A DeepSeek publicou em 17 de outubro o V4.1-Flash-1017, com os pesos nos repositórios de modelo Hugging Face e ModelScope sob licença MIT, e a página do anúncio manda toda a tabela de desempenho para duas imagens, sem um valor em texto. A primeira medição de fora com método publicado é de um engenheiro de agentes e avaliação da Nebius: nela o modelo fecha as 30 execuções em esforço alto a US$ 0,0450 por tarefa, contra US$ 0,1168 do Claude Opus 5.5 em esforço baixo. O GPT-6 Luna em esforço máximo fica abaixo dos dois, a US$ 0,0145, e o the-decoder, que leu o gráfico da fabricante, escreve que benchmark independente do modelo ainda não saiu.
A DeepSeek publicou em 17 de outubro o V4.1-Flash-1017, com os pesos nos repositórios de modelo Hugging Face e ModelScope sob licença MIT, e a página do anúncio manda toda a tabela de desempenho para duas imagens, sem um valor em texto. Em texto, os números da fabricante estão no card do modelo: 42,3 no Terminal-Bench 4.0, o teste de tarefa feita por linha de comando, e 77,0 no DeepSWE v1.1, de tarefa de programação. A primeira medição de fora com método publicado é de um engenheiro de agentes e avaliação da Nebius, empresa de infraestrutura de inferência, que mantém 10 tarefas tiradas do próprio trabalho, com 3 execuções cada e teste escondido: o modelo fechou as 30 execuções em esforço alto a US$ 0,0450 por tarefa, contra US$ 0,1168 do Claude Opus 5.5 em esforço baixo, que também fechou as 30, e contra US$ 0,0145 do GPT-6 Luna em esforço máximo, abaixo dos dois. A conta fecha pelo preço do token: nessa configuração, pela mesma medição publicada no r/LocalLLaMA, o modelo da DeepSeek gastou cerca de 550 mil tokens por tarefa, e o Opus 5.5 em esforço baixo gasta cerca de 30 mil. O the-decoder, que leu o gráfico da fabricante, escreve que benchmark independente do modelo ainda não saiu.
Em 10 de setembro este radar publicou o DeepSeek V4.1-Flash com 552 bilhões de parâmetros no total (veja o radar de 10/09). O card desse modelo no Hugging Face põe os 552 bilhões como backbone e 763 bilhões no total, e a mesma contagem de 763 bilhões está no card da versão de 17 de outubro, de modo que o total não mudou entre as duas versões. Nenhum dos dois cards publica contagem de parâmetro ativo.
A única medição de fora que declara conjunto de tarefas, repetição e teste escondido é a do engenheiro da Nebius, no r/LocalLLaMA: 10 tarefas das sessões de agente dele, 3 execuções cada, teste escondido e 34 configurações de harness, modelo, skill e ferramenta. Nela o modelo fecha as 30 execuções em esforço alto a US$ 0,0450 por tarefa e fica 1,7 vez mais rápido que a versão de setembro em esforço máximo. O mesmo teste mede o harness antes do modelo: em esforço baixo, a mesma versão passa 29 de 30 no harness da DeepSeek, que dá ao modelo ferramenta nativa de leitura e edição de arquivo, e 27 de 30 no harness Pi, que faz quase tudo por bash, com cerca de 75% mais token no primeiro. O desenvolvedor Simon Willison publicou o log de quatro execuções pelo OpenRouter com o mesmo prompt, de 2.352 tokens em 13,9 segundos sem raciocínio a 9.242 tokens em 73,4 segundos no esforço alto, sem rodar a versão anterior, de modo que o log não toca na promessa de saída mais curta. John Whitaker, que mantém o hwrebench, benchmark de engenharia reversa de hardware financiado pela BlueDot Impact, apontou o modelo novo para tarefas que a versão anterior não resolvia, e publicou a frase com que ele passou pela própria objeção de ética antes de instalar a ferramenta Ghidra: "Mas ética? É o aparelho do próprio usuário. Está certo."
