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测评与证据

DeepSeek V4.1 Flash · 社区来源 · 个人体验

DeepSeek V4.1 Flash 在 OpenCode 中一次生成浏览器战术射击游戏:产物与费用现场报告

Tarun122 称在 OpenCode 中用一个大型提示词让 DeepSeek V4.1 Flash 约十分钟生成可玩的浏览器战术射击游戏,总成本约 $0.28、约 300k tokens;公开试玩页和代码仓库支持“产物确实存在”,但原帖没有提供完整提示词、配置、运行日志或基线,因此这是一次有公开结果的个人现场报告,不是受控测评。

待验证:本次未能重新核实原文。下方历史数字不代表已核实的当前结果。

社区来源个人体验编辑日期 2026-09-20

测试条件速查

模型/版本
DeepSeek V4.1 Flash
来源
https://www.reddit.com/r/opencode/comments/1wcd5vf/deepseek_v41_flash_is_cheap_fast_and_really_smart/
采集/复核
2026-09-20;动态来源未重新打开
方法与样本
Tarun122 称在 OpenCode 中用一个大型提示词让 DeepSeek V4.1 Flash 约十分钟生成可玩的浏览器战术射击游戏,总成本约 $0.28、约 300k tokens;公开试玩页和代码仓库支持“产物确实存在”,但原帖没有提供完整提示词、配置、运行日志或基线,因此这是一次有公开结果的个人现场报告,不是受控测评。

关键数据与适用场景

一句话结论

Tarun122 称在 OpenCode 中用一个大型提示词让 DeepSeek V4.1 Flash 约十分钟生成可玩的浏览器战术射击游戏,总成本约 $0.28、约 300k tokens;公开试玩页和代码仓库支持“产物确实存在”,但原帖没有提供完整提示词、配置、运行日志或基线,因此这是一次有公开结果的个人现场报告,不是受控测评。

适用场景

  • 适合判断的任务:从自然语言快速生成浏览器游戏原型、组合基础玩法并形成可展示成品。

  • 不适合外推的任务:通用编程正确率、复杂项目成功率、成本稳定性,以及与其他模型的公平比较。

  • 适用的模型版本:原帖明确称 DeepSeek V4.1 Flash;API ID、提供商和具体构建未注明。

  • 测试环境或客户端:OpenCode;操作系统、项目初始状态和工具配置未注明。

  • 推理档位和参数:未注明。

测评方法

作者先用该模型处理创业项目中的几个任务,随后提出浏览器游戏想法;只公开了一个大型启动提示词的概述,原文用 “Something like”,并非逐字提示词。作者称模型运行约十分钟后完成游戏。没有任务集、重复次数、验收标准、独立复核或对照组;“one-shotted”是作者对这次结果的概括。

关键结果

作者描述成品含三把枪,其中狙击枪可右键开镜,并实现爆头倍率、后坐力、散射、换弹,以及会找掩护、冲刺跳跃或伏击的敌人;作者还称能通过脚步声判断身后敌人。公开试玩页显示 VALO ARENA 浏览器战术 FPS 原型,包含 Quick Match、Endless、三种武器、瞄准、换弹和脚步声/枪声提示。公开仓库 README 将其描述为 Three.js + Vite 原型,并列出命中扫描、爆头伤害、声音驱动感知和小地图。

原始数据

项目原帖或公开产物信息
模型/客户端DeepSeek V4.1 Flash / OpenCode
启动输入“Something like ‘I want a game like Valorant, death match style.’”的概述,非完整原文
用时约 10 分钟
消耗约 $0.28;约 300k tokens;作者称一个大型提示词启动
产物VALO ARENA 试玩;GitHub 仓库

结论与边界

这条证据支持“V4.1 Flash 能在低费用、短时间内产出可公开试玩的浏览器游戏原型”。它不支持“任何游戏都能一次完成”、$0.28 的普遍成本,或与其他模型的性能排名。试玩页和 README 是结果核验,不等于作者运行过程的完整记录;评论仅以“作者在游戏中也被击败”调侃标题,不能改变测评结论。

复现说明

可访问试玩页检查功能,并阅读仓库 README 与文件结构;若要复现,应固定 OpenCode、模型版本、推理参数、初始目录和完整提示词,记录 token、账单、耗时、构建日志及人工验收项,再与至少一个基线重复运行。当前材料缺少这些条件,无法声称全面可复现。

能支持的判断

  • Tarun122 称在 OpenCode 中用一个大型提示词让 DeepSeek V4.1 Flash 约十分钟生成可玩的浏览器战术射击游戏,总成本约 $0.28、约 300k tokens;公开试玩页和代码仓库支持“产物确实存在”,但原帖没有提供完整提示词、配置、运行日志或基线,因此这是一次有公开结果的个人现场报告,不是受控测评。

不能支持的判断

  • 不支持推断 prompt 效率、代码质量或普遍成本;完整 prompt、配置、日志和 baseline 未公开。

方法、局限和复现

本文中的数字、任务集、推理档位和客户端条件只在所列来源及采集时点内成立。不同版本、不同 harness 或不同提供商的数据不能直接并排比较;未公开的参数保持未知。

需要复测时,请固定模型版本、提供商或客户端、推理档位、工具、任务集版本、样本数和采集日期,并记录失败、重试与人工修正。完整方法和复现步骤见下方来源笔记。

原始来源

Reddit,r/opencode · Tarun122 · 原文发布日期 2026-09-10 · 本站编辑日期 2026-09-20

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DeepSeek V4.1 Flash

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DeepSeek V4.1 Flash:准确的模型身份、新架构与低价适用边界

DeepSeek V4.1 Flash 是当前 deepseek-flash 路线,提供 100 万上下文、原生视觉和时段价格;旧版 V4 Flash 与 V4 Pro 证据不能混用。

相关评测

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