DeepSeek

DeepSeek V4.1 FlashОткрытая

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.

#379выпущена 10 сент. 2026 г.·Open Weights·552B (16B active)
textimage1.0M ctxрассуждающая
API-провайдерыПолучить API-ключ →Рейтинг
Интеллект
54.5 #379
AAQI 40.0
Скорость вывода
214 t/s
TTFT 1.21 s · ITL 4.7 ms/tok
Смешанная цена (3:1)
$0.18 /1M
Вход $0.3/M · Выход $1.2/M
Контекст
1.0M
≈ 2,500 стр. A4 · макс. выход 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)

Оси радара приближены по категорийным оценкам там, где нет прямых бенчмарк-измерений — см. Методология.

Сильные стороны и компромиссы

Где модель выигрывает

  • 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

Киллер-сценарии

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.

Быстрый старт для разработчика и API

Сначала задайте DEEPSEEK_API_KEY — получить ключ API
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."}]
  }'

Официальные ресурсы и ссылки

Развёртывание API

Хосты и задержка

Пропускная способность, TTFT и цены на кэш у Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock и Azure.

GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
Матрица провайдеров →

Оценки по источникам

Живые характеристики и архитектура

Под капотом
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.
Дата выпуска
10 сент. 2026 г.
Архитектура
Dense · 552B (16B active)
Параметры
552B (16B active)
Лицензия
Open Weights
Контекстное окно
1,000,000 tokens
Макс. вывод
32,768 tokens
Модальности
text + image
Цены кэша
чтение $0.03 · запись $0.35 /1M
Рассуждение
Уровни усилия
Цена ввода
$0.3/M
Цена вывода
$1.2/M
Скорость вывода
214 t/s
Время до первого токена
1.21 s
Данные обновлены
12 сент. 2026 г.

Оценка ежемесячного счёта

Оценка расходов в месяц
$0.00
Считаем экономию против GPT-4o…

Цитирование и вставка

Бейдж GitHub Markdown
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}
}

Бейдж оценки для README

Живой бейдж Podium Score для README на GitHub или Hugging Face — ведёт на актуальный рейтинг.

Превью
DeepSeek V4.1 Flash LLMPodium Score
Markdown
Loading badge snippet...
HTML
Loading badge snippet...

Ещё от DeepSeek

Альтернативные модели

Ближайшие альтернативы для DeepSeek V4.1 Flash по возможностям, цене и бенчмаркам.

0 / 4
Сравнить →