скачивание в один клик, стоит приготовиться к очереди.

Это та часть записи, которая уже установлена. Неустановленная часть — это измерение, и стоит точно указать, что есть что, — см. раздел с числами ниже.

Организация deepseek-ai и имя, которого в ней нет

Всё опубликованное о DeepSeek V4.1 Pro умещается в одном предложении из собственного журнала изменений DeepSeek, датированного 2026-09-10, в примечании, выпущенном вместе с DeepSeek V4.1 Flash. Там говорилось, что с 04:00 UTC 14 сентября запросы к deepseek-v4-pro будут перенаправляться на недавно выпущенную модель Flash и тарифицироваться по тарифам Flash, и что это будет продолжаться «до запуска V4.1-Pro». Разработчики возражали против того, что продакшен-модель заменяют у них без окна миграции, и та же запись в журнале изменений фиксирует отмену этого решения: DeepSeek решила продолжить обслуживание DeepSeek V4 Pro после 14 сентября при неизменной тарификации.

План маршрутизации умер. Название пережило его, и этот пункт — всё, что есть в открытой документации. Проверено по первоисточникам 16 октября 2026 года:

• На странице «Модели и цены» DeepSeek представлены ровно два названия моделей — deepseek-flash и deepseek-v4-pro, которые соответствуют DeepSeek-V4.1-Flash и DeepSeek-V4-Pro-0813. Столбца, строки или цены для V4.1 Pro там нет.

• В журнале изменений DeepSeek нет никаких записей за октябрь, а самые последние записи — 2026-09-10, 2026-08-21 и 2026-08-13.

• У организации deepseek-ai на Hugging Face нет репозитория под названием V4.1 Pro. Её новейший репозиторий модели — DeepSeek-V4.1-Flash, созданный 2026-09-10.

Один неподтверждённый сигнал заслуживает того, чтобы его зафиксировать, и не более того. Утром 15 октября один трекер сообщил, что эндпоинт DeepSeek ведёт себя иначе после завершения сбоя сервиса — он прошёл промпт на реляционное рассуждение, который не осилили и DeepSeek-V4-Pro-0813, и поколение V4.1, причём это воспроизводилось на четырёх образцах при примерно 180 токенах в секунду, — и предположил название V4.1 Pro. За этим нет ни карточки модели, ни файла весов, ни заявления вендора, а тихая пересборка существующей конфигурации обслуживания выглядела бы снаружи точно так же. Считайте это поводом присмотреться, а не релизом.

О том, что V4.1 Pro почти наверняка унаследовала бы, стоит сказать отдельно, потому что это предположение, а не сообщение о фактах. Каждая модель DeepSeek, выпущенная в линейках V4 и V4.1 — DeepSeek-V4-Pro-0813, DeepSeek-V4-Flash, DeepSeek-V4-Flash-0731 и DeepSeek-V4.1-Flash — имеет license:mit в своей карточке модели, а предоставляемые лимиты оставались неизменными: 1 млн токенов на вход, до 384 тыс. на выход. От уровня Pro в этой линейке следовало бы ожидать соответствия обоим. Ничего, что говорило бы об этом, не публиковалось.

Ось, которую не несёт ни одно табло: лицензия

Именно здесь два варианта с открытыми весами по-настоящему расходятся, и именно этот раздел решает судьбу статьи для всех, кто выпускает продукт, а не прогоняет бенчмарк. В листинге Artificial Analysis для Muse Spark Open на вопрос о лицензии даётся ответ: «коммерческое использование разрешено с ограничениями», и причина — в собственном тексте Meta.

Muse Model License — это не лицензия OSI и не MIT. Два пункта меняют то, что «открытые веса» означают на практике, и ни один из них не отражён в заголовке.

• Условие о предоставлении модели как услуги. Раздел 3 требует, чтобы, если вы или ваши аффилированные лица предоставляете третьим лицам доступ к модели как к продукту или услуге через API и ваша совокупная валовая выручка превышает двадцать миллионов долларов США в течение любых последовательных двенадцати месяцев, вы обязаны уведомить Meta и заключить отдельное письменное соглашение до начала ведения такого бизнеса. Встраивание модели в ваш собственный продукт исключено; перепродажа — нет.

