DeepSeek V4.1 Flash ist da: stärker, schneller, günstiger, mit nativem Multimodal auf der offiziellen Website

Am 10. September 2026 hat DeepSeek V4.1 Flash veröffentlicht. Der Name trägt Flash, doch es ist keine reine Sparversion. Es ist das erste Mitglied einer völlig neuen Architekturfamilie, das erscheint, und das erste Mal, dass DeepSeek natives multimodales Bildverständnis direkt in ein Hauptmodell integriert.

Das deutlichste Signal liegt woanders. DeepSeek hat entschieden, den Verkehr von V4 Pro schrittweise auf V4.1 Flash umzuleiten. Dass ein Modell der Leichtgewichtsklasse den Verkehr des Flaggschiffs übernimmt, sieht man in dieser Branche selten.

Was V4.1 Flash ändert

V4.1 Flash ist ein MoE-Modell mit 552B Parametern auf Basis einer neuen Causal-Encoder-Decoder-Struktur. Das Besondere ist die Asymmetrie von Eingabe und Ausgabe. Auf der Eingabeseite werden nur 8B aktiviert, auf der Ausgabeseite 16B. Lesen ist extrem günstig. Die Rechenleistung landet dort, wo tatsächlich generiert wird.

Laut DeepSeek übertrifft V4.1 Flash durch eine neue Vorabtrainingsmethode und ein umfangreicheres Reinforcement-Learning-Nachtraining in Benchmarks eine Gruppe von Flaggschiffmodellen, V4 Pro eingeschlossen.

Punkt	Spezifikation
Parameter	552B (MoE)
Architektur	Causal-Encoder-Decoder, Eingabe und Ausgabe asymmetrisch
Aktive Parameter	8B Eingabe / 16B Ausgabe
Kontextfenster	1M Tokens
Maximale Ausgabe	384K Tokens
Multimodal	Natives Bildverständnis, kein angesetztes Modul
Denkmodus	Mit und ohne Denken, standardmäßig aktiv
Parallelitätslimit	2.500

Die native Multimodalität verdient einen eigenen Satz. Das frühere V4 Flash Vision Exp setzte Bildverarbeitung auf ein Textmodell auf, weshalb man den Modellnamen wechseln musste. V4.1 Flash integriert das Bildverständnis in dasselbe Modell: Text und Bilder laufen über einen einzigen Endpunkt, ohne separates Routing. Hintergründe zum Ansatz der Vorgängergeneration liefert unser Praxis-Test der V4 Flash Vision Exp API.

KV-Cache auf ein Viertel, und die Agent-Kosten folgen

Wer Agenten betreibt, ist beim Cache-Preis empfindlich. In mehrstufigen Dialogen wird der Verlauf ständig neu gelesen, und Cache-Treffer machen meist den Großteil der Rechnung aus.

Genau hier hat V4.1 Flash an der Architektur gearbeitet. Gegenüber der Vorgängergeneration sinkt der HBM-Bedarf des KV-Cache auf 1/4, der SSD-Bedarf auf 1/8. Der Vergleich, den DeepSeek zum ersten Modell zieht, summiert sich auf eine 437-fache Verkleinerung.

Praktisch heißt das: Die Grenzkosten langer, mehrstufiger Aufgaben sinken deutlich. Ein Agent, der über Dutzende Runden Werkzeuge aufruft, ließ die Rechnung früher fast linear mit der Rundenzahl steigen. Diese Kurve ist jetzt merklich flacher.

Die neuen API-Preise

Die neuen Sätze gelten seit dem 10. September 2026 um 12:00 Uhr. DeepSeek behält das Modell aus Haupt- und Nebenzeiten bei, und der Nebenzeittarif beträgt exakt die Hälfte des Hauptzeittarifs. Hauptzeit ist Montag bis Freitag von 09:00 bis 12:00 und von 14:00 bis 18:00 Uhr Pekinger Zeit. Alles andere ist Nebenzeit.

Die Beträge gelten pro Million Tokens in Yuan.

