DeepSeek
DeepSeek V4 Flash Vision Exp
deepseek-v4-flash-vision-exp
最大コンテキスト
1M
最大出力
384K
リリース日
N/A
入力$0.2857 / 百万トークン
出力$1.1429 / 百万トークン
DeepSeek V4.1 Flash
deepseek-v4.1-flashDeepSeek-V4.1-Flash は、高度な推論、コーディング、エージェント機能を備えた高速で効率的なマルチモーダル AI モデルです。最大 100 万トークンのコンテキストとネイティブな視覚理解をサポートし、より低い推論コストでフロンティア級の知能を提供します。AI エージェント、自動化、コーディングアシスタント、スケーラブルなアプリケーションに最適です。
Context Window
1M tokens
Maximum Output
384K tokens
Release Date
2026年9月10日
Modalities
DeepSeek V4.1 Flash の料金
| 入力価格 | 出力価格 | キャッシュ読み取り |
|---|---|---|
| $0.2857/M | $1.1429/M | $0.0057/M |
DeepSeek V4.1 Flash の API 機能
Reasoning
Supported
Tool calling
Supported
Temperature parameter
Supported
Attachments
Supported
Knowledge Base
2025-05-01
Endpoint Protocols
Completions APIResponses APIMessages API
DeepSeek V4.1 Flashのモデル特長
DeepSeek V4.1 Flashは、ネイティブな画像理解、100万Tokenのコンテキスト、調整可能な推論強度、入力負荷の高いAgent処理向けの効率的なアーキテクチャを備えています。
ネイティブ画像理解
画像とテキストの表現を統合して処理し、視覚情報を推論とテキスト応答に反映できます。
100万Tokenコンテキスト
最大100万Tokenのコンテキストウィンドウにより、大規模リポジトリ、長文資料、長時間にわたるAgent履歴を分析できます。
調整可能な推論
推論強度を1から100まで連続的に調整でき、タスクごとに検討の深さと実行時間のバランスを取れます。
効率的な非対称構造
Causal Encoder-Decoderは入力処理で8B、生成時に16Bのパラメータを有効化し、圧縮アテンションによって永続KV Cacheの要件を抑えます。
DeepSeek V4.1 Flashのユースケース
DeepSeek V4.1 Flashは、リポジトリ規模のソフトウェア開発、視覚資料の分析、長いコンテキストを使う調査、複数段階の自動化に適しています。
リポジトリ規模の開発
大規模なコードベースを調査して依存関係を追跡し、ターミナル中心の開発工程で複数ファイルの変更と修正検証を行います。
視覚資料の分析
スクリーンショット、グラフ、文書画像を読み取り、質問への回答、必要情報の抽出、テキスト要約を行います。
長文脈リサーチ
大量の技術資料を一つの作業コンテキストで確認し、複数箇所の根拠を関連付けて構造化された調査結果を作成します。
複数段階のAgent自動化
情報収集、推論、コード実行を組み合わせたツール支援ワークフローを計画・実行し、実務タスクを完了します。
TokenHub API で DeepSeek V4.1 Flash を使用する方法
import OpenAI from "openai"
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.TOKENHUB_API_KEY,
baseURL: "https://us-api.tokenhub.com/v1",
})
const result = await client.chat.completions.create({})
console.log(result.choices[0]?.message?.content)DeepSeek V4.1 Flash のベンチマーク
DeepSeek V4.1 Flash (Reasoning, Max Effort)
| 指数スコア | ||
|---|---|---|
| Artificial Analysis Intelligence Index | 総合能力の集約評価 | 39.5 |
指標の出典 Artificial Analysis
DeepSeek V4.1 Flash よくある質問
TokenHubでDeepSeek V4.1 Flashを利用する際の一般的な質問です。
DeepSeek V4.1 Flashとは何ですか？+
DeepSeekのマルチモーダルMoEモデルで、552Bパラメータのバックボーン、非対称Causal Encoder–Decoder構造、テキストと画像の入力対応を備えます。
DeepSeek V4.1 Flashはどの用途に適していますか？+
コーディングエージェント、長文脈分析、視覚文書の理解、大きな入力を繰り返し扱う高スループット処理に適しています。
主な強みは何ですか？+
効率的な非対称計算、大幅に小さい永続KVキャッシュ、100万トークンのコンテキスト、ネイティブ画像理解、エージェント処理への対応が強みです。
どのような制約やトレードオフがありますか？+
オープンウェイトは非常に大きく自前運用には多くの資源が必要です。画像入力に対する出力は画像ではなくテキストで、重要な結果は検証が必要です。実際の処理で品質・遅延・総コストを確認してください。
TokenHubでDeepSeek V4.1 Flashを使うには？+
TokenHub APIリクエストでdeepseek-v4.1-flashを選び、アカウントに表示されるエンドポイントと認証情報を使用します。現在の入力形式と制限はTokenHubのモデル文書で確認してください。
料金と提供状況はどのように決まりますか？+
DeepSeekはAPIで本モデルを提供し、ピーク時とオフピーク時の料金を設定しています。TokenHubの料金や地域別提供状況は異なる場合があるため、導入前に最新のモデルページを確認してください。
別のモデルを選ぶべきなのはいつですか？+
画像生成、大幅に小さいローカル構成、特定プロバイダー固有の機能が必要なら別のモデルを選んでください。採用前に代表的なプロンプトで比較してください。
DeepSeek V4.1 Flash を使い始めますか？
1つの API キーで DeepSeek V4.1 Flash とその他の AI モデルにアクセスできます。
DeepSeek V4.1 Flash メディアとデモ
DeepSeek V4.1 Flashに関する確認済みの公開発表、技術解説、コミュニティ検証です。
X (Twitter)
DeepSeek ·
🚀 Introducing DeepSeek-V4.1-Flash: smarter, faster, more efficient. 🔹 Introducing the smallest model in our new architecture family, with native visual understanding. 🔹 Designed for greater capability, faster inference, higher throughput, and scaling to larger models. 1/6 https://t.co/wxJGiyX56o
https://pbs.twimg.com/media/HR1UyHiaAAAtpqw.jpg原文を見るDeepSeek ·
💾 Smaller KV cache. Bigger savings. Compared with the previous generation, V4.1-Flash’s KV cache needs just: 🔹 1/4 the HBM 🔹 1/8 the SSD storage Cache-hit charges often account for a large share of agent costs. Compressing the cache cuts those costs significantly. 3/6 https://t.co/rLzo9cTJzR
