DeepSeek

DeepSeek V4.1 Flashओपन

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.

#379रिलीज़ 10 सित॰ 2026·Open Weights·552B (16B active)
textimage1.0M ctxरीज़निंग
API प्रदाताAPI कुंजी प्राप्त करें →रैंकिंग
बुद्धिमत्ता
54.5 #379
AAQI 40.0
आउटपुट गति
214 t/s
TTFT 1.21 s · ITL 4.7 ms/tok
ब्लेंडेड मूल्य (3:1)
$0.18 /1M
इनपुट $0.3/M · आउटपुट $1.2/M
कॉन्टेक्स्ट
1.0M
≈ 2,500 A4 पेज · अधिकतम आउटपुट 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)

जहाँ सीधे बेंचमार्क माप उपलब्ध नहीं हैं, वहाँ रडार अक्ष श्रेणी स्कोर से अनुमानित हैं — कार्यप्रणाली देखें।

ताकत और समझौते

जहां यह जीतता है

  • 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

किलर उपयोग केस

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.

डेवलपर क्विकस्टार्ट और API

पहले DEEPSEEK_API_KEY सेट करें — API कुंजी प्राप्त करें
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."}]
  }'

आधिकारिक संसाधन और लिंक

API डिप्लॉयमेंट

होस्ट और लेटेंसी की तुलना

Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock और Azure पर थ्रूपुट, TTFT और कैश मूल्य।

GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
प्रदाता मैट्रिक्स देखें →

स्रोत के अनुसार स्कोर

लाइव स्पेक्स और आर्किटेक्चर

अंदर की झलक
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.
रिलीज़ तिथि
10 सित॰ 2026
आर्किटेक्चर
Dense · 552B (16B active)
पैरामीटर
552B (16B active)
लाइसेंस
Open Weights
कॉन्टेक्स्ट विंडो
1,000,000 tokens
अधिकतम आउटपुट
32,768 tokens
मोडैलिटी
text + image
कैश मूल्य
रीड $0.03 · राइट $0.35 /1M
रीजनिंग
एफर्ट स्तर
इनपुट कीमत
$0.3/M
आउटपुट कीमत
$1.2/M
आउटपुट गति
214 t/s
पहले टोकन तक का समय
1.21 s
डेटा अपडेट
12 सित॰ 2026

अनुमानित मासिक बिल

अनुमानित मासिक खर्च
$0.00
GPT-4o की तुलना में बचत की गणना…

उद्धरण और एम्बेड

GitHub Markdown बैज
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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}
}

स्कोर बैज एम्बेड करें

अपने GitHub या Hugging Face README में लाइव Podium Score बैज जोड़ें — यह लाइव रैंकिंग पर ले जाता है।

पूर्वावलोकन
DeepSeek V4.1 Flash LLMPodium Score
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DeepSeek के अन्य मॉडल

वैकल्पिक मॉडल

क्षमता, मूल्य और बेंचमार्क स्कोर के आधार पर DeepSeek V4.1 Flash के निकटतम विकल्प।

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