انتشار DeepSeek V4.1 Flash: قوی‌تر، سریع‌تر و مقرون‌به‌صرفه‌تر، همراه با پشتیبانی چندوجهی بومی در سایت رسمی

در ۱۰ سپتامبر ۲۰۲۶، دیپ‌سیک نسخهٔ V4.1 Flash را منتشر کرد. نامش Flash دارد، اما این بار فقط یک نسخهٔ ارزان نیست. این نخستین عضو از سری معماری جدید مدل است و همچنین نخستین باری است که دیپ‌سیک درک تصویر چندوجهی بومی را مستقیم در مدل اصلی جای داده است.

نشانهٔ روشن‌تر این است که دیپ‌سیک تصمیم گرفته ترافیک V4 Pro را به‌تدریج به V4.1 Flash منتقل کند. اینکه یک مدل در ردهٔ سبک جای مدل پرچم‌دار را بگیرد، در این صنعت چندان رایج نیست.

V4.1 Flash چه چیزی را تغییر داده

V4.1 Flash یک مدل MoE با ۵۵۲ میلیارد پارامتر است که از معماری تازهٔ Causal-Encoder-Decoder استفاده می‌کند. ویژگی این معماری نامتقارن بودن ورودی و خروجی است. سمت ورودی تنها ۸ میلیارد پارامتر فعال می‌شود و سمت خروجی ۱۶ میلیارد. به بیان ساده، هزینهٔ خواندن بسیار پایین نگه داشته می‌شود و توان محاسباتی واقعی فقط صرف بخش تولید پاسخ می‌شود.

به گفتهٔ دیپ‌سیک، همراه با روش پیش‌آموزش جدید و پس‌آموزش با یادگیری تقویتی در مقیاس بزرگ‌تر، V4.1 Flash در آزمون‌های استاندارد از شماری از مدل‌های پرچم‌دار از جمله V4 Pro جلو زده است.

مورد	مشخصه
پارامترها	۵۵۲ میلیارد (MoE)
معماری	Causal-Encoder-Decoder، ورودی و خروجی نامتقارن
پارامترهای فعال	ورودی ۸B / خروجی ۱۶B
طول بافت	۱M توکن
حداکثر خروجی	۳۸۴ هزار توکن
چندوجهی	درک تصویر بومی، نه ماژول بینایی ضمیمه
حالت تفکر	پشتیبانی از حالت تفکر و بدون تفکر، پیش‌فرض با تفکر
سقف هم‌زمانی	۲۵۰۰

موضوع چندوجهی بومی ارزش گفتن جداگانه دارد. نسخهٔ پیشین V4 Flash Vision Exp توانایی بینایی را به‌صورت ضمیمه به یک مدل متنی اضافه می‌کرد و برای استفاده باید نام مدل عوض می‌شد. V4.1 Flash درک تصویر را در همان مدل جای داده است. متن و تصویر از یک ورودی یکسان می‌گذرند و دیگر مسیریابی جداگانه لازم نیست. برای دیدن عملکرد راه‌حل بینایی نسل قبل می‌توانید آزمون API نسخهٔ V4 Flash Vision Exp را بخوانید.

حافظهٔ نهان به یک‌چهارم رسید و هزینهٔ Agent هم پایین آمد

هر کسی که Agent می‌سازد به هزینهٔ حافظهٔ نهان حساس است. در گفتگوهای چندنوبتی، بافت تاریخی بارها خوانده می‌شود و توکن‌های منطبق با حافظهٔ نهان معمولاً سهم بزرگی از صورت‌حساب را می‌سازند.

V4.1 Flash در این بخش در سطح معماری دست برده است. در مقایسه با نسل قبل، نیاز KV Cache به HBM به یک‌چهارم و نیاز به SSD به یک‌هشتم کاهش یافته است. بر اساس مقایسهٔ دیپ‌سیک با مدل نسل اول، KV Cache در مجموع ۴۳۷ برابر کوچک‌تر شده است.

معنای واقعی این عدد آن است که هزینهٔ حاشیه‌ای کارهای چندنوبتی با بافت طولانی به‌شدت پایین آمده. پیش‌تر اجرای یک Agent با چند ده نوبت فراخوانی ابزار باعث می‌شد صورت‌حساب تقریباً خطی با تعداد نوبت بالا برود، اکنون شیب آن منحنی آشکارا کم شده است.

