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.


Ghi chú của thuyền trưởng
Nổi tiếng với
- Kích hoạt bất đối xứng (8 tỷ prefill, 16 tỷ decode) giảm chi phí tính toán so với tổng kích thước mô hình.
- Dung lượng bộ nhớ đệm KV khoảng 890 byte mỗi token, chỉ bằng khoảng một phần tư thế hệ Flash trước đó.
- Kiến trúc đa phương thức gốc: thị giác được huấn luyện đồng thời với văn bản từ ngày đầu, không phải gắn thêm sau.
- Nỗ lực suy luận có thể điều chỉnh (số nguyên 1–100) cho phép bạn đánh đổi độ chính xác lấy chi phí suy luận.
- Thiết kế cho lập trình, các tác nhân sử dụng máy tính và hoàn thành tác vụ đa bước với tầm nhìn dài hạn.
Cẩn thận với
- Với 552 tỷ tham số tổng, chạy mô hình này tại chỗ đòi hỏi phần cứng rất mạnh; hầu hết người dùng sẽ sử dụng API.
- Kiến trúc CED mới và chưa được kiểm chứng rộng rãi trong môi trường sản xuất ngoài các điểm chuẩn của DeepSeek.
- Token đầu ra có chi phí cao gấp khoảng 16 lần token đầu vào, nên các kết quả đầu ra dài sẽ tốn kém nhanh chóng.
Lời nhắc để thử
So sánh với
- DeepSeek Flash LatestMô hình chỉ APIngữ cảnh 1,048,576 token · Đầu vào $0.04/M, đầu ra $0.68/M
- DeepSeek V4 Flash 0731Mô hình mở trọng sốngữ cảnh 1,048,576 token · Đầu vào $0.01/M, đầu ra $1.28/M
- DeepSeek V4 Flash 0423Mô hình mở trọng sốngữ cảnh 1,048,576 token · Đầu vào $0.09/M, đầu ra $0.18/M
- DeepSeek V4 Pro 0813Mô hình mở trọng sốngữ cảnh 1,048,576 token · Đầu vào $1.32/M, đầu ra $3.96/M
Câu hỏi thường gặp
- Trọng số có mở và tôi có thể chạy DeepSeek V4.1 Flash tại chỗ không?
- Có, trọng số được công bố trên Hugging Face tại deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash. Với 552 tỷ tham số tổng, bạn sẽ cần phần cứng mạnh để chạy tại chỗ; hầu hết mọi người sẽ dùng API thay vì vậy.
- DeepSeek V4.1 Flash có giá bao nhiêu và cửa sổ ngữ cảnh là bao nhiêu?
- API có giá 0,04 USD cho mỗi triệu token đầu vào và 0,63 USD cho mỗi triệu token đầu ra, với cửa sổ ngữ cảnh 1.048.576 token (khoảng một triệu).
- V4.1 Flash khác gì so với các phiên bản khác trong gia đình V4.1?
- V4.1 Flash là cấp độ tiết kiệm chi phí, sử dụng kiến trúc CED mới để giữ số tham số kích hoạt thấp và nén bộ nhớ đệm KV mạnh mẽ; DeepSeek báo cáo nó vượt trội V4 Pro về hiệu suất, tốc độ và hoàn thành tác vụ mặc dù chi phí trên mỗi token thấp hơn.
Phán quyết của thuyền trưởngMột kiến trúc thực sự mới mẻ xứng đáng với nhãn 'Flash': chi phí trên mỗi token thấp, xây dựng cho các tác nhân, và mở nếu bạn có phần cứng.
Hiển thị phân tích chi tiết
- 1Bắt đầu từ điểm sàn.Tại sao là 7,000° chứ không phải 0: thang điểm chạy từ 0° đến 9.999°, và phần dưới 7,000° dành cho các mô hình chưa có nguồn báo cáo, mang số thay thế để danh sách đầy đủ và không bao giờ vượt trên mô hình có dữ liệu. 7,000° là nơi bắt đầu dữ liệu đo được. Một mô hình có dữ liệu thật nhưng gần như không có lượt tải đứng ở đây; mọi thứ tiếp theo là đo lường, và phần trên điểm sàn có mười bước tăng gấp mười lần lượt tải, mỗi bước 300°. Điểm sàn giống nhau cho mọi mô hình, nên nó không quyết định gì; chỉ có các độ trên nó mới quyết định.7,000°tổng đang chạy
- 2Thêm lượt tải về.11,955,246 lượt tải tương đương tổng cộng, từ Token OpenRouter. Mười lần lượt tải thêm cùng 300°, nên kích thước quan trọng nhưng không bao giờ chiếm hết điểm.+2,124°9,124°tổng đang chạy
- 3Thêm tỷ lệ áp dụng.Khoảng 516,730 lượt tải mỗi ngày hiện tại, đo giữa hai lần đọc, bằng một phần tư trọng số.+428°9,552°tổng đang chạy
- =Điểm nhiệt.Mô hình này đứng ở đâu trên mọi danh sách của trang này. Không có gì khác điều chỉnh nó.9,552°
- Điểm nhiệt
- Một số duy nhất cho biết mô hình được dùng và mong muốn thế nào hiện tại, từ 0° đến 9.999°. Mọi danh sách trên trang này nói về độ hot đều sắp xếp theo nó và không theo gì khác.
