DeepSeek V4.1 Flash est disponible : plus fort, plus rapide, plus abordable, avec le multimodal natif sur le site officiel
Le 10 septembre 2026, DeepSeek a publié V4.1 Flash. Le nom porte la mention Flash, mais il ne s’agit pas d’une simple version économique. C’est le premier membre d’une famille d’architectures entièrement nouvelle à sortir, et la première fois que DeepSeek intègre une compréhension visuelle multimodale native directement dans un modèle principal.
Le signal le plus fort est ailleurs. DeepSeek a décidé de basculer progressivement le trafic de V4 Pro vers V4.1 Flash. Qu’un modèle de gamme légère reprenne le trafic du vaisseau amiral, ce n’est pas courant dans ce secteur.
Ce que change V4.1 Flash
V4.1 Flash est un modèle MoE de 552B paramètres bâti sur une nouvelle structure Causal-Encoder-Decoder. Sa particularité : l’entrée et la sortie sont asymétriques. Seuls 8B s’activent côté entrée, contre 16B côté sortie. Lire coûte très peu. Le calcul se concentre là où la génération a réellement lieu.
DeepSeek affirme qu’en combinant une nouvelle méthode de pré-entraînement et un post-entraînement par apprentissage par renforcement à plus grande échelle, V4.1 Flash dépasse sur les benchmarks un ensemble de modèles phares, V4 Pro compris.
| Élément | Spécification |
|---|---|
| Paramètres | 552B (MoE) |
| Architecture | Causal-Encoder-Decoder, entrée et sortie asymétriques |
| Paramètres actifs | 8B entrée / 16B sortie |
| Fenêtre de contexte | 1M tokens |
| Sortie maximale | 384K tokens |
| Multimodal | Compréhension d’image native, pas un module rapporté |
| Mode de raisonnement | Avec et sans raisonnement, activé par défaut |
| Limite de concurrence | 2 500 |
Le volet multimodal mérite un mot à part. Le précédent V4 Flash Vision Exp greffait la vision sur un modèle de texte, ce qui obligeait à changer de nom de modèle pour l’utiliser. V4.1 Flash intègre la compréhension d’images au même modèle : texte et images entrent par un seul endpoint, sans routage séparé. Pour le contexte sur l’approche de la génération précédente, notre test pratique de l’API V4 Flash Vision Exp est là.
Le cache KV divisé par quatre, et le coût des agents avec
Qui exploite des agents est sensible au coût du cache. Dans les conversations à plusieurs tours, l’historique est relu en permanence, et les tokens en cache représentent souvent l’essentiel de la facture.
V4.1 Flash a travaillé l’architecture précisément là. Par rapport à la génération précédente, le besoin en HBM du cache KV tombe à 1/4 et celui en SSD à 1/8. La comparaison que donne DeepSeek face à son tout premier modèle porte la réduction cumulée à 437 fois.
Concrètement, le coût marginal des tâches longues et multi-tours chute nettement. Faire tourner un agent qui appelle des outils sur des dizaines de tours faisait grimper la facture presque linéairement avec le nombre de tours. Cette courbe est désormais bien plus plate.
Les nouveaux tarifs de l’API
Les nouveaux tarifs sont entrés en vigueur le 10 septembre 2026 à 12h00. DeepSeek conserve le schéma heures pleines et creuses, et le tarif creux vaut exactement la moitié du tarif plein. Les heures pleines couvrent du lundi au vendredi, de 9h00 à 12h00 et de 14h00 à 18h00 heure de Pékin. Tout le reste est en heures creuses.
Les montants sont par million de tokens, en yuans.
| Poste | Plage | deepseek-flash | deepseek-v4-pro |
|---|---|---|---|
| Entrée (cache touché) | Creuse | 0,02 ¥ | 0,15 ¥ |
| Entrée (cache touché) | Pleine | 0,04 ¥ | 0,30 ¥ |
| Entrée (cache manqué) | Creuse | 1 ¥ | 4,5 ¥ |
| Entrée (cache manqué) | Pleine | 2 ¥ | 9,0 ¥ |
| Sortie | Creuse | 4 ¥ | 13,5 ¥ |
| Sortie | Pleine | 8 ¥ | 27,0 ¥ |
| Limite de concurrence | — | 2 500 | 500 |
Mis côte à côte, c’est clair. L’entrée en cache coûte environ 87 % de moins, l’entrée hors cache 78 %, et la sortie 70 %. Le plafond de concurrence passe de 500 à 2 500, cinq fois plus.