• Условие указания авторства. Лицензиаты обязаны заметно отображать «{{KEEP}}Built with Muse Spark Open{{/KEEP}}» в интерфейсе любого продукта, использующего модель или её производную, либо в accompanying документации, на сайте или в меню настроек.

В противовес этому вся выпущенная линейка DeepSeek распространяется под MIT — DeepSeek V4 Pro, DeepSeek V4.1 Flash и их предшественники все используют её, без порога выручки, без обязанности уведомлять и без требования указывать авторство. Практические последствия отнюдь не незначительны. Если вы планируете хостить модель за API для других людей, в лицензии Meta есть привязанное к выручке условие-ловушка, которого нет у DeepSeek. Если вы планируете выпускать потребительский продукт на основе весов, лицензия Meta обязывает вас отображать фразу, а лицензия DeepSeek не обязывает отображать ничего.

Две вещи, которые Muse Model License явно предоставляет, и о них стоит сказать, потому что в них заключается сам смысл открытых весов: вы можете дообучать, дистиллировать, объединять, публиковать, сублицензировать и продавать производные, а Meta не претендует на право собственности на выходные данные. Ограничение узкое, а разрешение широкое. Но если вы выбираете между этими двумя по результатам юридической проверки, а не по возможностям, выбор не является близким, и это тот ответ, который даёт это сравнение ещё до того, как любая из моделей сгенерирует токен.

Числа и линия, которая идёт назад

Artificial Analysis — единственная третья сторона с публичными списками для обоих лагерей, и она не помещает их в одну категорию — модели с открытыми весами сравниваются с моделями с открытыми весами того же класса размера, что здесь не сильно искажает картину, поскольку всё обсуждаемое — модели с открытыми весами. Далее следует её измерение, а не утверждение вендора и не наше.

• Muse Spark Open (xhigh) — Intelligence Index 39, девятое место из 118 записей в своем классе и значительно выше медианы класса, равной 19; $1,25 за вход и $4,25 за выход за миллион токенов; $0,84 за выполненную задачу индекса; скорость вывода 103,4 токена в секунду; время до первого токена 0,65 секунды; 110 млн выходных токенов, сгенерированных во время индекса, при медиане 130 млн; 816 млрд общих и 42 млрд активных параметров; Muse Model License.

• DeepSeek V4 Pro 0813 (max) — Intelligence Index 36; $1.32 за вход и $3.96 за выход за миллион токенов; $0.67 за задачу индекса; 92 токена в секунду; время до первого токена 1.66 секунды; 160M выходных токенов, выше медианы; 1.6T всего и 49B активных параметров; MIT.

• DeepSeek V4.1 Flash (max) — полезный третий столбец и тот, который перестраивает всё сравнение. Индекс интеллекта 39 — такой же балл, как у Muse Spark Open, — при $0,30 за входящие и $1,20 за исходящие за миллион токенов, $0,27 за задачу индекса, 179 токенов в секунду и 1,15 секунды до первого токена, против 250 млн выходных токенов — самого многословного показателя в этом классе.

Прочитайте все три вместе — и вся суть в этой инверсии. Модели DeepSeek более многословны в расчёте на задачу — 160 млн и 250 млн выходных токенов против 110 млн у Muse Spark Open — и всё же они обходятся дешевле на выполненную задачу, потому что цена за токен намного ниже. Стоимость за токен и стоимость за задачу здесь указывают в противоположные стороны, и любой, кто сравнивает их только по заявленным тарифам на ввод и вывод, придёт к неверному выводу о том, какая из них дешевле в эксплуатации.

