DeepSeek
DeepSeek V4 Flash Vision Exp
deepseek-v4-flash-vision-exp
Максимальный контекст
1M
Максимальный вывод
384K
Дата выпуска
N/A
Вход$0.2857 / млн токенов
Выход$1.1429 / млн токенов
DeepSeek V4.1 Flash
deepseek-v4.1-flashDeepSeek-V4.1-Flash — это быстрая и эффективная мультимодальная ИИ-модель с продвинутыми возможностями рассуждения, программирования и работы в качестве агента. Поддерживая контекст до 1 млн токенов и нативное визуальное понимание, она обеспечивает интеллект передового уровня при более низких затратах на инференс, что делает её идеальной для ИИ-агентов, автоматизации, ассистентов по программированию и масштабируемых приложений.
Context Window
1M tokens
Maximum Output
384K tokens
Release Date
10 сент. 2026 г.
Modalities
Цены DeepSeek V4.1 Flash
| Цена входа | Цена выхода | Чтение кэша |
|---|---|---|
| $0.2857/M | $1.1429/M | $0.0057/M |
Возможности API DeepSeek V4.1 Flash
Reasoning
Supported
Tool calling
Supported
Temperature parameter
Supported
Attachments
Supported
Knowledge Base
2025-05-01
Endpoint Protocols
Completions APIResponses APIMessages API
Ключевые особенности DeepSeek V4.1 Flash
DeepSeek V4.1 Flash сочетает нативное понимание изображений, контекст на один миллион Token, регулируемую глубину рассуждения и архитектуру для Agent-задач с большим объёмом входных данных.
Нативное понимание изображений
Модель совместно обрабатывает изображения и текст, используя визуальные данные при рассуждении и формировании текстовых ответов.
Контекст на миллион Token
Контекстное окно до одного миллиона токенов позволяет анализировать крупные репозитории, объёмные документы и продолжительные истории работы Agent.
Регулируемое рассуждение
Интенсивность рассуждения непрерывно регулируется от 1 до 100, позволяя выбирать баланс между глубиной анализа и временем выполнения.
Эффективная асимметричная архитектура
Архитектура Causal Encoder-Decoder активирует 8B параметров при обработке входа и 16B при генерации, а сжатое внимание уменьшает объём постоянного KV Cache.
Сценарии использования DeepSeek V4.1 Flash
DeepSeek V4.1 Flash подходит для разработки в масштабе репозитория, анализа визуальных документов, исследований с длинным контекстом и многоэтапной автоматизации.
Разработка в масштабе репозитория
Исследовать крупные кодовые базы, отслеживать зависимости, вносить изменения в несколько файлов и проверять исправления в терминальных процессах разработки.
Анализ визуальных документов
Интерпретировать снимки экрана, диаграммы и изображения документов, отвечать на вопросы, извлекать нужные сведения и составлять текстовые сводки.
Исследования с длинным контекстом
Изучать большие объёмы технических материалов в едином рабочем контексте, связывать данные из разных разделов и формировать структурированные выводы.
Многоэтапная Agent-автоматизация
Планировать и выполнять процессы с инструментами, объединяя сбор информации, рассуждение и запуск кода для решения практических задач.
Как использовать DeepSeek V4.1 Flash через API TokenHub
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)Бенчмарки DeepSeek V4.1 Flash
DeepSeek V4.1 Flash (Reasoning, Max Effort)
| Индексный балл | ||
|---|---|---|
| Artificial Analysis Intelligence Index | Сводная оценка общих возможностей | 39.5 |
Источник метрик Artificial Analysis
DeepSeek V4.1 Flash Частые вопросы
Частые вопросы об использовании DeepSeek V4.1 Flash в TokenHub.
Что такое DeepSeek V4.1 Flash?+
Это мультимодальная MoE-модель DeepSeek с основой на 552 млрд параметров, асимметричной архитектурой Causal Encoder–Decoder и поддержкой текста и изображений.
Для каких задач лучше всего подходит DeepSeek V4.1 Flash?+
Модель подходит для программных агентов, анализа длинного контекста, понимания визуальных документов и высокопроизводительных процессов с крупными повторяющимися входами.
Каковы главные преимущества модели?+
Сильные стороны — эффективные асимметричные вычисления, значительно меньший постоянный KV-кэш, контекст на миллион токенов, нативное понимание изображений и агентные сценарии.
Какие ограничения и компромиссы следует учитывать?+
Открытые веса очень велики для самостоятельного развёртывания, визуальные входы дают текст, а не изображения, а важные ответы требуют проверки. Оцените качество, задержку и полную стоимость на своих задачах.
Как использовать DeepSeek V4.1 Flash в TokenHub?+
Выберите deepseek-v4.1-flash в API-запросе TokenHub и используйте адрес и учётные данные из аккаунта. Уточните текущий формат входа и ограничения в документации модели TokenHub.
Как определяются цена и доступность?+
DeepSeek предоставляет модель через API с пиковыми и внепиковыми тарифами. Цены и региональная доступность в TokenHub могут отличаться — перед внедрением проверьте актуальную страницу модели.
Когда стоит выбрать другую модель?+
Выберите другую модель, если нужна генерация изображений, гораздо более компактное локальное развёртывание или функция экосистемы конкретного поставщика. Сравните варианты на типичных запросах.
Готовы использовать DeepSeek V4.1 Flash?
Получите доступ к DeepSeek V4.1 Flash и другим моделям ИИ с одним API-ключом TokenHub.
DeepSeek V4.1 Flash Материалы и демонстрации
Проверенные публичные анонсы, технические разборы и тесты сообщества DeepSeek V4.1 Flash.
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.jpgОткрыть оригиналDeepSeek ·
💾 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.jpgОткрыть оригиналDeepSeek ·
⚡ 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
Открыть оригиналReddit
DeepSeek-V4.1-Flash Release (official)
dnohrdk ·
Читать полностью
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 ·
Читать полностью
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 ·
Открыть оригиналYouTube
DeepSeek V4.1 Flash Is INSANE – Is THIS the Best Open Model Yet?
Bijan Bowen
Открыть оригиналDeepseek V4.1 Flash (Fully Tested): 200 TPS & Beats Astra!? (+New Architecture Overview)
AICodeKing
Открыть оригиналDeepSeek V4.1 Flash 有多快？架构简析 + Pi Agent 演示
01Coder
Открыть оригинал