DeepSeek C.E Flash 1017
DeepSeek发布的混合专家架构开源大模型，总参数5520亿、激活参数160亿，专为智能体任务优化
时间轴 (近 90 天)
模型已在Hugging Face和ModelScope开源，全量约510GB，社区已推出量化版本（如Unsloth的4bit GGUF仅233GB）。
在智能体编程、通用智能体、知识、自动化等基准测试中，DeepSeek C.E Flash 1017比上一代提升几个百分点，击败了GLM5.3和Kimi K3等开源模型，性能几乎与GPT-5.6 Sol持平。
在KernelBench（GPU底层代码编写）中，DeepSeek C.E Flash 1017排名第三，仅次于最新Claude模型，但击败了Gemini 4 Argon、Claude Fable和GPT Leo Astra。
UP主实测中，DeepSeek C.E Flash 1017完成地球周长测量讲解视频任务运行36分钟，消耗约2200万token，缓存命中率99%。
在Unreal Engine程序化3D游戏任务中，模型运行16轮，批评智能体最高给出5.5分（满分10分），未达到8.5分的3A标准，消耗约3.75亿token，缓存命中率99.5%。
在音乐创作测试中，模型首轮结果糟糕，第二轮旋律与市面上其他模型相似，UP主认为不如GPT-6 Astra或OPS，但达到80%到90%的水平。
在脑肿瘤识别任务中，模型对六张脑部扫描图的肿瘤类型判断全部错误。
全部测试任务总成本仅6美元（UP主充值50美元后余额44美元）。
全部知识事实 (8)
模型已在Hugging Face和ModelScope开源，全量约510GB，社区已推出量化版本（如Unsloth的4bit GGUF仅233GB）。
50%待验证在智能体编程、通用智能体、知识、自动化等基准测试中，DeepSeek C.E Flash 1017比上一代提升几个百分点，击败了GLM5.3和Kimi K3等开源模型，性能几乎与GPT-5.6 Sol持平。
50%待验证在KernelBench（GPU底层代码编写）中，DeepSeek C.E Flash 1017排名第三，仅次于最新Claude模型，但击败了Gemini 4 Argon、Claude Fable和GPT Leo Astra。
50%待验证在音乐创作测试中，模型首轮结果糟糕，第二轮旋律与市面上其他模型相似，UP主认为不如GPT-6 Astra或OPS，但达到80%到90%的水平。
50%待验证全部测试任务总成本仅6美元（UP主充值50美元后余额44美元）。
50%待验证在脑肿瘤识别任务中，模型对六张脑部扫描图的肿瘤类型判断全部错误。
50%待验证UP主实测中，DeepSeek C.E Flash 1017完成地球周长测量讲解视频任务运行36分钟，消耗约2200万token，缓存命中率99%。
50%待验证在Unreal Engine程序化3D游戏任务中，模型运行16轮，批评智能体最高给出5.5分（满分10分），未达到8.5分的3A标准，消耗约3.75亿token，缓存命中率99.5%。
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