Две оговорки о ценообразовании, которые существенно меняют расчёты. Во-первых, собственный прайс-лист DeepSeek вдвое снижает тарифы вне пиковых часов, а пик — это узкое окно: 01:00–04:00 и 06:00–10:00 UTC, с понедельника по пятницу, за исключением государственных праздников Китая; выходные и праздники полностью относятся к непиковым часам. Указанные выше цифры $1.32 / $3.96 и $0.30 / $1.20 — это пиковые тарифы, публикуемые DeepSeek; непиковые тарифы — $0.66 / $1.98 для DeepSeek V4 Pro и $0.15 / $0.60 для DeepSeek V4.1 Flash. Большая часть недели — непиковое время. Во-вторых, Meta вообще не публиковала цену на Muse Spark Open — строка $1.25 / $4.25 — это хостинговый маршрут, который измеряет Artificial Analysis, указанный как медиана по провайдерам, обслуживающим модель, а не прейскурантная цена поставщика за веса. Веса, которые вы хостите, не имеют цены за токен; у них есть счёт за оборудование.

Ещё одна честная оговорка на стороне Muse Spark. Указанные выше 39 относятся к Muse Spark Open в режиме xhigh, и это не лучший показатель семейства. Muse Spark 1.3 в режиме max набирает 48 по тому же индексу — на девять пунктов больше, — а Muse Spark 1.2, чекпойнт, который чаще всего упоминают разработчики, набирает 40. Судить о возможностях семейства по открытому чекпойнту означало бы их недооценивать; а переносить лицензию открытого чекпойнта на закрытую линейку было бы категориальной ошибкой, поскольку они регулируются разными условиями.

Где эти двое вовсе не являются заменителями

Разница в индексе между 39 и 36 достаточно мала, чтобы укладываться в шум, обусловленный тем, как запускался каждый стенд, поэтому приведённые ниже спецификации важнее оценок при выборе между ними.

• Модальность — здесь даже не близко. Muse Spark Open читает текст, изображения, видео и аудио. DeepSeek V4 Pro читает текст и ничего больше; в собственном прайс-листе DeepSeek в строке о зрении для него указано «Не поддерживается», и Artificial Analysis отмечает то же самое. Если ваш конвейер подаёт в модель записи экрана, видео или речь, сравнение на этом заканчивается.

• Контекст — у обоих по 1 млн токенов, и разделять нечего. Muse Spark Open распределяет этот бюджет между модальностями; у DeepSeek он по построению только текстовый.

• Максимальный вывод — DeepSeek публикует 384K токенов для DeepSeek V4 Pro и DeepSeek V4.1 Flash. Meta не публикует максимальный объём вывода для Muse Spark Open, который мы могли бы проверить. Неопубликованный потолок — это риск, который стоит проверить, а не предполагать, если вы генерируете длинные артефакты за один вызов.

• Время до первого токена — единственная метрика задержки, в которой Muse Spark Open явно побеждает: 0,65 секунды против 1,66 у DeepSeek V4 Pro и 1,15 у DeepSeek V4.1 Flash. Для интерактивных или агентных циклов, где первый токен определяет следующий вызов инструмента, это реальная разница, и она сохраняется, несмотря на меньший разрыв в индексе.

• Пропускная способность — DeepSeek V4.1 Flash быстрее всех трёх: 179 токенов в секунду, у Muse Spark Open — 103,4, а у DeepSeek V4 Pro — 92. Примечательно, что закрытая Muse Spark 1.2 показала 361 токен в секунду — открытый чекпоинт представляет собой другое развёртывание с иным профилем скорости, и не следует предполагать, что он унаследует показатели закрытой линейки.

• Разброс задержек по семейству — стоит одной строки, потому что это ловушка. Измеренное время до первого токена у Muse Spark 1.3 составляет 54,06 секунды при максимальном уровне рассуждений, тогда как медиана среди аналогов — около 3,7. Конфигурация с интенсивными рассуждениями может потратить почти целую минуту, прежде чем придёт первый токен. Что бы вы ни заключили из строки Muse Spark, проверьте, какой чекпойнт и какой уровень усилий дали этот результат.

Запуск сравнения вместо его чтения

Ни одну из сторон этого заголовка нельзя разрешить с помощью аргументов, потому что две вещи, которые стоят на кону — значит ли 39 против 36 что-либо для вашего трафика, и выдержат ли пропускная способность и задержка Muse Spark Open на другом стеке обслуживания — видны только в ваших собственных запросах. Дешёвый способ выяснить это — запустить оба на одних и тех же промптах.