Posten	Zeitfenster	deepseek-flash	deepseek-v4-pro
Eingabe (Cache-Treffer)	Nebenzeit	0,02 ¥	0,15 ¥
Eingabe (Cache-Treffer)	Hauptzeit	0,04 ¥	0,30 ¥
Eingabe (Cache-Fehltreffer)	Nebenzeit	1 ¥	4,5 ¥
Eingabe (Cache-Fehltreffer)	Hauptzeit	2 ¥	9,0 ¥
Ausgabe	Nebenzeit	4 ¥	13,5 ¥
Ausgabe	Hauptzeit	8 ¥	27,0 ¥
Parallelitätslimit	—	2.500	500

Nebeneinander wird es klar. Eingaben mit Cache-Treffer sind rund 87 % günstiger, ohne Treffer rund 78 %, die Ausgabe rund 70 %. Das Parallelitätslimit steigt von 500 auf 2.500, also auf das Fünffache.

Wenn Sie die Preisentwicklung je Produktlinie verfolgen, liest sich unser Beitrag zur dauerhaften Preissenkung der V4 Pro API gut daneben. Die Motivation jener Senkung war eine andere.

Wo es im Vergleich zu anderen Modellen steht

Zuerst die Herkunft der Zahlen. DeepSeek hat der Ankündigung keine vollständige Benchmark-Tabelle beigelegt. Die folgenden Werte stammen aus Drittanbieter-Auswertungen und Community-Tracking, nicht aus offiziellem Material, und sind entsprechend vorsichtig zu lesen. Drei DeepSeek-Versionen stehen vier externen Rivalen gegenüber, GLM 5.3, Kimi K3, GPT 5.6-Sol und Claude Opus 5, und zwar in allen 19 Tests, damit der Vergleich nicht allein in einem Bild steckt.

Benchmark	V4.1 Flash	V4-Pro 0813	V4-Flash 0731	GLM 5.3	Kimi K3	GPT 5.6-Sol	Claude Opus 5
GPQA Diamond	90.9	92.4	89.9	88.1	92.9	94.1	93.4
HLE	36.8 (39.1*)	42.7*	37.8*	42.0*	43.5	44.5	56.3
Codeforces (Rating)	3471	3348	3289	-	-	-	-
MathArena Apex	65.6	65.3	58.6	-	65.6	-	-
Terminal-Bench 2.1	90.6	87.9	82.7	88.2	88.3	88.8	89.1
Terminal-Bench 3.0	30.0	11.8	7.6	28.3	17.7	34.4	43.3
Terminal-Bench 4.0	31.2	12.4	7.0	37.9	12.6	39.9	51.8
DeepSWE v1.1	74.2	62.7	54.4	66.9	67.5	73.0	74.0
ProgramBench	20.3	15.5	-	19.0	17.5	23.0	37.0
NL2Repo-Bench	65.4	61.5	54.2	58.0	58.0	56.8	75.3
CyberGym	88.1	83.3	76.7	84.5	80.0	84.5	-
SEC-Bench Pro	62.8	56.4	30.9	-	-	74.3	-
ExploitGym	15.3	5.4	1.8	15.0	-	33.7	22.1
HLE (w/tools)	63.9	60.0	51.5	62.5	59.8	-	63.6
Automation-Bench	54.8	43.2	37.7	48.8	46.7	45.8	50.3
Agents’ Last Exam	31.8	25.7	25.2	28.5	27.6	26.7	28.6
Chartography (w/tools)	78.9	-	-	-	68.1	79.9	84.0
BabyVision (w/tools)	89.6	-	-	-	85.7	88.9	94.1
ZeroBench-main (w/tools)	49.0	-	-	-	41.0	53.0	52.0

Mit * markierte Werte stammen aus reinen Textläufen, - bedeutet, dass für diese Zeile keine öffentlichen Zahlen vorliegen. Die Werte sind aus Tests Dritter und Community-Threads zusammengetragen und dienen nur als grober Quervergleich.