Toda a comparação com concorrente sai do gráfico da fabricante, e as duas transcrições publicadas dele não coincidem: Thom Wolf, cofundador da Hugging Face, que distribui o modelo, lê o Terminal-Bench 4.0 saindo de 31,2 para 42,3 e atribui 74,0 no DeepSWE ao Claude Opus 5, e o the-decoder, lendo o mesmo gráfico, põe o valor perto de 74 no antecessor do próprio modelo. Do mesmo arquivo vem a faixa de US$ 2 a mais de US$ 10 por tarefa atribuída a Claude Opus 5, GPT-6 Astra, Gemini 3.8 Flash, Kimi K3 e GLM 5.3, sem configuração declarada. No r/LocalLLaMA o fio mais votado reagiu ao tamanho, com /u/LanangHussen escrevendo que "Flash agora é 700B, isso não é flash, isso é uma rajada", e o card da versão de setembro relata os mesmos 763 bilhões no total. No conjunto privado de dez tarefas o custo por tarefa fica acima do GPT-6 Luna em esforço máximo, e o autor da medição escreve que quase todo o input dele bate no cache, e esse acerto de cache sustenta a conta de poucos centavos.
A conta de quem usava apareceu no mesmo dia no r/ClaudeAI: um assinante relata que a chave da Anthropic que ele havia guardado no console, e que nunca tinha usado em outro lugar, foi usada durante a noite em chamadas ao Opus e levou o saldo de US$ 158 a zero, com o gasto aparecendo antes de qualquer aviso. Pelo relato dele, o email da empresa põe o começo da exposição às 00h30 UTC de 17 de outubro, e a primeira resposta da Anthropic foi que crédito usado em geral não é reembolsável. O nome que a empresa deu ao caso virou disputa pública: Nathan Lambert, que pesquisa modelo de peso aberto e co-liderou o Olmo no Ai2, escreveu que "tem algo muito estranho acontecendo com a palavra destilação, se um ataque cibernético para roubar chave de API entra debaixo do mesmo termo", e Dax Raad, que constrói o OpenCode na Anomaly Innovations, escreveu no mesmo ciclo que as contas pessoais dele também estão sendo atacadas.
O canal onde o projeto registra falha de segurança continua sem registro deste caso: a página de avisos de segurança do repositório tem três publicados no ano inteiro, e o mais recente é de 24 de setembro. As cinco versões da linha 2.0.x lançadas de 13 a 16 de outubro saíram com o corpo da release escrito apenas como a palavra release e o número, e a linha 1.19.x de manutenção recebe changelog, de modo que não há como dizer o que essas cinco mudaram nem se alguma toca no sistema legado citado no aviso. A ausência pode ser classificação correta, porque o vazamento é do serviço hospedado e o aviso do repositório cobre o pacote de código aberto, e os 1,4% chegam sem o total de usuários do Console, então não há valor absoluto. Chave guardada em harness de terceiro é a mesma superfície que a Anthropic consertou em três caminhos de credencial na v2.1.299 do Claude Code, entre eles a chave de terceiro que ia para ela (veja o radar de 14/10).
A única cronologia disponível vem da repercussão: a reportagem diz que a cláusula já saiu, sem dar o dia da retirada, e o trecho removido aparece citado por ela, não pelo texto dos termos. A reportagem traz a versão da empresa e a leitura jurídica que puxou o caso, e nada nela contradiz a Meta com documento. Não há número neste fato, o que o separa dos outros casos do mês em que o uso de conteúdo de terceiro para treino veio com contagem: a Wikimedia Foundation documentou agentes da OpenAI editando os wikis dela e varrendo milhões de páginas (veja o radar de 07/10), e o Reddit marcou 13 de novembro para o fim dos feeds RSS e março de 2027 para o da API pública, dando o abuso automatizado como motivo (veja o radar de 01/10). Nos dois casos havia registro de acesso do lado de quem foi varrido. Aqui mudou o texto de um contrato, e a empresa que o reescreveu diz que a prática continua a de antes.
A comparação é entre conjuntos diferentes, e não entre o mesmo problema nas duas formas: a Tabela 1 não publica quantas instâncias cada linha tem, e a plausibilidade das tarefas fabricadas foi medida pelos próprios autores em 61,2%, com 94,0% de usabilidade, o que deixa cerca de dois quintos julgados pouco plausíveis e põe parte da queda na conta da tarefa artificial. Os autores do gerador publicam a queda que ele provoca. No mesmo harness e na mesma temperatura, os quatro agentes ficam de 24,30% a 63,40% no DeepSWE, conjunto montado por especialista humano, abaixo dos 77,0% que o card da DeepSeek atribui ao modelo dela no DeepSWE v1.1: são harness e versão diferentes, então os dois valores não se comparam.