Si vous suivez l’évolution des tarifs par ligne de produit, notre article sur la baisse permanente de l’API V4 Pro se lit bien en parallèle. La motivation de cette baisse-là était différente.
Où il se situe face aux autres modèles
D’abord, la provenance des chiffres. DeepSeek n’a pas publié de tableau de benchmarks complet avec l’annonce. Les scores ci-dessous viennent d’agrégateurs tiers et du suivi communautaire, pas de documents officiels. À lire avec prudence. Trois versions DeepSeek côtoient quatre rivaux externes, GLM 5.3, Kimi K3, GPT 5.6-Sol et Claude Opus 5, sur les 19 tests, pour que la comparaison ne tienne plus seulement dans une image.
| 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 |
Les scores marqués d’un * proviennent de passes en texte seul, - signale l’absence de chiffre public pour cette ligne. Ces valeurs sont compilées à partir d’évaluations tierces et de fils communautaires et ne servent que de repère transversal.
Sur les tâches d’agents et de code, V4.1 Flash se place dans le haut de sa catégorie. Il obtient 90,6 sur Terminal-Bench 2.1, 88,1 sur CyberGym, un score de 3471 sur Codeforces et 63,9 sur HLE avec outils, ce qui dépasse de peu les 63,6 de Claude Opus 5.
Mais la faiblesse est réelle. Sur HLE sans outils, il obtient 36,8, ou 39,1 sur la partie texte seule, loin des 44,5 de GPT-5.6 Sol et des 56,3 de Claude Opus 5.
Le positionnement est limpide. C’est un excellent modèle pour piloter des outils, pas un nouveau champion du raisonnement. Si vous comptez lui soumettre des problèmes de raisonnement à livre fermé, revoyez vos attentes à la baisse.
La vitesse est l’autre atout. Plusieurs testeurs indépendants ont mesuré un débit de sortie soutenu entre 300 et 355 tokens par seconde, avec des pics ponctuels au-delà de 500. Dans une comparaison directe, V4.1 Flash tournait à 355 tokens/s contre 63 tokens/s pour V4 Pro, et le délai jusqu’au premier token est passé de 766 ms à 178 ms.
Comment l’intégrer
L’intégration coûte peu. Changez le nom du modèle, c’est tout.
Utilisez deepseek-flash comme nom de modèle. L’URL de base reste https://api.deepseek.com, avec l’endpoint au format Anthropic sur https://api.deepseek.com/anthropic. Les anciens noms deepseek-v4-flash et deepseek-v4-flash-vision-exp fonctionnent toujours, mais servent V4.1 Flash en dessous et sont facturés au tarif Flash.
| Fonction | Prise en charge |
|---|---|
| JSON Output | Oui |
| Tool Calls | Oui |
| Responses API | Oui |
| Anthropic API | Oui |
| Continuation par préfixe | Oui (Beta) |
| Complétion FIM | Mode sans raisonnement uniquement |
| Compréhension d’images | Oui |
Un point mérite d’être anticipé. À partir du 14 septembre 2026 à 12h00 heure de Pékin, et jusqu’à l’arrivée de V4.1 Pro, toutes les requêtes vers deepseek-v4-pro seront routées vers V4.1 Flash et facturées à son tarif.
Si votre production est ancrée sur V4 Pro, ces quelques jours sont votre dernière fenêtre de validation. Lancez une comparaison sur du trafic réel et confirmez la stabilité des sorties avant de migrer. Les prompts réglés sur V4 Pro demandent de nouveaux tests sur V4.1 Flash. Ne partez pas du principe que le comportement se transpose.
Les poids et le rapport technique sont disponibles sur Hugging Face. DeepSeek précise que les équipes ayant des besoins de déploiement à grande échelle et le matériel correspondant, environ 2k GPU plus un cluster de stockage, peuvent les contacter directement.
Ce qu’en disent les développeurs
Le fil Hacker News a récolté 415 points et 217 commentaires, et r/singularity a eu sa propre discussion. En lisant les deux, les éloges comme les critiques sont étonnamment précis.