Bei Agenten- und Coding-Aufgaben liegt V4.1 Flash im oberen Bereich seiner Klasse. Es erreicht 90,6 bei Terminal-Bench 2.1, 88,1 bei CyberGym, eine Codeforces-Wertung von 3471 und 63,9 bei HLE mit Werkzeugen, womit es die 63,6 von Claude Opus 5 knapp übertrifft.

Die Schwachstelle ist aber real. Bei HLE ohne Werkzeuge kommt es auf 36,8, im reinen Textbereich auf 39,1, deutlich unter den 44,5 von GPT-5.6 Sol und den 56,3 von Claude Opus 5.

Die Positionierung ist eindeutig. Das ist ein sehr gutes Modell für Werkzeugketten, kein neuer Meister des Schlussfolgerns. Wer ihm Aufgaben zum freien Denken ohne Hilfsmittel vorlegen will, sollte die Erwartungen senken.

Die Geschwindigkeit ist der zweite Vorteil. Mehrere unabhängige Tester maßen einen anhaltenden Ausgabedurchsatz zwischen 300 und 355 Tokens pro Sekunde, mit Einzelspitzen über 500. In einem direkten Vergleich lief V4.1 Flash mit 355 Tokens/s gegen 63 Tokens/s bei V4 Pro, und die Zeit bis zum ersten Token fiel von 766 ms auf 178 ms.

Wie man es einbindet

Die Einbindung ist günstig. Modellnamen ändern, fertig.

Verwenden Sie deepseek-flash als Modellnamen. Die Base-URL bleibt https://api.deepseek.com, der Endpunkt im Anthropic-Format liegt unter https://api.deepseek.com/anthropic. Die alten Namen deepseek-v4-flash und deepseek-v4-flash-vision-exp funktionieren weiterhin, bedienen darunter aber V4.1 Flash und werden zum Flash-Tarif abgerechnet.

Funktion	Unterstützung
JSON Output	Ja
Tool Calls	Ja
Responses API	Ja
Anthropic API	Ja
Fortsetzung per Präfix	Ja (Beta)
FIM-Vervollständigung	Nur ohne Denkmodus
Bildverständnis	Ja

Ein Punkt gehört vorausschauend geplant. Ab dem 14. September 2026 um 12:00 Uhr Pekinger Zeit und bis zum Start von V4.1 Pro werden alle Anfragen an deepseek-v4-pro auf V4.1 Flash umgeleitet und zu dessen Tarif abgerechnet.

Wenn Ihre Produktion auf V4 Pro festgenagelt ist, sind die nächsten Tage Ihr letztes Validierungsfenster. Fahren Sie einen Vergleich mit echtem Verkehr und bestätigen Sie die Stabilität der Ausgaben, bevor Sie umstellen. Prompts, die Sie auf V4 Pro optimiert haben, müssen auf V4.1 Flash neu getestet werden. Gehen Sie nicht davon aus, dass sich das Verhalten überträgt.

Die Gewichte und der technische Bericht sind veröffentlicht und bei Hugging Face herunterladbar. DeepSeek weist darauf hin, dass Teams mit Bedarf an großflächigem Deployment und entsprechender Hardware, also rund 2k GPUs plus Speichercluster, sich direkt melden können.

Was Entwickler sagen

Der Hacker-News-Thread sammelte 415 Punkte und 217 Kommentare, und r/singularity führte eine eigene Diskussion. Liest man beides, sind Lob und Kritik ungewöhnlich konkret.

Das Lob dreht sich um das Preis-Leistungs-Verhältnis. Ein Entwickler aus der Agent-Branche sagt, V4.1 Flash konkurriere direkt mit Gemini Flash, liefere bei Agenten-Aufgaben bessere Qualität und koste 20 bis 30 Prozent des Preises pro Aufgabe. Ein anderer konvertierte damit massenhaft .metal-Kernel nach .cu und berichtete von weniger Steuerungsaufwand als bei Opus, besseren Kommentaren und 300 bis 400 Tokens pro Sekunde.

