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.
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
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
Быстрый старт для разработчика и API
DEEPSEEK_API_KEY — получить ключ APIcurl 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);Официальные ресурсы и ссылки
Хосты и задержка
Пропускная способность, TTFT и цены на кэш у Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock и Azure.
Оценки по источникам
Оценки по категориям
Результаты бенчмарков
Живые характеристики и архитектура
- Switchable reasoning effort — trading latency and tokens for accuracy on hard problems.
- Prompt caching supported — cached input reads at $0.03/1M tokens.
Оценка ежемесячного счёта
Цитирование и вставка
Loading badge markdown...@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.
Loading badge snippet...Loading badge snippet...Ещё от DeepSeek
Альтернативные модели
Ближайшие альтернативы для DeepSeek V4.1 Flash по возможностям, цене и бенчмаркам.