Тип модели
Мультимодальная Mixture-of-Experts модель
Модель DeepSeek
DeepSeek-V4.1-Flash
DeepSeek выпустила DeepSeek-V4.1-Flash, мультимодальную MoE-модель на 552B параметров, которая обрабатывает текст и изображения и генерирует текст.
Промпт скопируется перед открытием чата.Короткий ответ
Что такое DeepSeek-V4.1-Flash
DeepSeek-V4.1-Flash получила Causal Encoder-Decoder архитектуру, контекст до одного миллиона токенов, нативную работу с изображениями и текстом, сжатие KV-кэша до 890 байт на токен и управляемое усилие рассуждения в диапазоне 1-100.
Что умеет модель
Главные возможности — коротко. Полные условия и параметры доступны ниже.
Параметры
552B backbone parameters
Контекст
До одного миллиона токенов
Архитектура
Causal Encoder-Decoder: 40-layer Transformer, 20-layer causal encoder и 20-layer decoder
Активные параметры
8B параметров на токен при prefill и 16B при decode
KV-кэш
Глобальный KV-кэш сокращён до 890 байт на токен
Все 12 характеристик, доступ и API
- Тип модели
- Мультимодальная Mixture-of-Experts модель
- Параметры
- 552B backbone parameters
- Контекст
- До одного миллиона токенов
- Модальности
- Нативно обрабатывает изображения и текст, генерирует текст авторегрессионно
- Архитектура
- Causal Encoder-Decoder: 40-layer Transformer, 20-layer causal encoder и 20-layer decoder
- Активные параметры
- 8B параметров на токен при prefill и 16B при decode
- KV-кэш
- Глобальный KV-кэш сокращён до 890 байт на токен
- Обучение
- Обучена с нуля на мультимодальном корпусе 45T токенов
- Reasoning effort
- Числовой бюджет 1-100, по умолчанию high соответствует 75
- API
- Официальная новость сообщает, что V4.1 Flash доступна в DeepSeek API как deepseek-flash
- Интеграции
- WorkBuddy, CodeBuddy и OpenCode подключили DeepSeek V4.1 Flash как официальные партнёры
- Референсный код
- inference README описывает читаемую reference implementation, а не production serving engine
Русский язык
DeepSeek-V4.1-Flash на русском
Нет подтверждённых данных.
Лучше всего
Для каких задач подходит
- Генерация текста
- Анализ изображений вместе с текстом
- Задачи с длинным контекстом
- Агентные рабочие процессы
- Многоходовые диалоги и tool calls
- Тестирование формата промптов V4.1
Выбор модели
Когда использовать
Модель стоит рассматривать для задач с большим входным контекстом, агентных сценариев, мультимодального анализа изображений с текстом и генерации текста, если важны подтверждённые механизмы снижения объёма KV-кэша и управляемый бюджет рассуждения.
Что важно учесть
Поддерживается контекст до одного миллиона токенов. Reasoning effort задаётся числом 1-100. parse_message_from_completion_text рассчитан только на корректно оформленный вывод и не восстанавливает повреждённый формат; для продакшена рекомендована дополнительная обработка ошибок.
Доступ и интеграция
API, открытые веса и доступность
Официальная карточка модели опубликована на Hugging Face. На ней перечислены варианты использования с Transformers, vLLM, SGLang и Docker Model Runner. Официальная новость DeepSeek также сообщает о доступе через DeepSeek API с именем deepseek-flash и о подключении WorkBuddy, CodeBuddy и OpenCode.
Статусы моделей меняются. Перед внедрением сверяйте данные в официальном источнике разработчика.
Сравнение
Чем DeepSeek-V4.1-Flash отличается от других моделей
Официальная карточка сообщает о примерно 4-кратном сокращении глобального KV-кэша относительно DeepSeek-V4-Flash и 437-кратном относительно DeepSeek-V1. Официальная новость также говорит о снижении потребности HBM до 1/4 и SSD до 1/8 относительно прошлого поколения.
Интерактивное сравнение
Сравнить DeepSeek-V4.1-Flash с другими моделями
Выберите до четырёх моделей. Сначала сопоставьте назначение и возможности; числовые рейтинги доступны только при сопоставимых проверенных измерениях. Если их нет, она останется в справочнике без выдуманных оценок.
Независимые метрики: Artificial Analysis, DeepSeek. Показатели относятся к указанной конфигурации и API-провайдеру.
Связанные модели
Что сравнить перед выбором
Практический разбор
DeepSeek-V4.1-Flash: что известно о новой мультимодальной модели
DeepSeek-V4.1-Flash обрабатывает текст и изображения, генерирует текст и рассчитана на длинный контекст до одного миллиона токенов.
Читать разбор релизаВопросы и ответы
FAQ о DeepSeek-V4.1-Flash
Что такое DeepSeek-V4.1-Flash?
DeepSeek-V4.1-Flash получила Causal Encoder-Decoder архитектуру, контекст до одного миллиона токенов, нативную работу с изображениями и текстом, сжатие KV-кэша до 890 байт на токен и управляемое усилие рассуждения в диапазоне 1-100.
Работает ли DeepSeek-V4.1-Flash на русском?
Нет подтверждённых данных.
Для каких задач подходит DeepSeek-V4.1-Flash?
Подходящие сценарии: Генерация текста; Анализ изображений вместе с текстом; Задачи с длинным контекстом; Агентные рабочие процессы; Многоходовые диалоги и tool calls; Тестирование формата промптов V4.1.
Когда выбирать DeepSeek-V4.1-Flash?
Модель стоит рассматривать для задач с большим входным контекстом, агентных сценариев, мультимодального анализа изображений с текстом и генерации текста, если важны подтверждённые механизмы снижения объёма KV-кэша и управляемый бюджет рассуждения.
Какие ограничения есть у DeepSeek-V4.1-Flash?
Поддерживается контекст до одного миллиона токенов. Reasoning effort задаётся числом 1-100. parse_message_from_completion_text рассчитан только на корректно оформленный вывод и не восстанавливает повреждённый формат; для продакшена рекомендована дополнительная обработка ошибок.
Сравнение DeepSeek
Сравните модель с актуальной линейкой
Единый калькулятор сопоставляет качество, скорость, стоимость и контекст режимов DeepSeek V4 по данным Artificial Analysis.