DeepSeek
DeepSeek V4.1 Flashওপেন
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.
বুদ্ধিমত্তা
54.5 #379
AAQI 40.0
আউটপুট গতি
214 t/s
TTFT 1.21 s · ITL 4.7 ms/tok
ব্লেন্ডেড মূল্য (3:1)
$0.18 /1M
ইনপুট $0.3/M · আউটপুট $1.2/M
কনটেক্সট
1.0M
≈ 2,500টি A4 পৃষ্ঠা · সর্বোচ্চ আউটপুট 32,768
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
DeepSeek V4.1 Flash
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
সরাসরি বেঞ্চমার্ক মাপ না থাকলে রাডার অক্ষ বিভাগ স্কোর থেকে আনুমানিক — পদ্ধতি দেখুন।
শক্তি ও ট্রেড-অফ
যেখানে এটি জেতে
- 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
কিলার ব্যবহারের ক্ষেত্র
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.
ডেভেলপার কুইকস্টার্ট ও API
প্রথমে
DEEPSEEK_API_KEY সেট করুন — API কী নিনcurl 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);অফিসিয়াল রিসোর্স ও লিংক
API ডিপ্লয়মেন্ট
হোস্ট ও লেটেন্সি তুলনা করুন
Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock ও Azure জুড়ে থ্রুপুট, TTFT ও ক্যাশে মূল্য।
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
উৎস অনুযায়ী স্কোর
বিভাগ অনুযায়ী স্কোর
বেঞ্চমার্ক ফলাফল
লাইভ স্পেসিফিকেশন ও আর্কিটেকচার
ভেতরের কাঠামো
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.
প্রকাশের তারিখ
১০ সেপ, ২০২৬
আর্কিটেকচার
Dense · 552B (16B active)
প্যারামিটার
552B (16B active)
লাইসেন্স
Open Weights
কনটেক্সট উইন্ডো
1,000,000 tokens
সর্বোচ্চ আউটপুট
32,768 tokens
মডালিটি
text + image
ক্যাশে মূল্য
রিড $0.03 · রাইট $0.35 /1M
রিজনিং
এফর্ট লেভেল
ইনপুট দাম
$0.3/M
আউটপুট দাম
$1.2/M
আউটপুট গতি
214 t/s
প্রথম টোকেনের সময়
1.21 s
ডেটা আপডেট
১২ সেপ, ২০২৬
আনুমানিক মাসিক বিল
আনুমানিক মাসিক খরচ
$0.00
GPT-4o-র তুলনায় সঞ্চয় হিসাব হচ্ছে…
উদ্ধৃতি ও এম্বেড
GitHub Markdown ব্যাজ
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}
}স্কোর ব্যাজ এম্বেড করুন
আপনার GitHub বা Hugging Face README-তে লাইভ Podium স্কোর ব্যাজ যোগ করুন — এটি লাইভ র্যাংকিং-এ ফেরে।
প্রিভিউ
Markdown
Loading badge snippet...HTML
Loading badge snippet...DeepSeek-এর আরও মডেল
বিকল্প মডেলসমূহ
সক্ষমতা, মূল্য এবং বেঞ্চমার্ক স্কোরের ভিত্তিতে DeepSeek V4.1 Flash-এর নিকটতম বিকল্প।