DeepSeek V4.1 Flash
DeepSeek | 1,048,576 token context | $0.04/M input, $0.68/M output. DeepSeek V4.1 Flash is a sparse mixture-of-experts model from DeepSeek, and the first built on the company's Causal Encoder-Decoder (CED) architecture. It activates 8B parameters on input and 16B on output from a 552B-parameter backbone, an asymmetric split that keeps per-token compute low relative to the model's total size. Image understanding is native to the architecture, with visual and text embeddings trained jointly from the start of pre-training rather than added afterward as in the earlier experimental V4 Flash Vision…DeepSeek | 1,048,576 token context | $0.04/M input, $0.68/M output. DeepSeek V4.1 Flash is a sparse mixture-of-experts model from DeepSeek, and the first built on the company's Causal Encoder-Decoder (CED) architecture. It activates 8B parameters on input and 16B on output from a 552B-parameter backbone, an asymmetric split that keeps per-token compute low relative to the model's total size. Image understanding is native to the architecture, with visual and text embeddings trained jointly from the start of pre-training rather than added afterward as in the earlier experimental V4 Flash Vision ExpOpens in new tab. It is suited for coding, terminal, and computer-use agents, along with long-horizon tasks that must run to completion across many steps and long-context analysis. Compressed KV caching cuts cache memory to roughly a quarter of the previous Flash generation, significantly reducing costs on agentic workloads. DeepSeek positions it as the cost-efficient tier of the V4.1 family and reports that it exceeds V4 ProOpens in new tab on performance, speed, and task completion time.


Poznámky kapitána
Známý pro
- Asymetrická aktivace (8B při předvyplnění, 16B při dekódování) snižuje výpočetní náklady vzhledem k celkové velikosti modelu.
- Stopa KV cache přibližně 890 bajtů na token, což je asi čtvrtina oproti předchozí generaci Flash.
- Nativní multimodální architektura: vidění trénováno společně s textem od prvního dne, není dodatečně přidávané.
- Řiditelná náročnost uvažování (celé číslo 1–100) umožňuje obchodovat přesnost za náklady na inferenci.
- Navrženo pro kódování, agenty využívající počítač a dokončování úloh s dlouhým horizontem.
Dej pozor na
- S 552 miliardami celkových parametrů vyžaduje lokální běh vážný hardware; většina uživatelů použije API.
- Architektura CED je nová a mimo benchmarky DeepSeek je v produkci málo otestovaná.
- Výstupní tokeny stojí přibližně 16× více než vstupní, takže dlouhé výstupy rychle navyšují náklady.
Promptů k vyzkoušení
Porovnat s
- DeepSeek Flash LatestModel pouze s APIkontext 1,048,576 tokenů · $0.04/M vstup, $0.68/M výstup
- DeepSeek V4 Flash 0731Model s otevřenými váhamikontext 1,048,576 tokenů · $0.01/M vstup, $1.28/M výstup
- DeepSeek V4 Flash 0423Model s otevřenými váhamikontext 1,048,576 tokenů · $0.09/M vstup, $0.18/M výstup
- DeepSeek V4 Pro 0813Model s otevřenými váhamikontext 1,048,576 tokenů · $1.32/M vstup, $3.96/M výstup
Často kladené otázky
- Jsou váhy otevřené a mohu DeepSeek V4.1 Flash spustit lokálně?
- Ano, váhy jsou zveřejněny na Hugging Face pod deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash. S 552 miliardami parametrů budete potřebovat značný hardware pro lokální běh; většina lidí použije API.
- Kolik stojí DeepSeek V4.1 Flash a jak velké má kontextové okno?
- API stojí 0,04 $ za milion vstupních tokenů a 0,63 $ za milion výstupních tokenů, s kontextovým oknem 1 048 576 tokenů (přibližně jeden milion).
- Jak se V4.1 Flash liší od ostatních modelů rodiny V4.1?
- V4.1 Flash je cenově efektivní varianta, používá novou architekturu CED k udržení nízkého počtu aktivních parametrů a agresivní kompresi KV cache; DeepSeek uvádí, že překonává V4 Pro v výkonu, rychlosti a dokončování úloh i přes nižší cenu za token.
Verdikt kapitánaOpravdu nová architektura, která si zaslouží označení 'Flash': levná na token, postavená pro agenty a otevřená, pokud máte potřebný hardware.