https://pbs.twimg.com/media/HR1VAiCaUAA4jnX.jpg原文を見るDeepSeek ·
⚡ V4.1-Flash is now live on the DeepSeek API with native multimodal support. Set your model to deepseek-flash. 🔹 V4-Flash & V4-Flash-Vision-Exp are retired. For compatibility, deepseek-v4-flash and deepseek-v4-flash-vision-exp temporarily route to V4.1-Flash. 🔹 Tests by
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DeepSeek-V4.1-Flash Release (official)
dnohrdk ·
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It’s officially out and the prices have been updated. /// Today, we officially release the DeepSeek-V4.1-Flash model. It is the smallest model in our new architecture family, with native multimodal visual understanding. The new architecture is designed for a higher capability ceiling, faster inference, higher throughput, and scaling to larger models. GPQA Diamond: 90.9 HLE: 36.8 (39.1*) Codeforces (Rating): 3471 MathArena Apex: 65.6 Terminal-Bench 2.1: 90.6 Terminal-Bench 3.0: 30.0 Terminal-Bench 4.0: 31.2 DeepSWE v1.1: 74.2 ProgramBench: 20.3 NL2Repo-Bench: 65.4 CyberGym: 88.1 SEC-Bench Pro: 62.8 ExploitGym: 15.3 HLE (w/tools): 63.9 Automation-Bench: 54.8 Agents' Last Exam: 31.8 Chartography (w/tools): 78.9 BabyVision (w/tools): 89.6 ZeroBench-main (w/tools): 49.0 * Tested only on the pure-text subset of the HLE benchmark set. API changes DeepSeek V4.1 Flash is now available on the DeepSeek API with native multimodal support. Change the model name to deepseek-flash to call the latest V4.1 Flash model. The previous-generation models V4 Flash and V4 Flash Vision Exp have been retired; for compatibility, the model names deepseek-v4-flash and deepseek-v4-flash-vision-exp are temporarily routed to V4.1 Flash. Meanwhile, extensive testing shows that V4.1 Flash now outperforms DeepSeek V4 Pro across performance, cost, speed, and total time, so we plan to retire V4 Pro in an orderly manner. After 12:00 Beijing Time on September 14, 2026, and until the future release of V4.1 Pro, all requests to deepseek-v4-pro will be routed to V4.1 Flash and billed at the V4.1 Flash price. API apricing adjustment With the release of DeepSeek-V4.1-Flash, API prices have been reduced accordingly. For details, please refer to Models & Pricing. /// Source: https://api-docs.deepseek.com/updates/#deepseek-v41-flash-release
DeepSeek V4.1 Flash: Stronger, Faster, More Accessible
Top_Power5877 ·
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Original Source from DeepSeek WeChat Official Account: https://mp.weixin.qq.com/s/qg0NU3NNUbp1co2PdkAPAg Today we're officially releasing the DeepSeek V4.1 Flash model. It is the smallest model in our brand-new model architecture series, with native multimodal visual understanding. The new architecture was designed with these goals in mind: a higher capability ceiling, faster inference, greater throughput, and scalability to larger-parameter models. Asymmetric architecture: big intelligence at low cost DeepSeek V4.1 Flash is a 552B-parameter MoE model built on a brand-new Causal-Encoder-Decoder architecture. Input and output are asymmetric: only 8B parameters are activated on the input side and 16B on the output side, making it significantly cheaper than known models of the same size. V4.1 Flash also uses a new pre-training approach and has gone through larger-scale reinforcement learning post-training. In benchmark testing, it surpasses the intelligence level of a range of flagship models, including DeepSeek V4 Pro. r/LocalLLaMA - DeepSeek