Le positif porte sur le rapport qualité-prix. Un développeur du secteur des agents explique que V4.1 Flash concurrence directement Gemini Flash, produit une meilleure qualité sur les tâches d’agents, et coûte 20 à 30 % du prix par tâche de son rival. Un autre l’a utilisé pour convertir en masse des kernels .metal en .cu : moins de guidage qu’Opus, de meilleurs commentaires, et 300 à 400 tokens par seconde.
Les critiques sont tout aussi concrètes. Un développeur décrit des agents entraînés dans des boucles de réessai quand un appel d’outil échoue, et explique que la solution consiste à écrire des consignes de reprise explicites dans les messages d’erreur. Un autre signale un suivi de langue instable : une question en anglais renvoie parfois une chaîne de raisonnement en chinois, et une question sur un sujet local allemand est revenue répondue en allemand. D’autres réclament un vrai niveau moyen d’effort de raisonnement, car le réglage saute de low directement à high et max, et high consomme énormément de tokens.
Le point le plus contesté reste le routage du trafic Pro vers Flash. Les opposants font valoir que si quelqu’un a validé un flux de travail sur V4 Pro, changer le modèle sous sa production sans le prévenir n’est pas acceptable. Les partisans répondent que ce laboratoire change le modèle sous-jacent à chaque sortie depuis V3.2, et que quiconque a besoin de stabilité à long terme n’a qu’à héberger les poids ouverts lui-même.
Sur Reddit, l’ambiance est proche : impressionnés par l’efficacité, sceptiques à l’idée qu’un modèle de gamme Flash surpasse réellement un Kimi K3 au quotidien. Ce scepticisme est sain. Les benchmarks surreprésentent les problèmes bien rangés et sous-représentent le désordre du travail réel.
Un détail passe souvent inaperçu. Le précédent V4 Flash faisait 284B, une taille que beaucoup pouvaient exécuter en local. V4.1 Flash monte à 552B, et la barre du déploiement local monte avec lui.
Questions fréquentes
Quand V4.1 Flash est-il sorti ? Le 10 septembre 2026.
Que faut-il changer pour l’appeler ?
Mettre le nom de modèle à deepseek-flash. Rien d’autre ne change, et la compatibilité avec le SDK OpenAI est conservée.
Accepte-t-il les images ? Oui, via une compréhension visuelle native et non un module rapporté. Texte et images partagent un seul endpoint.
Quelle est la taille de la fenêtre de contexte ? 1M tokens, avec jusqu’à 384K tokens en sortie.
Est-il meilleur que V4 Pro ? Sur les tâches d’agents et de code, DeepSeek affirme qu’il le dépasse largement et retire le vaisseau amiral pour cette raison. En raisonnement pur, il reste derrière des modèles axés sur le raisonnement comme Opus 5 ou GPT-5.6 Sol.
De combien est-il moins cher ? La sortie en heures creuses est à 4 ¥ par million de tokens contre 13,5 ¥ pour V4 Pro, soit environ 70 % de baisse. L’entrée en cache passe de 0,15 ¥ à 0,02 ¥.
Puis-je l’exécuter en local ? Les poids sont ouverts, mais à 552B les besoins en mémoire le placent hors de portée d’un matériel personnel.
Existe-t-il un moyen de l’essayer gratuitement ? L’API est facturée à l’usage. Pour un essai rapide, utilisez l’accès ci-dessous.
Essayez-le en ligne
Si vous préférez éviter de monter une API, vous pouvez l’utiliser directement sur le site officiel de DeepSeek, deepseek4.hk. Cette voie tourne déjà sur V4.1 Flash, avec la fenêtre de 1M, la compréhension d’images et les appels d’outils disponibles. Aucune clé d’API requise, il suffit d’ouvrir et de discuter.
Notre guide d’utilisation de DeepSeek parcourt le chemin le plus rapide pour être productif. Si vous réglez encore les accès et les détails de compte, le guide du site officiel les couvre plus en détail. Et pour le contexte global de V4.1, notre récapitulatif financement, baisse de prix et multimodal se lit bien en toile de fond.
Aucune configuration d'API. V4.1 Flash, sa fenêtre de 1M et son multimodal natif sont actifs sur deepseek4.hk.
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