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LocalLLaMA 网友认为 Kimi K3.1 Pro 的成绩相比 DeepSeek 4.1 Flash 1017 并没有明显提升。K3 量化的情况下仍很难在本地运行且速度慢，因为单个 token 要经过 104 个激活层；DeepSeek 4.1 Flash 1017 成绩接近、占用更小、速度更快。该网友因此打算继续用 4.1 Flash 1017，而对 11 月 4 日发布的 K3 Pro 开放权重持观望态度。
作者用两个月测试三套 AI 编程工作流，发现 DSH + QFN-oQ5e-mtp + oMLX 最稳定，QFN 在 5 分钟循环中连续多日可靠运行；CC 15 分钟循环 6 周内至少失败两次；CGPT 每小时监控循环多次自行暂停且无日志，升级到 $100/月 Pro 计划后似乎更差。作者认为本地硬件（M2U 192GB、M3U 512GB）投资值得。
Reddit 用户称赞 DeepSeek 的 squeak 模型虽被批评不如旧版，但在扮演认知框架完全不同的外星人角色上明显更强。用户自创的不会英语、仅有初步心灵感应能力的外星角色 Kaz，DeepSeek 能生成有模糊结构的异族语言、让她逐步学会破碎句子，而旧模型 Nyan 常直接用流利英语回应。
一位 LocalLLaMA 用户分享 DeepSeek 4.1 Flash 免费版使用体验，认为它在规划与推理任务上表现出色：逻辑清晰、速度快、能识别多层问题，是旧版 Flash 的一次大升级。作者对比了 Gemini Pro、GLM 5.3、GLM 5.2、Qwen 3.8 27B 和 Qwen max 3.8，认为免费模型各有局限；4.1 Flash 模型体积过大已无法在本地 PC 运行，且仍会有小的逻辑错误。
有用户在 r/LocalLLaMA 反馈，Qwen3.8-Flash-Next 在编码和语音智能体场景中工具调用过于频繁，常在只要求分析时直接改代码，甚至自行创建 issue。对比之下，DeepSeek v4 flash 同样激进，而 MiMo-V2.6-Flash-MOPD 作为编码智能体体验更佳。发帖者询问能否通过提示词控制该行为。