DeepSeek V4.1 Flash Max Effort : scores LiveBench et exécution avec BrainOutput

DeepSeek V4.1 Flash Max Effort est un modèle de DeepSeek. Dans la version LiveBench du 2026-06-25 (relevée le 2026-10-03), il se classe n°9 sur 66 avec un score global de 81,11.

Qu'est-ce que DeepSeek V4.1 Flash Max Effort ?

DeepSeek V4.1 Flash Max Effort figure dans le classement LiveBench, un benchmark public régulièrement renouvelé qui note les modèles sur sept catégories : raisonnement, code, code agentique, mathématiques, analyse de données, langage et suivi d'instructions. Sa meilleure catégorie dans ce relevé : code agentique (n°1 sur 66).

Ses poids sont publiés : il peut tourner sur du matériel que vous contrôlez, sans compteur par token et sans fournisseur qui puisse le modifier sous vos pieds.

Le modèle en bref

ÉditeurDeepSeek
PoidsOpen-weight (poids publiés)
LicenceMIT
Date de sortie (selon LiveBench)2026-09-10
Identifiant LiveBenchdeepseek-v4.1-flash-max

Scores LiveBench, datés

Score et rang sur 66 modèles, par catégorie, dans la version LiveBench du 2026-06-25 relevée le 2026-10-03.

LiveBench, version 2026-06-25 · livebench.ai · 66 modèles · relevé le 2026-10-03

n°9 / 66

Rang global dans ce relevé LiveBench.

81,11

Score global : moyenne des sept catégories.

2,30 pt

Écart avec le n°1, Claude Fable 5.1 Max Effort (83,41).

LiveBench, version 2026-06-25 · livebench.ai · 66 modèles · relevé le 2026-10-03
CatégorieScoreRang
Raisonnement86,69n°31 / 66
Code80,04n°22 / 66
Code agentique77,27n°1 / 66
Mathématiques93,29n°21 / 66
Analyse de données79,25n°17 / 66
Langage81,19n°28 / 66
Suivi d'instructions70,03n°31 / 66
Global (moyenne des 7 catégories)81,11n°9 / 66

Note de méthode : le score global est la moyenne des sept moyennes de catégorie, calculée par nos soins à partir du fichier publié par LiveBench ; il peut différer de quelques décimales de l'affichage du site. À score égal, l'ordre du fichier LiveBench départage. Un benchmark mesure des tâches de benchmark — lors d'un diagnostic IA, nous refaisons la comparaison sur vos propres tâches.

Utiliser DeepSeek V4.1 Flash Max Effort avec BrainOutput

BrainOutput route chaque tâche vers un modèle selon sa confidentialité : le travail sensible reste sur un modèle local ou privé, le reste ne part vers un modèle cloud que si votre politique l'autorise.

En local, sur votre matériel

Possible

Les poids tournent sur une machine installée chez vous. Le matériel adapté dépend de la taille du modèle et du nombre d'utilisateurs simultanés : nous le dimensionnons pendant le diagnostic IA.

En cloud privé

Possible

Le même modèle, servi par une inférence privée dédiée, sous la même politique de routage qu'en local.

Avec votre propre clé (BYOK)

Possible

Si un service hébergé que vous payez déjà propose ce modèle, branchez votre clé : BrainOutput n'y envoie que le travail non sensible, et seulement si votre politique l'autorise.

Questions fréquentes

DeepSeek V4.1 Flash Max Effort est-il un modèle open-weight ?

Oui : ses poids sont publiés. Vous pouvez l'exécuter sur votre matériel ou dans un cloud privé ; les conditions de licence varient selon les modèles et nous les vérifions avant tout déploiement.

Peut-on utiliser DeepSeek V4.1 Flash Max Effort avec BrainOutput ?

Oui : en local sur votre matériel, en cloud privé, ou via votre propre clé API (BYOK). Le dimensionnement du matériel se fait pendant le diagnostic IA, sur mesure — nous ne publions pas de chiffres que nous n'avons pas mesurés.

D'où viennent ces scores ?

De LiveBench (livebench.ai), version du 2026-06-25, fichier relevé le 2026-10-03. Le score global est la moyenne des sept catégories, calculée par nos soins. Le classement évolue chaque mois ; nous revérifions au moment du diagnostic.

Savoir si DeepSeek V4.1 Flash Max Effort convient à vos tâches

Un diagnostic IA cartographie vos processus, classe ce qui est sensible et compare les modèles actuels sur vos vraies tâches — des chiffres datés, les vôtres cette fois.

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