DeepSeek
DeepSeek V4 Flash Vision Exp
deepseek-v4-flash-vision-exp
Ngữ cảnh tối đa
1M
Đầu ra tối đa
384K
Ngày phát hành
N/A
Đầu vào$0.2857 / triệu token
Đầu ra$1.1429 / triệu token
DeepSeek V4.1 Flash
deepseek-v4.1-flashDeepSeek-V4.1-Flash là mô hình AI đa phương thức nhanh và hiệu quả, với khả năng suy luận, lập trình và tác nhân tiên tiến. Hỗ trợ ngữ cảnh lên đến 1 triệu token và khả năng hiểu thị giác nguyên bản, mô hình mang lại trí tuệ tầm tiên phong với chi phí suy luận thấp hơn, lý tưởng cho tác nhân AI, tự động hóa, trợ lý lập trình và ứng dụng có thể mở rộng.
Context Window
1M tokens
Maximum Output
384K tokens
Release Date
10 thg 9, 2026
Modalities
Giá DeepSeek V4.1 Flash
| Giá đầu vào | Giá đầu ra | Đọc cache |
|---|---|---|
| $0.2857/M | $1.1429/M | $0.0057/M |
Khả năng API của 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
Điểm nổi bật của DeepSeek V4.1 Flash
DeepSeek V4.1 Flash kết hợp khả năng hiểu hình ảnh nguyên bản, ngữ cảnh một triệu Token, mức suy luận có thể điều chỉnh và kiến trúc tối ưu cho tác vụ Agent có lượng đầu vào lớn.
Hiểu hình ảnh nguyên bản
Mô hình xử lý chung biểu diễn hình ảnh và văn bản, nhờ đó đưa thông tin trực quan vào quá trình suy luận và phản hồi bằng văn bản.
Ngữ cảnh một triệu Token
Cửa sổ ngữ cảnh lên đến một triệu token hỗ trợ phân tích kho mã lớn, tài liệu dài và lịch sử Agent tích lũy qua nhiều bước.
Suy luận có thể điều chỉnh
Mức suy luận có thể điều chỉnh liên tục từ 1 đến 100, giúp nhà phát triển cân bằng độ sâu phân tích với thời gian thực thi cho từng tác vụ.
Kiến trúc bất đối xứng hiệu quả
Kiến trúc Causal Encoder-Decoder kích hoạt 8B tham số khi xử lý đầu vào và 16B khi sinh nội dung, đồng thời cơ chế chú ý nén giúp giảm nhu cầu KV Cache lưu lâu dài.
Trường hợp sử dụng DeepSeek V4.1 Flash
DeepSeek V4.1 Flash phù hợp với phát triển phần mềm ở quy mô kho mã, phân tích tài liệu trực quan, nghiên cứu ngữ cảnh dài và tự động hóa nhiều bước.
Phát triển ở quy mô kho mã
Kiểm tra cơ sở mã lớn, lần theo quan hệ phụ thuộc, thực hiện thay đổi trên nhiều tệp và xác minh bản sửa lỗi trong quy trình lập trình bằng terminal.
Phân tích tài liệu trực quan
Diễn giải ảnh chụp màn hình, biểu đồ và hình ảnh tài liệu để trả lời câu hỏi, trích xuất thông tin cần thiết và tạo bản tóm tắt dạng văn bản.
Nghiên cứu ngữ cảnh dài
Xem xét lượng lớn tài liệu kỹ thuật trong cùng một ngữ cảnh làm việc, liên kết bằng chứng giữa các phần và tạo kết quả có cấu trúc.
Tự động hóa Agent nhiều bước
Lập kế hoạch và thực thi quy trình có công cụ hỗ trợ, kết hợp thu thập thông tin, suy luận và chạy mã để hoàn thành tác vụ vận hành.
