Ripple 65B Preview 对比 DeepSeek V4.1 Pro：这些模型中只有一个真正存在

DeepSeek V4.1 Pro 没有模型卡、没有 API 标识符、没有价格，也没有基准测试。它从未发布过。它只是 2026 年 9 月 10 日 DeepSeek 为 V4.1 Flash 发布的发布说明中一句话里的一个名字，但即便如此，对它的搜索需求已经持续了八周。相比之下，Ripple 65B Preview 昨天才发布——2026 年 11 月 4 日，来自 Ricursive Intelligence，Apache 2.0 许可，650 亿稠密参数，12 万亿训练 token。因此，对两者进行正面比较并不是模型之间的比较。这是模型与传闻之间的比较，而有用的做法是拿 Ripple 与真正响应 HTTP 请求的 DeepSeek 模型进行对比。

造就了一个模型的那句话

2026年9月10日，DeepSeek 发布了 V4.1 Flash，并同时发布迁移通知：发往 deepseek-v4-pro 的请求将被路由到新的 Flash 模型，“直到 V4.1-Pro 发布”。这就是全部的文献痕迹。在开发者反对后，这次重定向本身被撤回，DeepSeek 表示 V4 Pro 将继续提供服务，计费不变。那句括号中的说明保留了下来，自那以后，追踪网站、聚合器和对比页面一直在围绕它构建模型。

这个幻影之所以格外挥之不去，是因为其命名看似合理。在 V4 代中，Pro 比 Flash 晚约两周推出。按照这个节奏，V4.1 Pro 本应在 9 月下旬推出。现在是 11 月 5 日，DeepSeek 自己的定价页面只列出两个聊天模型：基于 1017 检查点的 Flash，以及仍停留在 0813 构建的 Pro。调用 deepseek-v4.1-pro 在第三方网关上会返回 model-not-found 错误。没有可对比的对象。

DeepSeek 今天实际卖的是什么

三款模型已经上线，它们之间的差异比缺席的第四款更值得关注。以下价格为 DeepSeek 每百万 tokens 的非高峰费率；工作日 UTC 01:00–04:00 和 06:00–10:00 的高峰价格则翻倍。

• V4.1 Flash (1017) — 1M 上下文，最大输出 384K，支持视觉，输入 $0.15 / 输出 $0.60，缓存命中 $0.003。1017 检查点替换了 9 月版本的后训练；这是 DeepSeek 希望您使用的模型。

• V4 Pro (0813) — 1M 上下文，384K 最大输出，不支持视觉，输入 $0.66 / 输出 $1.98，缓存命中 $0.022。架构较旧，价格是 Flash 的四点五倍，仍是价格表中唯一的“Pro”。

• V4 Flash (0731) — 总参数 284B，激活参数 13B，上下文 1M，MIT 许可证，$0.14 / $0.28。这才是对 Ripple 论证真正重要的那个。

如果 V4.1 Pro 上市，它会在那份清单上排在 V4 Pro 之上。在它真正上市之前，任何向你报 V4.1 Pro 价格的人，要么是照搬 V4 Pro 的价目表，要么就是在猜测。

实际可以进行的比较

Ripple 发布时声称，其在 Terminal-Bench 2.1 上取得了 80.52 的分数，并称这是美国开放权重模型在智能体编程方面的当前最优成绩，领先于得分为 80.1 的 Reflection Beam 501B、得分为 76.4 的 Meta Muse Spark Open 816B、得分为 63.8 的 Thinking Machines Inkling 975B，以及得分为 56.4 的 Nemotron 3 Ultra 550B。这些竞争对手无一例外全都来自美国，而这也正是该说法按字面理解能够成立的原因。

DeepSeek也公布了Terminal-Bench 2.1的分数。V4 Flash 0731在同一版本上报告82.7分，由DeepSeek在其自有测试框架上测得——这一保留意见同样适用于Ricursive的数字，也适用于其他所有人的数字。如果直接采信双方的厂商数据，那么一个拥有2840亿参数、130亿激活参数的混合专家模型，在Ripple特意用来领跑的那个基准上，以2.2分的优势击败了Ripple。它的成本也更低：输入每百万token $0.14、输出$0.28，而Ripple托管费率约为$0.20和$0.60。