- Sàn điểm
- 7.000° là điểm bắt đầu cho mọi mô hình có dữ liệu thật. Thang điểm chạy từ 0° đến 9.999°; phần dưới sàn dành cho mô hình thay thế (mô hình không có dữ liệu), để mô hình có dữ liệu luôn xếp trên mô hình không có. Sàn điểm giống nhau cho tất cả và không quyết định gì; điểm trên sàn mới là thước đo.
- Tương đương lượt tải
- Tất cả những gì điểm số coi là lượt tải, cộng lại: lượt tải thật, mỗi người chia sẻ torrent tính 1.000, mỗi ảnh AI Horde và mỗi lượt chạy trên trang tạo ảnh tính một.
- Thang log
- Đếm theo chục, không phải theo đơn vị: từ 1.000 lên 10.000 lượt tải thêm cùng số điểm như từ 10.000 lên 100.000. Giúp tránh việc các mô hình lớn lấn át hết mọi thứ khác.
- Lượt thích
- Giơ ngón tay cái và lượt thích từ mọi nguồn, mỗi lượt bằng một nửa lượt tải trên thang log.
- Tỷ lệ áp dụng
- Bao nhiêu lượt tải mỗi ngày mà mô hình nhận được hiện tại, tính từ chênh lệch giữa hai lần đọc nguồn. Bằng một phần tư trọng số của lượt tải.
- Đã đo và ước tính
- Đã đo nghĩa là có hai lần đọc từ một nguồn và sự khác biệt là thật. Ước tính nghĩa là chỉ biết tổng số hôm nay và quá khứ được phân bổ trong suốt thời gian tồn tại của mô hình; trang web sẽ nói rõ đang hiển thị loại nào.
- Seeder
- Người giữ bản sao trọng số trực tuyến để người khác tải qua torrent, hoặc một bản sao lưu trữ làm điều tương tự. Mỗi người được tính là 1.000 lượt tải.
- AI Horde
- Một mạng lưới tình nguyện tạo ảnh miễn phí trên máy tính được hiến tặng. Số ảnh nó đã tạo với một mô hình được công khai, và mỗi ảnh được tính là một lượt tải.
- Trang tạo ảnh
- Các trang lưu trữ bản sao mô hình riêng và cho phép người dùng tạo ảnh, như PixAI, SeaArt và Yodayo. Lượt tải của họ được tính giống như Civitai và mỗi lần tạo ảnh được tính là một lượt tải.
- Token OpenRouter
- Mô hình văn bản phục vụ qua API, như Claude hoặc GPT, không có trọng số để tải xuống, nên sử dụng token để đo lường: các đoạn văn bản nó đọc và viết qua OpenRouter, một cổng kết nối nhiều ứng dụng sử dụng, trong 30 ngày qua. Mỗi 10,000,000 token tính là một lượt tải. Nguồn: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Mô hình đầy đủ (checkpoint)
- Chính là trọng số, file tự tạo ảnh. Nó được cộng thêm điểm vì các add-on phụ thuộc vào nó.
- LoRA và embedding
- Các file add-on nhỏ giúp điều chỉnh trọng số của người khác theo phong cách, nhân vật hoặc ý tưởng. Chúng không thể chạy riêng.
- Gia đình và trọng số
- Nền tảng mà mô hình xây dựng trên đó, như SD 1.5, SDXL, Flux hoặc Wan. Mỗi mô hình kế thừa ngày phát hành của trọng số gia đình nó.
- Tuổi
- Điểm trừ dựa trên thời gian trọng số gia đình được phát hành: 150° mỗi năm, tối đa 750°. Nó giữ lại lượt tải cũ đã tích tụ nhiều năm bằng cách đóng băng đầu danh sách.
- Tăng gia đình
- Một đẩy nhỏ có giới hạn cho LoRA của một gia đình mà trang này đang ưu tiên, luôn được liệt kê trong phần phân tích.
- Điểm thay thế
- Một số ổn định dưới mức tối thiểu dành cho mô hình chưa có báo cáo nguồn, để danh sách luôn đầy đủ. Nó không bao giờ xếp trên mô hình có dữ liệu.
- Mới! (giai đoạn thử nghiệm)
- Mô hình dưới 7 ngày tuổi hiển thị Mới! thay vì điểm số và không được xếp hạng. Điểm số được tính từ ngày đầu tiên, nhưng mô hình mới một ngày tăng trưởng nhanh nhất, nên nếu không chờ đợi thì #1 tuần này sẽ luôn là mô hình mới ra hôm qua thay vì mô hình giữ vững trong tuần.
- Xu hướng
- Tốc độ tăng trưởng của mô hình trong một khoảng thời gian so với tốc độ tăng trưởng trung bình của mô hình khác trong cùng khoảng thời gian. Nhanh hơn trung bình là tăng, chậm hơn là giảm.
- Mô hình điển hình
- Giữa danh mục: một nửa mô hình có số liệu tăng nhanh hơn trong khoảng thời gian, một nửa tăng chậm hơn.
