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在Artificial Analysis新发布的FrontierCode 2.0基准中，DeepSeek V4.1 Flash 1017拿到28.5%，位列开源模型真实工程能力第一。 这项基准被看作更贴近实际工程场景。DeepSeek的得分完胜Kimi K3.1 Pro的25.5%，也压过Gemini 4 Argon的25.7%，高于GPT-6 Luna的25.2%，并小超Wonder Muse的27.9%。 开源模型在“真能被维护者合并的工程判断力”上，已经能够打赢多款闭源中高端模型，性价比突出。 目前榜单远未饱和，中段分数差距最能看出实力。此前各家榜单对DeepSeek存在严重低估。

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