在 DeepSWE v1.1 上，两家实验室都公布了数字，差距也随之拉大。Ripple 65B Preview 报告为 44.3。DeepSeek V4 Flash 报告为 54.4——领先十个百分点，高于四月预览版本的 7.3。为完整起见，V4.1 Flash 的 1017 版本在 DeepSeek 内部测试中于 DeepSWE 上报告约 77，而这是一个与 Ripple 所对标的模型不同且强大得多的模型，价格为 $0.15 / $0.60。

击中要害的批评

对此次发布转发最多的回应，来自 DeepSeek 追踪账号 teortaxesTex，只有两句话：Ripple 实际上输给了 V4 Flash 284B，而且这次发布依赖的是上一代基准测试。就上述数字而言，这两部分都成立。2.1 与 4.0 的区别确实存在——Terminal-Bench 4.0 是一套不同的任务集，带有防篡改检查，并设有统一的八小时超时限制；它在 8 月 28 日上线时，让每个前沿模型的得分大致减半。Ripple 发布的是 2.1 上的成绩，而那里的上限更友好。

这一击站得住脚，但算不上致命一击，而这个区别很重要。Ricursive 在那张图上的竞争对手同样是在 2.1 上测的，因此这次发布阵容的内部排序——Ripple 高于 Beam、Muse Spark Open、Inkling 和 Nemotron 3 Ultra——是同类对比。不属于同类对比的，是任何试图拿 80.5 去对比一个公布 4.0 的模型的做法，而大多数前沿模型正是如此。

此次发布中那些能够独立成立的部分

有两项主张不依赖于基准版本。第一项是预算：Ricursive 表示，完整投入花费了 3200 万美元，约为此前智能体编程领域开放权重最先进水平的十分之一，通过 140 万次 RL rollout 达成——比 Reflection Beam 少约七十倍——MFU 为 40%。如果这一点经得起审视，那么有趣的故事并不是 Ripple 是最好的编程模型，而是 65B 模型以十分之一的成本，成绩与 284B 模型相差仅几个百分点。

其次是许可证。Apache 2.0 与带有附加条件的 MIT 或仅限研究用途的许可有着本质区别：这是法务团队无需开会就能签署的许可证。权重已在 Hugging Face 上以 BF16 instruct、NVFP4 instruct、BF16 base 和 DFlash2 变体形式发布。有一处值得指出的不一致：Hugging Face 模型卡称该模型“未被任何 Inference Provider 部署”，而发布页面却列出了多家托管合作伙伴。对可用性的判断应视为：“权重肯定可以下载；托管端点仍在逐步稳定中”。

如何对此采取行动

你无法以 V4.1 Pro 为基准进行对比，因为它并不存在。你可以以 V4 Flash 和 V4.1 Flash 为基准进行对比，而且你应该这样做，因为它们为这一决策划定了范围：在相关编码基准上分别为 82.7 和大约 77，价格分别为 $0.14/$0.28 和 $0.15/$0.60，二者均为开放权重，均支持 1M 上下文。OrcaRouter 提供 DeepSeek 系列——deepseek-v4-flash、deepseek-v4-pro以及deepseek-v4.1-flash，是一个密钥即可访问的 200 多个模型之一，按提供商标价、无加价，因此 DeepSeek 的价格变动会在这里于同一计费日生效。Ripple 不在该目录中；它属于自托管或合作伙伴端点。

如果你真正想要的是 DeepSeek 的下一代旗舰，那么诚实的建议是：别再等一个名字了。V4.1 Flash 1017 是 DeepSeek 当前最好的编程模型，它采用开放许可证，价格只有 V4 Pro 的三分之一。如果你想要的是一个能自己运行的廉价 65B，Ripple 今天已经真实存在，其发布数据在 Terminal-Bench 上接近 V4 Flash，但在 DeepSWE 上落后。

重新访问此页面的触发条件具体且易于核查：一个 deepseek-v4.1-pro 模型 ID，它会返回 token 而不是 404。一旦发生这种情况，比较就不再是假设性的，首先要看的就是 DeepSeek 选择了哪个基准测试版本。