DeepSeek
DeepSeek V4.1 Flashโอเพ่นซอร์ส
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.
ดัชนีปัญญา
54.5 #379
AAQI 40.0
ความเร็วขาออก
214 t/s
TTFT 1.21 s · ITL 4.7 ms/tok
ราคาเฉลี่ย (3:1)
$0.18 /1M
ขาเข้า $0.3/M · ขาออก $1.2/M
บริบท
1.0M
≈ 2,500 หน้า A4 · ขาออกสูงสุด 32,768
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
DeepSeek V4.1 Flash
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
แกนเรดาร์ประมาณจากคะแนนหมวดหมู่เมื่อไม่มีการวัดเบนช์มาร์กโดยตรง — ดู ระเบียบวิธี
จุดแข็งและข้อแลกเปลี่ยน
จุดที่ชนะ
- 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
กรณีใช้งานเด็ด
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.
ควิกสตาร์ตสำหรับนักพัฒนาและ API
ตั้งค่า
DEEPSEEK_API_KEY ก่อน — รับคีย์ 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);ทรัพยากรและลิงก์อย่างเป็นทางการ
การใช้งาน API
เปรียบเทียบโฮสต์และเวลาแฝง
อัตราความเร็ว TTFT และราคาแคชบน Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock และ Azure
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
คะแนนแยกตามแหล่งข้อมูล
คะแนนแยกตามหมวดหมู่
ผลการทดสอบ Benchmark
สเปกสดและสถาปัตยกรรม
ภายใต้ฝากระโปรง
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.
วันที่เปิดตัว
10 ก.ย. 2569
สถาปัตยกรรม
Dense · 552B (16B active)
พารามิเตอร์
552B (16B active)
สัญญาอนุญาต
Open Weights
ขนาดคอนเทกซ์
1,000,000 tokens
เอาต์พุตสูงสุด
32,768 tokens
โมดัลิตี
text + image
ราคาแคช
อ่าน $0.03 · เขียน $0.35 /1M
การให้เหตุผล
ระดับความพยายาม
ราคาขาเข้า
$0.3/M
ราคาขาออก
$1.2/M
ความเร็วขาออก
214 t/s
เวลาถึงโทเค็นแรก
1.21 s
อัปเดตข้อมูล
12 ก.ย. 2569
ค่าใช้จ่ายรายเดือนโดยประมาณ
ค่าใช้จ่ายรายเดือนโดยประมาณ
$0.00
กำลังคำนวณการประหยัดเทียบ GPT-4o…
อ้างอิงและฝัง
ป้าย 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}
}ฝังป้ายคะแนน
เพิ่มป้าย Podium Score แบบสดลงใน README ของ GitHub หรือ Hugging Face — ลิงก์กลับไปยังอันดับสด
ตัวอย่าง
Markdown
Loading badge snippet...HTML
Loading badge snippet...โมเดลอื่นจาก DeepSeek
โมเดลทางเลือก
ทางเลือกที่ใกล้เคียงที่สุดสำหรับ DeepSeek V4.1 Flash โดยอิงตามความสามารถ ราคา และคะแนนเบนช์มาร์ก