DeepSeek
DeepSeek V4.1 Flashمفتوح
DeepSeek V4.1 Flash is an open-weights MoE reasoning model with 552B total (16B active) parameters, 1.0M context, and chain-of-thought problem solving.
الذكاء
54.5 #379
AAQI 40.0
سرعة الإخراج
214 t/s
TTFT 1.21 s · ITL 4.7 ms/tok
السعر الممزوج (3:1)
$0.18 /1M
إدخال $0.3/M · إخراج $1.2/M
السياق
1.0M
≈ 2,500 صفحة A4 · أقصى إخراج 32,768
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
DeepSeek V4.1 Flash
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
محاور الرادار تقريبية من درجات الفئات عند غياب قياسات مباشرة — راجع المنهجية.
نقاط القوة والمقايضات
أين يتفوق
- Open weights — self-host, fine-tune and audit with no vendor lock-in
- 1.0M context — swallows whole repos, codebases or corpora in one pass
- 214 tok/s output — fast enough for real-time agents
- Very low blended price — $0.18/1M mixed tokens
حالات استخدام قاتلة
Deep research
Synthesis across broad knowledge domains with citation-grade recall.
Math & proof work
Step-verified reasoning for olympiad math, theorem proving and formal verification.
SWE-bench agents
Issue-to-PR resolution across multi-file repos — refactor, test and verify autonomously.
بداية سريعة للمطورين و API
عيّن
DEEPSEEK_API_KEY أولاً — احصل على مفتاح APIcurl https://api.deepseek.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $DEEPSEEK_API_KEY" \
-H "content-type: application/json" \
-d '{
"model": "deepseek-v4-1-flash",
"messages": [{"role": "user", "content": "Refactor this function for O(n) time and explain the change."}]
}'import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.deepseek.com/v1",
api_key=os.environ["DEEPSEEK_API_KEY"],
)
resp = client.chat.completions.create(
model="deepseek-v4-1-flash",
messages=[{"role": "user", "content": "Refactor this function for O(n) time and explain the change."}],
)
print(resp.choices[0].message.content)const res = await fetch("https://api.deepseek.com/v1/chat/completions", {
method: "POST",
headers: {
Authorization: `Bearer ${process.env.DEEPSEEK_API_KEY}`,
"content-type": "application/json",
},
body: JSON.stringify({
model: "deepseek-v4-1-flash",
messages: [{ role: "user", content: "Refactor this function for O(n) time and explain the change." }],
}),
});
console.log((await res.json()).choices[0].message.content);الموارد والروابط الرسمية
نشر API
مقارنة المضيفين ووقت الاستجابة
الإنتاجية وTTFT وتسعير ذاكرة التخزين المؤقت عبر Groq وCerebras وTogether وDeepInfra وFireworks وBedrock وAzure.
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
الدرجات حسب المصدر
الدرجات حسب الفئة
نتائج الاختبارات
المواصفات الحية والبنية
تحت الغطاء
Dense · 552B (16B active)
- Switchable reasoning effort — trading latency and tokens for accuracy on hard problems.
- Prompt caching supported — cached input reads at $0.03/1M tokens.
تاريخ الإصدار
10 سبتمبر 2026
البنية
Dense · 552B (16B active)
المعلمات
552B (16B active)
الترخيص
Open Weights
نافذة السياق
1,000,000 tokens
أقصى إخراج
32,768 tokens
الوسائط
text + image
أسعار التخزين المؤقت
قراءة $0.03 · كتابة $0.35 /1M
الاستدلال
مستويات الجهد
سعر الإدخال
$0.3/M
سعر الإخراج
$1.2/M
سرعة الإخراج
214 t/s
الزمن حتى أول رمز
1.21 s
آخر تحديث
12 سبتمبر 2026
الفاتورة الشهرية المقدرة
الإنفاق الشهري المقدر
$0.00
جارٍ حساب التوفير مقابل GPT-4o…
اقتباس وتضمين
شارة Markdown لـ GitHub
Loading badge markdown...BibTeX
@misc{llmpodium2026deepseekv41flash,
title = {Benchmark Analysis and Intelligence Evaluation of DeepSeek V4.1 Flash},
author = {LLMPodium Research},
year = {2026},
url = {https://llmpodium.com/models/deepseek-v4-1-flash}
}تضمين شارة النتيجة
أضف شارة Podium Score المباشرة إلى ملف README على GitHub أو Hugging Face — ترتبط بالترتيب المباشر.
معاينة
Markdown
Loading badge snippet...HTML
Loading badge snippet...المزيد من DeepSeek
النماذج البديلة
أقرب البدائل لـ DeepSeek V4.1 Flash استناداً إلى القدرات والأسعار ونتائج الاختبارات.