Review DeepSeek V4 Flash (2026): Apa yang Berubah di V4.1

Dulu gue selalu skip DeepSeek tiap kali namanya muncul di daftar model. Ternyata itu salah.

Jawaban singkat dari testing gue sendiri di Mei 2026: DeepSeek V4 Flash ngerjain coding sehari-hari sama enaknya kayak Claude Sonnet 4.6, cepet, dan harga input per juta token-nya kurang dari setengah Xiaomi MiMo v2.5 Flash. Sejak itu DeepSeek udah ngegantiin dia dengan V4.1 Flash dan ngeluarin update lagi namanya 1017. Dua-duanya belum gue tes ulang, jadi semua soal V4.1 dan 1017 di bawah ini murni dari sumber yang udah dipublikasi, dan gue kasih label jelas.

Yang Berubah Sejak Review Gue: V4.1 Flash dan Update 1017

Testing langsung gue cuma buat V4 Flash. Modelnya udah jalan terus sejak itu, jadi ini timeline lengkap dengan sumbernya.

Pengalihan Pro ini bakal jalan sampai V4.1 Pro rilis, dan The Next Web nulis DeepSeek belum kasih tanggalnya. Model card 1017 nyebut rilis ini update minor dengan peningkatan di reasoning, coding, tugas agentic, dan benchmark visual. Katanya juga update ini ngurangin waktu eksekusi tugas dan panjang output. Tapi model card-nya gak nyantumin tanggal rilis atau harga.

Input gambar mungkin udah berubah

Ini perubahan yang paling ngaruh buat kesimpulan gue sendiri. Di bawah gue nulis ketiadaan dukungan gambar sebagai satu-satunya kekurangan nyata V4 Flash. Menurut The Next Web, model card V4.1 Flash bilang model ini ngerti gambar secara native. Artikel yang sama juga nulis laporan teknis DeepSeek ngakuin modelnya masih ketinggalan dari model tertutup terbaik soal baca gambar yang rumit.

Gue belum pernah kirim screenshot ke V4.1 Flash, jadi gue gak bisa bilang seberapa bagus dia baca error terminal atau bug UI. Kalau alasan lo milih MiMo ketimbang DeepSeek adalah ini, layak dites ulang deh.

Harga: cek dulu sebelum dibandingin

Tabel biaya di bawah pakai harga yang gue catet di Mei. Angka sekarang lebih gak jelas. The Next Web nulis harga output off-peak $0,60 per juta token, dan tarif peak di pagi hari kerja UTC dua kali lipat tarif off-peak. Harga input tanpa cache gak disebut, dan sumber lain yang gue temuin saling bertentangan. Cek halaman harga resmi DeepSeek dulu sebelum lo adu tabel Mei itu sama tagihan hari ini.

Angka benchmark ini klaim DeepSeek sendiri

Ini skor yang DeepSeek publikasi buat V4.1 Flash dan update 1017. DeepSeek ngejalanin tes DeepSWE dengan harness Mini-SWE-V2 dan Terminal-Bench 4.0 dengan Claude Code. Belum ada lab independen yang verifikasi angka ini, jadi anggap sebagai klaim, bukan hasil.

Buat konteks, The Next Web nulis Claude Opus 5 di 74,0 pada DeepSWE v1.1 di tabel peluncuran, jadi V4.1 Flash setara di tes itu. Tapi di Humanity’s Last Exam, Opus 5 jauh di depan, 56,3 lawan 36,8. Model bisa deket di satu benchmark coding tapi tetep ketinggalan di reasoning umum, dan benchmark itu bukan repo lo.

OpenCode yang Kasih Kesempatan Kedua

Pengalaman pertama gue sama keluarga DeepSeek itu lewat DeepSeek R2. Responsnya terasa kurang pas. Bukan salah, tapi bukan output yang tajam dan percaya diri kayak yang biasa gue dapet dari Claude Sonnet 4.6 atau GPT-5.4. Jadi gue cap DeepSeek sebagai “bukan buat gue” dan lanjut.