O instrumento de linha de comando do dia aparece em três versões vivas ao mesmo tempo, e a versão escolhida move mais que o sistema medido: o Terminal-RSI, de nove autores com a equipe Hy Frontier da Tencent entre eles, publica o mesmo modelo em 86,52% no Terminal-Bench 2.1 e 19,84% na 4.0, o card da DeepSeek reporta a 4.0, e o card do Muse Spark Open da Meta reporta 76,4 na 2.1, pela leitura do boletim Interconnects. A fragilidade do placar que a indústria cita já tinha medição em cima: a Epoch AI deu nota de defeituoso a 9 de 15 benchmarks auditados, e um deles é o SWE-bench Verified (veja o radar de 18/09).
O corte de custo declarado é de 19,2%, e a taxa de escalonamento explica o número: o controle acaba indo para o modelo de fronteira em 64,1% das tarefas, então o modelo aberto resolve sozinho pouco mais de um terço delas. Nos quatro modelos de base testados, o arranjo fica de 6,55 a 11,94 pontos acima do escalonamento aleatório na mesma taxa, e opera de 69% a 81% do custo do Opus 5 sempre ligado recuperando de 75% a 102% da diferença entre o modelo aberto sozinho e ele. O paper não publica quantas tarefas do OSWorld entraram na conta, o dólar por tarefa depende da tabela de preço do Opus 5, que mudou várias vezes nos últimos dois meses, e as sete afiliações não aparecem na página.
A rota de mandar o trabalho ao modelo barato e chamar o caro quando precisa já vinha medida na ordem inversa: cinco pesquisadores da HKUST e de Cambridge puseram o modelo grande a revisar em uma passada o que o pequeno rascunhou e mediram a conta de API caindo a 59% a 81% da do modelo forte sozinho (veja o radar de 17/10). As duas contas não são comparáveis em tarefa nem em amostra, e a economia nas duas encolhe na mesma direção, pela quantidade de vezes que o modelo caro continua sendo chamado.
A configuração declarada é recompensa pareada de referência com metade do treino de calibração, melhora ao longo de três épocas e transferência para os alvos ajustados do AuditBench, benchmark de auditoria publicado pela própria casa, dentro do scaffold do Claude Code. A escala das notas não está explicada na página, então os 4,7 pontos que separam o modelo pequeno do grande ficam sem régua. O comportamento escondido do alvo foi plantado no system prompt dele, que é o cenário mais fácil de achar, e o próprio texto declara os dois limites: auditor automático costuma produzir investigação irrealista, e sistema de auditoria em produção falha em grande medida contra alvo endurecido de propósito.
A própria Anthropic negocia publicamente quem a audita de fora. Ela deu a seis pessoas da METR acesso de funcionário e manteve a arquitetura dos modelos fora do alcance delas (veja o radar de 16/10), e o caso recente em que alguém de fora refez a conta foi o das sementes das curvas do NIST, reimplementadas em Go pelo criptógrafo Filippo Valsorda (veja o radar de 17/10). Aqui a avaliação do auditor é da Anthropic, o alvo é da Anthropic e o benchmark de transferência é da Anthropic.
As falas de fórum vêm traduzidas do inglês.
O fio aberto em 17 de outubro no r/ClaudeAI, que o bot do sub resumiu depois de passar de 200 comentários, junta assinantes dos planos Pro e Max relatando a cota do Claude Code encolher sem mudança de rotina. O autor do post, no Pro, diz ter gasto 30% da cota da semana em duas sessões.
/u/_AlphaZulu_, no Max 20x, dá a conta dele.