Именно для этого мы и нужны. OrcaRouter размещает здесь четыре модели с эндпоинтами — Muse Spark 1.2, Muse Spark 1.1, deepseek-v4-pro и deepseek/deepseek-v4.1-flash — за единым API к более чем 200 моделям, по прайс-листовой цене каждого провайдера с 0% наценки, так что снижение цены вендором появляется у нас в тот же день. Оба семейства работают по одному ключу: без второго контракта, без второго SDK, без миграции, чтобы протестировать одно против другого, и с автоматическим переключением при сбое, так что неудачный эксперимент с маршрутизацией переходит на другую модель, а не на страницу с ошибкой.

Часть про честность важнее рекламной подачи, поэтому: Muse Spark Open нет в нашем каталоге, и мы не собираемся подразумевать обратное. Модель, вся суть предложения которой в том, что её можно скачать, — это модель, которую вы запускаете сами, а чекпоинт на 816B — это вопрос железа: собственный рецепт Meta на BF16 распределяет его по четырём узлам из восьми H200. DeepSeek V4.1 Pro тоже нет в нашем каталоге, потому что её не существует. Доступный сегодня маршрутизируемый тест работает на тех чекпоинтах, которые существуют: Muse Spark 1.2 и Muse Spark 1.1 с одной стороны, DeepSeek V4 Pro и DeepSeek V4.1 Flash — с другой.

Кто должен выбирать

Если вам нужна мультимодальность, берите у Meta. Muse Spark Open читает видео, изображения, аудио и текст в рамках единого бюджета в 1M токенов и отвечает текстом, и ничто в выпущенной линейке DeepSeek этого не делает. DeepSeek V4.1 Flash читает изображения и с большим отрывом выгоднее, но это не модель для видео или аудио, а DeepSeek V4 Pro работает только с текстом.

Если вам нужна самая низкая стоимость за выполненную задачу или лицензия, на которой можно построить бизнес без юридической проверки, выбирайте вариант от DeepSeek. DeepSeek V4.1 Flash достиг того же показателя индекса, что и Muse Spark Open, при примерно трети стоимости за задачу по измерению Artificial Analysis, а DeepSeek V4 Pro превзошла Muse Spark Open по стоимости за задачу, при этом будучи более многословной моделью. MIT для всей поставляемой линейки означает отсутствие порога по выручке и отсутствие требования об указании авторства.

Если вам нужен самый быстрый первый токен для интерактивного цикла, 0,65 секунды у Muse Spark Open — лучший показатель в этом сравнении, причём вдвое лучше, и это единственная ось, на которой меньший балл индекса явно не имеет значения.

И если вопрос, с которым вы пришли, был «стоит ли мне ждать DeepSeek V4.1 Pro», ответ сегодня таков: ждать нечего — ничего с датой нет. Две модели DeepSeek, которые вы можете вызвать, — это уже те, с которыми нужно проводить это сравнение, и одна из них — DeepSeek V4.1 Flash — набирает больше баллов, чем флагман, над которым должно было бы находиться название тира. Следить нужно не за номером тира, а за тем, изменится ли вообще сторона DeepSeek в этой таблице: запись за октябрь в журнале изменений DeepSeek, репозиторий в организации deepseek-ai или четвёртая платная строка на странице Models & Pricing. Пока не появится что-то из этого, более интересные изменения происходят на стороне Meta в этом раскладе, где лицензия, счёт за оборудование и показатель многословности в 110 млн токенов — всё это теперь то, что читатель действительно может проверить.

Для модели, чьи режимы отказов всё ещё не документированы, полезным аналогом служит сводка о том, что уже пошло не так в других местах: документированные инциденты с ИИ и сбои агентов, связанные с моделями этого класса, собраны в OrcaRouter AI Incident Archive, где каждая запись содержит собственные источники, степень серьёзности, уровень уверенности и флаг оспаривания.