Itu berubah waktu OpenCode umumin DeepSeek V4 Flash dan Pro bisa dipakai gratis untuk waktu terbatas. Gue udah pakai OpenCode sebagai coding assistant harian. Waktu opsi V4 Flash Free muncul di model selector, gue switch ke sana iseng buat refactoring task.

Yang pertama gue sadarin adalah kecepatannya. Token-nya ngalir noticeably lebih cepet dari yang biasa gue pakai. Jenis cepat di mana lo udah mulai baca response sebelum baris sebelumnya selesai di-render.

Also Read: OpenCode Multi-Model CLI: Switch AI Tanpa Batas

Intelligence yang Gak Turun Meski Harganya Murah

Gue terus nunggu kualitas drop yang biasanya dateng bareng gratis dan murah. Gak datang-datang deh.

Responsnya coherent dan saran kodenya akurat. Waktu gue lempar problem refactoring TypeScript, V4 Flash handle-nya sebersih Claude Sonnet 4.6. Gue pakai Claude tiap hari, jadi gue tau gimana response coding yang bagus itu.

Untuk task text dan coding murni, V4 Flash masuk ke liga yang sama kayak GPT-5.4 dan Claude Sonnet 4.6 menurut pengalaman gue. Gak banyak model yang bisa ngaku gitu nih.

DeepSeek V4 Flash vs Xiaomi MiMo v2.5

Beberapa bulan sebelumnya, Xiaomi MiMo v2.5 Flash adalah model budget andalan gue. Cepet, multimodal, dan bagus buat coding. Pindah ke V4 Flash beberapa hari bikin perbandingan langsung yang cukup bersih.

Untuk coding, keduanya mirip banget. Gap kualitas, kalau ada pun, gak bakal keliatan di kerjaan sehari-hari. Dua-duanya hasilin kode yang bersih dan terstruktur, dan dua-duanya cepet soal token per detik.

Satu area yang belum gue bandingin adalah agentic AI. Gue belum nyoba keduanya di framework kayak Hermes atau OpenClaw, jadi gue gak bisa bilang gimana mereka di workflow otonom yang panjang. Perbandingan itu masih seri aja untuk sekarang.

Also Read: Review Xiaomi MiMo: 60 Juta Token $6, Lebih Cepat dari GPT-5.4

Bedanya Harga di Mei 2026

Di sinilah V4 Flash jadi beneran menarik buat siapa pun yang jalanin workflow AI-heavy. Ini harga input yang gue catet di Mei, sebelum V4.1.

Itu pengurangan biaya 65 persen untuk model yang hasilin output sebanding di coding. Kalau lo proses volume besar kode lewat API, selisih segitu cepet numpuk.

Satu Kekurangan Nyata di Mei: Gak Ada Support Gambar

Di sinilah MiMo v2.5 masih unggul. Kalau workflow lo kirim screenshot, diagram, atau mockup UI ke model, V4 Flash gak bisa bantu. Text dan kode doang.

Gue kadang masih drop screenshot ke conversation buat nanya soal bug UI atau error di terminal. Momen-momen itu butuh MiMo atau model multimodal lain. Berdasarkan model card V4.1 yang gue jelasin di atas, kekurangan ini mungkin udah gak berlaku, tapi gue belum verifikasi sendiri.

Kesimpulan dan Cocok Buat Siapa

Kesimpulan gue soal V4 Flash tetep berlaku buat apa yang gue tes. Cepet, cukup pintar buat bersaing sama nama-nama besar di coding sehari-hari, dan di Mei harganya jauh lebih murah dari alternatif yang gue pakai.

Pakai keluarga DeepSeek Flash kalau kerjaan lo kebanyakan kode dan teks, token yang lo pakai banyak, dan lo oke sama vendor yang publikasi benchmark-nya sendiri. Tetap di MiMo atau model tertutup dulu kalau lo bergantung sama baca screenshot dan gak mau kaget. Tes V4.1 Flash di repo lo sendiri sebelum lo pindahin satu tim ke sana.

Also Read: Kenapa Gue Pilih Codex CLI Sebagai Alternatif Claude Code: Review 2025

Jangan biarkan satu pengalaman buruk nutup pintu buat seluruh keluarga model. Kesempatan kedua layak dikasih ke V4, dan kayaknya layak juga buat V4.1 dong.