قیمت‌های جدید API

قیمت‌های تازه از ساعت ۱۲:۰۰ روز ۱۰ سپتامبر ۲۰۲۶ اعمال می‌شود. دیپ‌سیک همچنان از pricing اوج و غیراوج استفاده می‌کند و قیمت غیراوج نصف بازهٔ اوج است. بازهٔ اوج بر اساس ساعت پکن، دوشنبه تا جمعه از ۹:۰۰ تا ۱۲:۰۰ و از ۱۴:۰۰ تا ۱۸:۰۰ است و بقیهٔ زمان‌ها غیراوج حساب می‌شود.

قیمت‌های زیر برای هر یک میلیون توکن و به یوان چین است.

مورد صورت‌حساب	بازهٔ زمانی	deepseek-flash	deepseek-v4-pro
ورودی (منطبق با حافظهٔ نهان)	غیراوج	۰٫۰۲ یوان	۰٫۱۵ یوان
ورودی (منطبق با حافظهٔ نهان)	اوج	۰٫۰۴ یوان	۰٫۳۰ یوان
ورودی (نامنطبق)	غیراوج	۱ یوان	۴٫۵ یوان
ورودی (نامنطبق)	اوج	۲ یوان	۹٫۰ یوان
خروجی	غیراوج	۴ یوان	۱۳٫۵ یوان
خروجی	اوج	۸ یوان	۲۷٫۰ یوان
سقف هم‌زمانی	—	۲۵۰۰	۵۰۰

کنار هم گذاشتن این اعداد ماجرا را روشن می‌کند. ورودی منطبق با حافظهٔ نهان حدود ۸۷ درصد ارزان‌تر، ورودی نامنطبق نزدیک ۷۸ درصد و خروجی حدود ۷۰ درصد ارزان‌تر شده است. سقف هم‌زمانی هم از ۵۰۰ به ۲۵۰۰ رسیده، یعنی پنج برابر.

اگر در حال ارزیابی تغییر قیمت خطوط تولید خود هستید، خواندن مطلب کاهش دائمی قیمت API نسخهٔ V4 Pro در کنار این مقاله کمک می‌کند. هدف آن کاهش قیمت با این یکی متفاوت بود.

در مقایسه با مدل‌های رایج کجا می‌ایستد

نخست باید منبع داده را روشن کنیم. این بار دیپ‌سیک جدول کامل بنچمارک را در اطلاعیه نیاورده است. امتیازهای زیر از جمع‌بندی منابع ثالث و پیگیری انجمن کاربران می‌آید و اعداد رسمی نیست. با کمی احتیاط بخوانید. سه نسخه از DeepSeek و چهار رقیب بیرونی — GLM 5.3، Kimi K3، GPT 5.6-Sol و Claude Opus 5 — در همه ۱۹ آزمون کنار هم قرار گرفته‌اند تا مقایسه فقط در یک تصویر نماند.

بنچمارک	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

نمره‌های دارای * از اجرای صرفاً متنی می‌آیند و - یعنی برای آن ردیف عدد عمومی وجود ندارد. این اعداد از ارزیابی‌های شخص ثالث و بحث‌های انجمن جمع شده‌اند و فقط برای مقایسه تقریبی به کار می‌آیند.

در کارهای مربوط به Agent و برنامه‌نویسی، V4.1 Flash در صف مقدم این رده قرار دارد. در Terminal-Bench 2.1 امتیاز ۹۰٫۶، در CyberGym ۸۸٫۱، امتیاز Codeforces ۳۴۷۱ و در HLE با ابزار ۶۳٫۹ گرفته که کمی بالاتر از ۶۳٫۶ مدل Claude Opus 5 است.

اما نقطه‌ضعفش هم روشن است. در HLE فقط استدلال و بدون ابزار تنها ۳۶٫۸ و در زیرمجموعهٔ متنی ۳۹٫۱ می‌گیرد که آشکارا کمتر از ۴۴٫۵ مدل GPT-5.6 Sol و ۵۶٫۳ مدل Claude Opus 5 است.

پس جایگاهش روشن است، مدلی که در به‌کارگیری ابزار برای انجام کار مهارت دارد، نه قهرمان تازهٔ استدلال. اگر می‌خواهید آن را روی مسائل دشوار استدلال بسته بگذارید، انتظار را پایین بیاورید.