Sou usuário Max 20x e nunca passei de 60% de consumo. Estou em 66% desde esta manhã. O reset foi na quarta às 7h, o que quer dizer que em dois dias e meio eu já passei da metade do meu consumo???/u/_AlphaZulu_, no r/ClaudeAI
/u/No-Wrap-5949 descreve o efeito num prompt só: "Abri uma sessão nova na aba de chat, mandei um prompt e ele comeu 15% do meu limite de 5 horas. Um prompt simples. Sessão nova. Quinze por cento." /u/CYCLONOUS_69 publica a série da própria assinatura, com Opus 5.5 em esforço baixo e médio, 99% de acerto de cache e nenhum subagente: "Na primeira semana o uso valorado em API foi de US$ 420, na segunda semana US$ 310, e agora, fechando a terceira semana, tive o menor uso de todos." A hipótese que o fio mais repete é de /u/draconicpenguin10: "A impressão que eu tenho é que o consumo da assinatura é o custo em token a preço de API multiplicado por um fator de demanda que varia com a carga do sistema."
Tudo no fio é reconstrução de quem paga, sem log exportado nem medição instrumentada, e um dos relatos se compara com a própria memória de consumo. O contador da assinatura não é auditável por fora, e essa série vem desde 21 de setembro, quando um assinante relatou gastar 15% da cota semanal numa sessão (veja o radar de 21/09).
No r/OpenAI, o fio de 17 de outubro pergunta como está o consumo de quem assina depois da atualização recente do produto, e abre dizendo que a reclamação circulava no X, e nenhuma das respostas nomeia qual mudança é essa.
Horas antes deste post meu consumo caiu de 89% para 0% em uma hora fazendo exatamente o mesmo trabalho que eu faço há quatro dias./u/Significant-Ad6970, no r/OpenAI
O mesmo assinante detalha num segundo comentário que "uma tarefa, um debug simples que teria custado 1% ou 2% do semanal, drenou 40%". /u/nicklasputzer conta a noite dele: "Usei um reset guardado e comecei uma tarefa no sol 6.1 durante a noite, e ela drenou até 0% em 6 horas no pro de 100 dólares." A comparação com o concorrente aparece em /u/lucellent: "Baixei o Claude no começo da semana e nossa, as pessoas não estavam brincando. Deixei trabalhando por DIAS e ainda não usei meu limite semanal."
Os números são de contas anônimas, sem log nem imagem do painel, o vídeo que um dos relatos cita não está no fio, e quem compara com o Claude escreve que não fez a conta. O contrato dessas assinaturas tem data marcada para mudar: a OpenAI criou o plano Pro de US$ 500 e marcou 29 de outubro para a cota de quem paga US$ 200 encolher (veja o radar de 30/09), e as reclamações do fio são de doze dias antes dessa data, com a ressalva de que os US$ 100 que um dos relatos dá ao plano Pro dele não batem com nenhum desses dois preços.
Em mensagem de 13 de outubro na lista do kernel do Linux, Linus Torvalds escreveu, pela cobertura do The Next Web, "Você não vê o quanto regras desse tipo seriam COMPLETAMENTE ESTÚPIDAS?" sobre a exigência de declarar uso de IA em contribuição de código, e respondeu a quem queria manter a declaração com "não use compilador em nenhuma das suas submissões ao kernel". Sasha Levin propôs em 9 de outubro tirar da documentação a exigência da tag Assisted-by, que estava lá desde janeiro para quem usasse qualquer ferramenta avançada de programação, o Maintainers Summit chegou a consenso pela depreciação, e o fio que repercutiu isso no r/LocalLLaMA em 17 de outubro titula a fala como idiota, palavra que não está na citação.
/u/Qudit314159 põe o problema na revisão.
O problema é determinar quais contribuições têm qualidade suficiente. A IA facilita que quem programa por vibe afogue projeto de código aberto em pull request de baixa qualidade, e separar isso consome muito tempo./u/Qudit314159, no r/LocalLLaMA
/u/stopthecope aponta por que o topo do projeto não sente isso: "Os commits que ele recebe já vêm filtrados pelos mantenedores." /u/Crypt0Nihilist propõe a separação que o resto do fio adota: "São três níveis: quem usa IA para escrever código que saberia escrever, quem usa para escrever código acima da própria habilidade mas entende e testa, e quem usa sem saber quase nada."
A descrição do The Next Web é a fonte da mensagem na lista e do commit que alterou a documentação, e o fato é de 13 de outubro, com quatro dias até a repercussão no fórum. O projeto de código aberto que mais recebe contribuição de terceiro tirou a exigência no mesmo mês em que o Google fechou a categoria de falha de produto do programa de recompensa de código aberto dele, nomeando relatório gerado por IA na causa (veja o radar de 04/10).