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.

#379প্রকাশিত ১০ সেপ, ২০২৬·Open Weights·552B (16B active)
textimage1.0M ctxরিজনিং
API প্রোভাইডারAPI কী নিন →র‍্যাংকিং
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)
Coding (52)Mathematics (68)Hard Science (GPQA) (58)Agentic & Tool Use (48)Knowledge (MMLU) (46)Vision / Multimodal (50)

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 নিন
curl 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."}]
  }'

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
প্রোভাইডার ম্যাট্রিক্স দেখুন →

উৎস অনুযায়ী স্কোর

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
DeepSeek V4.1 Flash LLMPodium Score
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।

0 / 4