سرعت مزیت دیگری است. چند آزمونگر مستقل توان خروجی پیوسته را بین ۳۰۰ تا ۳۵۵ توکن بر ثانیه اندازه گرفته‌اند و برخی اوج بالای ۵۰۰ را گزارش کرده‌اند. در یک مقایسه، V4.1 Flash عدد ۳۵۵ توکن بر ثانیه و V4 Pro عدد ۶۳ توکن بر ثانیه را ثبت کردند و تأخیر نخستین توکن از ۷۶۶ میلی‌ثانیه به ۱۷۸ میلی‌ثانیه رسید.

روش اتصال

هزینهٔ اتصال بسیار پایین است و تنها تغییر نام مدل کافی است.

نام مدل را deepseek-flash بگذارید. آدرس پایه همان https://api.deepseek.com می‌ماند و نقطهٔ ورود قالب Anthropic آدرس https://api.deepseek.com/anthropic است. نام‌های قدیمی deepseek-v4-flash و deepseek-v4-flash-vision-exp هنوز قابل فراخوانی‌اند، اما در لایهٔ زیر به V4.1 Flash تبدیل شده‌اند و با قیمت Flash صورت‌حساب می‌شوند.

قابلیت	وضعیت
JSON Output	پشتیبانی می‌شود
Tool Calls	پشتیبانی می‌شود
Responses API	پشتیبانی می‌شود
Anthropic API	پشتیبانی می‌شود
ادامهٔ پیشوند گفتگو	پشتیبانی می‌شود (Beta)
تکمیل FIM	فقط در حالت بدون تفکر
درک تصویر	پشتیبانی می‌شود

یک نکته را باید از پیش برنامه‌ریزی کنید. پس از ساعت ۱۲:۰۰ روز ۱۴ سپتامبر ۲۰۲۶ به وقت پکن و تا پیش از عرضهٔ V4.1 Pro، همهٔ درخواست‌های ارسالی به deepseek-v4-pro به V4.1 Flash مسیریابی می‌شوند و با نرخ Flash صورت‌حساب می‌شوند.

یعنی اگر سرویس تولیدی شما به V4 Pro گره خورده است، چند روز باقی‌مانده آخرین پنجرهٔ آزمایش است. با ترافیک واقعی مقایسه کنید و پس از تأیید پایداری خروجی، جابه‌جایی را انجام دهید. پرامپت‌هایی که برای V4 Pro تنظیم شده‌اند باید روی V4.1 Flash دوباره آزمایش شوند و فرض نکنید رفتار یکسان می‌ماند.

وزن‌ها و گزارش فنی منتشر شده و از Hugging Face قابل دانلود است. دیپ‌سیک همچنین گفته اگر تیم شما نیاز به استقرار در مقیاس بزرگ دارد و خوشهٔ GPU با ۲ هزار کارت و ذخیره‌سازی در اختیار دارید، می‌توانید مستقیم تماس بگیرید.

توسعه‌دهندگان چه می‌گویند

این پست در Hacker News امتیاز ۴۱۵ و ۲۱۷ نظر گرفت و در بخش r/singularity ردیت هم بحث جداگانه‌ای شکل گرفت. خواندن هر دو نشان می‌دهد تعریف‌ها و انتقادها هر دو نسبتاً مشخص‌اند.

بازخورد مثبت بیشتر دربارهٔ نسبت کارایی به هزینه است. یک توسعه‌دهندهٔ فعال در حوزهٔ Agent گفت رقیب مستقیم V4.1 Flash مدل Gemini Flash است، اما کیفیت در کارهای سبک Agent بهتر است و هزینهٔ هر کار فقط بیست تا سی درصد رقیب می‌شود. توسعه‌دهندهٔ دیگری با آن دسته‌ای از هسته‌های .metal را به .cu بازنویسی کرد و گفت در مقایسه با Opus راهنمایی کمتری لازم دارد، توضیحات بهتری می‌نویسد و سرعتش ۳۰۰ تا ۴۰۰ توکن بر ثانیه است.

انتقادها هم مشخص‌اند. برخی گفتند وقتی فراخوانی ابزار شکست می‌خورد، Agent به‌راحتی در حلقهٔ تلاش دوباره گیر می‌افتد و باید روش اصلاح را صریح در پیام خطا نوشت. بعضی از ناپایداری در پیروی از زبان گفتند، وقتی به انگلیسی می‌پرسند گاهی زنجیرهٔ تفکر یا پاسخ به چینی می‌پرد و برای یک پرسش محلی آلمانی پاسخ آلمانی دریافت کرده‌اند. نقد دیگری به سطوح تفکر بود، فقط low و high و max وجود دارد و high تقریباً هم‌سطح max است و توکن زیادی می‌سوزاند، پس یک سطح medium واقعاً کاربردی کم است.