V4.1 Flash: Stronger, Faster, More Accessible (https://preview.redd.it/deepseek-v4-1-flash-stronger-faster-more-accessible-v0-qq5p9q5qymoh1.png?width=1080&format=png&auto=webp&s=3ae8cc6dbdd62a2b2ec7f59dc207d147c9165c0f) r/LocalLLaMA - DeepSeek V4.1 Flash: Stronger, Faster, More Accessible (https://preview.redd.it/deepseek-v4-1-flash-stronger-faster-more-accessible-v0-2tvpysuvymoh1.png?width=1080&format=png&auto=webp&s=84ed35f530b3c0a4534036eaa4fc83cfce641b7d) Less cache, lower cost The new generation of models dramatically reduces the size of the KV cache. Compared with the previous generation, HBM requirements drop to 1/4 and SSD requirements to 1/8. In agent scenarios, cache-hit charges often make up a large share of the bill, so compressing the KV cache substantially lowers the cost of agent-style tasks. r/LocalLLaMA - Figure: DeepSeek's continued progress in reducing context storage. Relative to the first-generation model, the KV cache has shrunk 437×. (https://preview.redd.it/deepseek-v4-1-flash-stronger-faster-more-accessible-v0-p47kb004zmoh1.png?width=1080&format=png&auto=webp&s=e67d215932f53fa7fb9987c31a0ee55490811bad) Figure: DeepSeek's continued progress in reducing context storage. Relative to the first-generation model, the KV cache has shrunk 437×. API support DeepSeek V4.1 Flash is now live on the DeepSeek API with native multimodal support. Simply change the model name to deepseek-flash to call the latest V4.1 Flash. The older V4 Flash and V4 Flash Vision Exp models have been retired; for compatibility, the model names deepseek-v4-flash and deepseek-v4-flash-vision-exp will temporarily be routed to V4.1 Flash. In addition, extensive testing shows that V4.1 Flash comprehensively outperforms V4 Pro on performance, cost, speed, and total time-to-completion, so we plan to phase out the V4 Pro model in an orderly fashion. After 12:00 Beijing time on September 14, 2026, and until V4.1 Pro launches, all requests to deepseek-v4-pro will be routed to V4.1 Flash and billed at V4.1 Flash's unit price. Tencent (WorkBuddy, CodeBuddy) and OpenCode, as official partners, have now fully integrated DeepSeek V4.1 Flash — give it a try! API pricing adjustment Thanks to the architectural innovations, DeepSeek V4.1 Flash can serve more users at lower cost, so we have cut V4.1 Flash's pricing accordingly. To allocate resources more sensibly, we continue to use peak/off-peak pricing, with off-peak prices at half the peak rate, and encourage users to schedule tasks around their actual usage patterns. The new prices take effect at 12:00 on September 10, 2026. r/LocalLLaMA - DeepSeek V4.1 Flash: Stronger, Faster, More Accessible (https://preview.redd.it/deepseek-v4-1-flash-stronger-faster-more-accessible-v0-qkhui0kjzmoh1.png?width=1690&format=png&auto=webp&s=0d6ce254d63e29bfabea7c65638342717a5d1e54) Open-source release We will fully support the open-source community in adapting inference for the new model, and will explore various ways to broaden deployment. If you have large-scale deployment needs and the corresponding resources (a 2k-GPU cluster with storage cluster), please get in touch. Model weights: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash Paper: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash/blob/main/DeepSeek_V41_Tech_Report.pdf
DeepSeek V4.1 Flash vs V4 Flash Vision Exp: 38% faster and 43% fewer tokens in my quick coding test
Diru14 ·
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DeepSeek V4.1 Flash Is INSANE – Is THIS the Best Open Model Yet?
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