Die Kritik ist ebenso konkret. Ein Entwickler beschreibt Agenten, die bei einem fehlgeschlagenen Werkzeugaufruf in Wiederholungsschleifen geraten, und nennt als Lösung explizite Hinweise zur Fehlerbehebung in den Fehlermeldungen. Ein anderer meldet instabile Sprachbefolgung: Eine englische Frage liefert manchmal eine Gedankenkette auf Chinesisch, und eine Frage zu einem lokalen deutschen Thema kam auf Deutsch beantwortet zurück. Andere fordern eine echte mittlere Stufe beim Denkaufwand, weil die Skala von low direkt auf high und max springt und high sehr viele Tokens verbrennt.

Am umstrittensten bleibt die Umleitung des Pro-Verkehrs auf Flash. Gegner argumentieren, wer einen Workflow auf V4 Pro validiert habe, dem dürfe man nicht unbemerkt das Modell unter der Produktion austauschen. Befürworter halten entgegen, dieses Labor wechsle seit V3.2 bei jeder Veröffentlichung das zugrunde liegende Modell, und wer langfristige Stabilität brauche, solle die offenen Gewichte selbst hosten.

Auf Reddit ist die Stimmung ähnlich: beeindruckt von der Effizienz, skeptisch gegenüber der Idee, dass ein Modell der Flash-Klasse im Alltag wirklich etwas wie Kimi K3 übertrifft. Diese Skepsis ist berechtigt. Benchmarks überzeichnen ordentliche Aufgaben und unterschätzen das Chaos echter Arbeit.

Ein Detail wird oft übersehen. Das frühere V4 Flash hatte 284B, eine Größe, die viele lokal betreiben konnten. V4.1 Flash wächst auf 552B, und die Hürde für lokales Deployment steigt mit.

Häufige Fragen

Wann wurde V4.1 Flash veröffentlicht? Am 10. September 2026.

Was muss ich für den Aufruf ändern? Den Modellnamen auf deepseek-flash setzen. Sonst ändert sich nichts, die Kompatibilität mit dem OpenAI SDK bleibt.

Akzeptiert es Bilder? Ja, über natives Bildverständnis statt eines angesetzten Moduls. Text und Bilder teilen sich einen Endpunkt.

Wie groß ist das Kontextfenster? 1M Tokens, mit bis zu 384K Tokens Ausgabe.

Ist es besser als V4 Pro? Bei Agenten- und Coding-Aufgaben übertrifft es V4 Pro laut DeepSeek umfassend, weshalb das Flaggschiff ausläuft. Beim reinen Schlussfolgern liegt es hinter den darauf spezialisierten Modellen Opus 5 und GPT-5.6 Sol.

Wie viel günstiger ist es? Die Ausgabe in der Nebenzeit liegt bei 4 ¥ pro Million Tokens gegenüber 13,5 ¥ bei V4 Pro, also rund 70 % weniger. Eingaben mit Cache-Treffer fallen von 0,15 ¥ auf 0,02 ¥.

Kann ich es lokal betreiben? Die Gewichte sind offen, aber 552B stellen Anforderungen, die private Hardware überfordern.

Kann ich es kostenlos testen? Die API wird nutzungsabhängig abgerechnet. Für einen schnellen Test nutzen Sie den Zugang unten.

Online testen

Wenn Sie keine API aufsetzen möchten, können Sie es direkt auf der offiziellen DeepSeek-Website deepseek4.hk nutzen. Dieser Weg läuft bereits auf V4.1 Flash, mit 1M-Kontext, Bildverständnis und Werkzeugaufrufen. Kein API-Schlüssel nötig, einfach öffnen und losreden.

Unser DeepSeek-Nutzungsleitfaden zeigt den schnellsten Weg zur Produktivität. Wenn Sie noch Zugänge und Kontodetails klären, deckt der Leitfaden zur offiziellen Website das ausführlicher ab. Und für den größeren V4.1-Zusammenhang eignet sich unsere Zusammenfassung zu Finanzierung, Preissenkung und Multimodalität als Hintergrundlektüre.