جنجالی‌ترین موضوع، مسیریابی ترافیک Pro به Flash بود. مخالفان استدلال می‌کنند اگر کاربری جریان کاری را روی V4 Pro تأیید کرده، نباید بی‌اطلاع او را روی مدل دیگری برای تولید ببرند. موافقان می‌گویند این آزمایشگاه از زمان V3.2 در هر انتشار مدل پایه را عوض کرده و هر کس پایداری بلندمدت می‌خواهد باید وزن‌ها را خودش میزبانی کند.

فضای ردیت هم شبیه است، بهبود کارایی پذیرفته می‌شود اما تردید باقی می‌ماند. کسی شک داشت که مدلی در ردهٔ Flash در استفادهٔ روزمره واقعاً از مدلی بزرگ مثل Kimi K3 جلو بزند. این تردید بی‌جا نیست، چون بنچمارک‌ها مسائل تمیز و مرتب را ترجیح می‌دهند و شلوغی کار واقعی معمولاً در مجموعه‌های آزمون پوشش داده نمی‌شود.

نکته‌ای هم هست که آسان از چشم می‌افتد. نسل پیشین V4 Flash حجم ۲۸۴ میلیارد داشت و بسیاری می‌توانستند آن را روی دستگاه خود اجرا کنند. V4.1 Flash به ۵۵۲ میلیارد رسید و آستانهٔ استقرار محلی بالاتر رفت.

پرسش‌های پرتکرار

V4.1 Flash چه زمانی منتشر شد؟ ۱۰ سپتامبر ۲۰۲۶.

برای فراخوانی چه چیزی باید عوض شود؟ نام مدل را به deepseek-flash تغییر دهید، بقیهٔ پارامترها دست‌نخورده می‌مانند و با OpenAI SDK سازگار است.

از تصویر پشتیبانی می‌کند؟ بله، و این درک تصویر بومی است نه ماژول ضمیمه. متن و تصویر از همان ورودی مدل می‌گذرند.

طول بافت چقدر است؟ ۱ میلیون توکن و حداکثر خروجی ۳۸۴ هزار توکن.

از V4 Pro قوی‌تر است؟ در کارهای Agent و برنامه‌نویسی دیپ‌سیک می‌گوید کاملاً جلو زده و بر همین اساس V4 Pro را کنار می‌گذارد. اما در سناریوهای صرفاً استدلالی از مدل‌های استدلال‌محور مثل Opus 5 و GPT-5.6 Sol عقب‌تر است.

چقدر ارزان‌تر شده؟ خروجی در بازهٔ غیراوج ۴ یوان برای هر میلیون توکن است که نسبت به ۱۳٫۵ یوان نسخهٔ V4 Pro حدود ۷۰ درصد کاهش نشان می‌دهد. ورودی منطبق با حافظهٔ نهان از ۰٫۱۵ یوان به ۰٫۰۲ یوان رسیده است.

می‌توان محلی اجرا کرد؟ وزن‌ها باز شده‌اند، اما مقیاس ۵۵۲ میلیاردی نیاز حافظهٔ بسیار بالایی دارد و روی دستگاه شخصی عملاً اجرا نمی‌شود.

رایگان می‌توان استفاده کرد؟ API بر اساس میزان مصرف صورت‌حساب می‌شود. اگر می‌خواهید اول امتحان کنید، از ورودی پایین استفاده کنید.

تجربهٔ آنلاین

اگر نمی‌خواهید با API درگیر شوید، می‌توانید مستقیم در سایت رسمی دیپ‌سیک یعنی deepseek4.hk امتحان کنید. این مسیر به V4.1 Flash وصل شده است و بافت ۱ میلیون توکنی، درک تصویر و فراخوانی ابزار همه در دسترس‌اند، بدون نیاز به تنظیم کلید، باز کنید و گفتگو شروع می‌شود.

اگر مسیر راهنمای استفاده از دیپ‌سیک را دنبال کنید شروع سریع‌تری خواهید داشت. اگر هنوز دربارهٔ ورودی و حساب کاربری مطمئن نیستید، راهنمای ورود به سایت رسمی با جزئیات بیشتری نوشته شده است. برای دیدن پیشینهٔ مسیر V4.1 هم جمع‌بندی سرمایه‌گذاری، کاهش قیمت و چندوجهی به‌عنوان مادهٔ پس‌زمینه خواندنی است.