Zobrazit podrobné rozdělení
- 1Začni na základu.Proč 7,000° a ne nula: škála jde od 0° do 9 999°, a část pod 7,000° je vyhrazena pro modely, o kterých zatím žádný zdroj nehlásí, a mají tam náhradní číslo, aby seznamy byly kompletní a nikdy nepřevýšily model s daty. 7,000° je místo, kde začínají naměřená data. Model s reálnými daty, ale téměř žádnými staženími, sedí tady; všechno, co následuje, je měření, a prostor nad základem obsahuje deset desetinných kroků ve staženích po 300° každý. Základ je stejný pro každý model, takže nerozhoduje; rozhodují stupně nad ním.7,000°běžící součet
- 2Přidej stažení.11,955,246 ekvivalentů stažení celkem, z OpenRouter tokeny. Desetinásobek stažení přidá stejných 300°, takže velikost je důležitá, ale nikdy nepřebije skóre.+2,124°9,124°běžící součet
- 3Přidej rychlost přijetí.Zhruba 516,730 stažení denně právě teď, měřeno mezi dvěma odečty, s čtvrtinovou váhou.+428°9,552°běžící součet
- =Skóre heat.Kde se tento model nachází na každém seznamu na tomto webu. Nic jiného ho neupravuje.9,552°
- Heat skóre
- Jedno číslo, které ukazuje, jak moc se model teď používá a chce, od 0° do 9 999°. Každý seznam na tomto webu, který říká nejžhavější, je podle toho seřazený a nic jiného.
- Minimum
- 7 000° je základ, od kterého začíná každý model s reálnými daty. Měřítko je od 0° do 9 999°; část pod minimem je vyhrazena pro zástupce (modely bez dat), aby model s daty byl vždy výš než ten bez. Minimum je stejné pro všechny a nic nerozhoduje; stupně nad ním jsou měření.
- Ekvivalenty stažení
- Všechno, co skóre počítá jako stažení, sečtené: samotná stažení, každý torrent seeder jako 1 000, každý obrázek z AI Horde a každý běh na generujícím webu jako jedno.
- Logaritmická škála
- Počítá se po desítkách, ne po jednotkách: přechod z 1 000 na 10 000 stažení přidá stejný počet stupňů jako z 10 000 na 100 000. Zabraňuje, aby obři přebili všechno ostatní.
- Lajky
- Palce nahoru a lajky ze všech zdrojů, každý za polovinu váhy stažení na logaritmické škále.
- Rychlost přijetí
- Kolik stažení denně model právě teď má, podle rozdílu mezi dvěma odečty zdroje. Čtvrtina váhy oproti termínu stažení.
- Měřené a odhadované
- Měřené znamená, že existují dva záznamy zdroje a rozdíl je skutečný. Odhadované znamená, že je znám jen dnešní celkový údaj a minulost je rozložena přes životnost modelu; stránka uvádí, který typ zobrazuje.
- Seeder
- Někdo, kdo drží kopii vah online, aby si ji ostatní mohli stáhnout přes torrent, nebo hostovaný zrcadlový server, který dělá totéž. Každý takový počítá jako 1 000 stažení.
- AI Horde
- Dobrovolnická síť, která zdarma generuje obrázky na darovaných počítačích. Počet obrázků vytvořených s modelem je veřejný a každý se počítá jako jedno stažení.
- Generační stránky
- Stránky, které hostují vlastní kopie modelu a umožňují lidem generovat s ním, například PixAI, SeaArt a Yodayo. Jejich stažení se počítají stejně jako u Civitai a každý běh generování jako jedno stažení.
- OpenRouter tokeny
- Textový model poskytovaný přes API, jako Claude nebo GPT, nemá žádné váhy ke stažení, takže jeho využití se měří tokeny: kusy textu, které přečetl a napsal přes OpenRouter, bránu, kterou používá mnoho aplikací, za posledních 30 dní. Každých 10,000,000 tokenů se počítá jako jedno stažení. Zdroj: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Plný model (checkpoint)
- Samotné váhy, soubor, který generuje sám o sobě. Má bonus, protože na něm závisí doplňky.
- LoRA a embedding
- Malé doplňkové soubory, které nasměrují váhy někoho jiného k určitému stylu, postavě nebo konceptu. Samy o sobě nemohou běžet.
- Rodina a váhy
- Základ, na kterém je model postavený, například SD 1.5, SDXL, Flux nebo Wan. Každý model dědí datum vydání vah své rodiny.
- Věk
- Stupně odečtené podle toho, jak dávno vyšla váha rodiny: 150° za rok, až do 750°. Staré stažení, která měla roky na nashromáždění, zůstávají nahoře na seznamu.
- Boost rodiny
- Malý, omezený posun pro LoRA rodiny, kterou tato stránka právě podporuje, vždy uvedený v rozpisu.
- Náhradní skóre
- Stabilní číslo pod minimem dané modelu, o kterém zatím žádný zdroj nehlásí, aby seznamy zůstaly kompletní. Nikdy není výše než model s daty.
- Nové! (ochranná lhůta)
- Model mladší než 7 dní ukazuje místo skóre Nové! a nezískává místo v žebříčku. Jeho skóre se počítá od prvního dne, ale model starý jeden den roste rychleji než cokoli jiného, takže bez čekání by #1 týdne byl vždy model, který vyšel včera, místo toho, co vydrželo týden.
- Trend
- Jak růst modelu za určité období odpovídá typickému růstu modelu za stejné období. Rychlejší než obvyklé znamená vzestup, pomalejší pokles.
- Typický model
- Střed katalogu: polovina modelů s číslem rostla rychleji za dané období, polovina pomaleji.