Cách sử dụng DeepSeek V4.1 Flash qua 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)Benchmark của DeepSeek V4.1 Flash
DeepSeek V4.1 Flash (Reasoning, Max Effort)
| Điểm chỉ số | ||
|---|---|---|
| Artificial Analysis Intelligence Index | Đánh giá tổng hợp năng lực chung | 39.5 |
Nguồn chỉ số Artificial Analysis
DeepSeek V4.1 Flash Câu hỏi thường gặp
Các câu hỏi phổ biến về DeepSeek V4.1 Flash trên TokenHub.
DeepSeek V4.1 Flash là gì?+
Đây là mô hình MoE đa phương thức của DeepSeek với phần lõi 552 tỷ tham số, kiến trúc Causal Encoder–Decoder bất đối xứng và đầu vào văn bản, hình ảnh.
DeepSeek V4.1 Flash phù hợp nhất với trường hợp nào?+
Mô hình phù hợp với tác nhân lập trình, phân tích ngữ cảnh dài, hiểu tài liệu trực quan và quy trình thông lượng cao xử lý lặp lại đầu vào lớn.
Điểm mạnh chính của mô hình là gì?+
Điểm mạnh gồm tính toán bất đối xứng hiệu quả, bộ nhớ đệm KV bền vững nhỏ hơn nhiều, ngữ cảnh một triệu token, hiểu hình ảnh nguyên bản và hỗ trợ tác vụ tác nhân.
Cần cân nhắc những hạn chế hoặc đánh đổi nào?+
Trọng số mở rất lớn để tự lưu trữ, đầu vào hình ảnh tạo ra văn bản chứ không phải hình ảnh, và kết quả quan trọng vẫn cần kiểm chứng. Hãy thử chất lượng, độ trễ và tổng chi phí trên tác vụ thực tế.
Làm thế nào để dùng DeepSeek V4.1 Flash trên TokenHub?+
Chọn deepseek-v4.1-flash trong yêu cầu API TokenHub và dùng endpoint cùng thông tin xác thực trong tài khoản. Hãy kiểm tra định dạng đầu vào và giới hạn hiện tại trong tài liệu mô hình TokenHub.
Giá và khả năng cung cấp được xác định thế nào?+
DeepSeek cung cấp mô hình qua API với giá giờ cao điểm và thấp điểm. Mức giá cùng phạm vi khu vực của TokenHub có thể khác, vì vậy hãy kiểm tra trang mô hình trực tiếp trước khi triển khai.
Khi nào nên chọn mô hình khác?+
Hãy chọn mô hình khác nếu cần tạo hình ảnh, triển khai cục bộ nhỏ hơn nhiều hoặc tính năng riêng của hệ sinh thái nhà cung cấp. So sánh ứng viên bằng các lời nhắc đại diện trước khi quyết định.
Sẵn sàng sử dụng DeepSeek V4.1 Flash?
Truy cập DeepSeek V4.1 Flash và nhiều mô hình AI khác bằng một khóa API TokenHub.
DeepSeek V4.1 Flash NộI Dung Và BảN TrìNh DiễN
Các thông báo công khai, bài giải thích kỹ thuật và thử nghiệm cộng đồng đã xác minh về 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.jpgXem bản gốcDeepSeek ·
💾 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.jpgXem bản gốcDeepSeek ·
⚡ 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
Xem bản gốcReddit
DeepSeek-V4.1-Flash Release (official)
dnohrdk ·
Đọc toàn bộ bài viết
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 ·
Đọc toàn bộ bài viết
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 ·
Xem bản gốcYouTube
DeepSeek V4.1 Flash Is INSANE – Is THIS the Best Open Model Yet?
Bijan Bowen
Xem bản gốcDeepseek V4.1 Flash (Fully Tested): 200 TPS & Beats Astra!? (+New Architecture Overview)
AICodeKing
Xem bản gốcDeepSeek V4.1 Flash 有多快？架构简析 + Pi Agent 演示
01Coder
Xem bản gốc