DeepSeek
DeepSeek V4 Flash Vision Exp
deepseek-v4-flash-vision-exp
최대 컨텍스트
1M
최대 출력
384K
출시일
N/A
입력$0.2857 / 백만 토큰
출력$1.1429 / 백만 토큰
DeepSeek V4.1 Flash
deepseek-v4.1-flashDeepSeek-V4.1-Flash는 고급 추론, 코딩 및 에이전트 기능을 갖춘 빠르고 효율적인 멀티모달 AI 모델입니다. 최대 100만 토큰의 컨텍스트와 네이티브 비전 이해를 지원하며, 더 낮은 추론 비용으로 프런티어급 지능을 제공해 AI 에이전트, 자동화, 코딩 어시스턴트, 확장 가능한 애플리케이션에 이상적입니다.
Context Window
1M tokens
Maximum Output
384K tokens
Release Date
2026년 9월 10일
Modalities
DeepSeek V4.1 Flash 가격
| 입력 가격 | 출력 가격 | 캐시 읽기 |
|---|---|---|
| $0.2857/M | $1.1429/M | $0.0057/M |
DeepSeek V4.1 Flash API 기능
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 모델 주요 특징
DeepSeek V4.1 Flash는 네이티브 이미지 이해, 100만 Token 컨텍스트, 조절 가능한 추론 강도와 입력 비중이 큰 Agent 작업에 최적화된 아키텍처를 결합합니다.
네이티브 이미지 이해
이미지와 텍스트 표현을 함께 처리하여 시각 정보를 추론과 텍스트 응답에 반영할 수 있습니다.
100만 Token 컨텍스트
최대 100만 Token의 컨텍스트 창으로 대규모 코드 저장소, 방대한 문서와 장시간 누적된 Agent 기록을 분석할 수 있습니다.
조절 가능한 추론
추론 강도를 1부터 100까지 연속적으로 조절하여 작업별 사고 깊이와 실행 시간의 균형을 맞출 수 있습니다.
효율적인 비대칭 아키텍처
Causal Encoder-Decoder는 입력 처리 시 8B, 생성 시 16B 매개변수를 활성화하며 압축 어텐션으로 영구 KV Cache 요구량을 줄입니다.
DeepSeek V4.1 Flash 사용 사례
DeepSeek V4.1 Flash는 저장소 규모의 소프트웨어 개발, 시각 문서 분석, 긴 컨텍스트 기반 조사와 다단계 자동화에 적합합니다.
저장소 규모 개발
대규모 코드베이스를 조사하고 의존성을 추적하며 터미널 기반 코딩 워크플로에서 여러 파일의 변경과 수정 검증을 수행합니다.
시각 문서 분석
스크린샷, 차트 및 문서 이미지를 해석하여 질문에 답하고 필요한 정보를 추출해 텍스트 요약을 생성합니다.
긴 컨텍스트 조사
방대한 기술 자료를 하나의 작업 컨텍스트에서 검토하고 여러 구간의 근거를 연결해 구조화된 조사 결과를 만듭니다.
다단계 Agent 자동화
정보 수집, 추론 및 코드 실행을 결합한 도구 지원 워크플로를 계획하고 실행하여 운영 작업을 완료합니다.
TokenHub API로 DeepSeek V4.1 Flash 사용하는 방법
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 벤치마크
DeepSeek V4.1 Flash (Reasoning, Max Effort)
| 지표 점수 | ||
|---|---|---|
| Artificial Analysis Intelligence Index | 종합 역량 평가 | 39.5 |
지표 출처 Artificial Analysis
DeepSeek V4.1 Flash 자주 묻는 질문
TokenHub에서 DeepSeek V4.1 Flash를 사용할 때 자주 묻는 질문입니다.
DeepSeek V4.1 Flash는 무엇인가요?+
DeepSeek의 멀티모달 MoE 모델로, 552B 파라미터 백본과 비대칭 Causal Encoder–Decoder 구조를 갖추고 텍스트 및 이미지 입력을 지원합니다.
DeepSeek V4.1 Flash는 어떤 용도에 적합한가요?+
코딩 에이전트, 긴 컨텍스트 분석, 시각 문서 이해, 대규모 입력을 반복 처리하는 고처리량 워크플로에 적합합니다.
주요 강점은 무엇인가요?+
효율적인 비대칭 연산, 크게 줄어든 영구 KV 캐시, 100만 토큰 컨텍스트, 네이티브 이미지 이해, 에이전트 워크로드 지원이 강점입니다.
어떤 한계나 절충점을 고려해야 하나요?+
오픈 가중치가 매우 커 자체 호스팅에 많은 자원이 필요하고, 시각 입력의 출력은 이미지가 아닌 텍스트이며, 중요한 결과는 검증해야 합니다. 실제 워크로드에서 품질, 지연 시간, 총비용을 시험하세요.
TokenHub에서 DeepSeek V4.1 Flash를 어떻게 사용하나요?+
TokenHub API 요청에서 deepseek-v4.1-flash를 선택하고 계정에 표시된 엔드포인트와 자격 증명을 사용하세요. 현재 입력 형식과 제한은 TokenHub 모델 문서에서 확인하세요.
가격과 사용 가능 여부는 어떻게 결정되나요?+
DeepSeek는 API로 이 모델을 제공하며 피크 및 비피크 요금을 적용합니다. TokenHub 요금과 지역별 제공 여부는 다를 수 있으므로 배포 전에 실시간 모델 페이지를 확인하세요.
언제 다른 모델을 선택해야 하나요?+
이미지 생성, 훨씬 작은 로컬 배포 또는 특정 공급자 생태계 기능이 필요하다면 다른 모델을 선택하세요. 결정 전에 대표 프롬프트로 후보를 비교하세요.
DeepSeek V4.1 Flash을 사용할 준비가 되셨나요?
하나의 API 키로 DeepSeek V4.1 Flash과 더 많은 AI 모델을 이용하세요.
DeepSeek V4.1 Flash 미디어 및 데모
DeepSeek V4.1 Flash에 대한 검증된 공개 발표, 기술 설명 및 커뮤니티 테스트입니다.
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.jpg원문 보기DeepSeek ·
💾 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.jpg원문 보기DeepSeek ·
⚡ 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
원문 보기Reddit
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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