DeepSeek
DeepSeek V4.1 Flashオープン
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.
知能指数
54.5 #379
AAQI 40.0
出力速度
214 t/s
TTFT 1.21 s · ITL 4.7 ms/tok
ブレンド価格 (3:1)
$0.18 /1M
入力 $0.3/M · 出力 $1.2/M
コンテキスト
1.0M
約 2,500 枚のA4ページ · 最大出力 32,768
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
DeepSeek V4.1 Flash
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
直接のベンチマーク測定がない場合、レーダー軸はカテゴリスコアから近似されます — 評価方法 を参照。
強みとトレードオフ
強み
- 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
キラーユースケース
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.
開発者向けクイックスタートとAPI
まず
DEEPSEEK_API_KEY を設定 — APIキーを取得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."}]
}'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);公式リソースとリンク
API デプロイ
ホストとレイテンシを比較
Groq、Cerebras、Together、DeepInfra、Fireworks、Bedrock、Azure 全体のスループット、TTFT、キャッシュ料金。
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
ソース別スコア
カテゴリー別スコア
ベンチマーク結果
ライブスペックとアーキテクチャ
内部構造
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.
リリース日
2026年9月10日
アーキテクチャ
Dense · 552B (16B active)
パラメータ数
552B (16B active)
ライセンス
Open Weights
コンテキストウィンドウ
1,000,000 tokens
最大出力
32,768 tokens
モダリティ
text + image
キャッシュ料金
読み取り $0.03 · 書き込み $0.35 /1M
推論
エフォートレベル
入力価格
$0.3/M
出力価格
$1.2/M
出力速度
214 t/s
最初のトークンまでの時間
1.21 s
データ更新日
2026年9月12日
月額請求の見積もり
月額見積もり
$0.00
GPT-4o との節約額を計算中…
引用と埋め込み
GitHub Markdown バッジ
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@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}
}スコアバッジを埋め込む
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代替モデル
機能、価格、ベンチマークスコアに基づく DeepSeek V4.1 Flash の最適な代替モデル。