DeepSeek V4.1 Flash रिलीज़: और मज़बूत, और तेज़, और सस्ता, साथ में ऑफ़िशियल साइट पर नेटिव मल्टीमॉडल

10 सितंबर 2026 को DeepSeek ने V4.1 Flash रिलीज़ किया। नाम में Flash है, लेकिन यह सिर्फ़ सस्ता वर्ज़न नहीं है। यह नई मॉडल आर्किटेक्चर सीरीज़ का पहला लॉन्च है, और पहली बार DeepSeek ने नेटिव मल्टीमॉडल विज़न को मुख्य मॉडल में ही शामिल किया है।

इससे भी साफ़ संकेत यह है कि DeepSeek ने V4 Pro का ट्रैफ़िक धीरे-धीरे V4.1 Flash को सौंपने का फ़ैसला लिया है। एक लाइटवेट मॉडल का फ़्लैगशिप की जगह लेना इस इंडस्ट्री में आम बात नहीं है।

V4.1 Flash में क्या बदला

V4.1 Flash एक 552B पैरामीटर वाला MoE मॉडल है, जो नई Causal-Encoder-Decoder आर्किटेक्चर पर बना है। इसकी ख़ासियत यह है कि इनपुट और आउटपुट असममित हैं। इनपुट साइड पर सिर्फ़ 8B एक्टिव होते हैं, जबकि आउटपुट साइड पर 16B। दूसरे शब्दों में, पढ़ने की लागत बहुत कम रहती है और असली कंप्यूट सिर्फ़ जनरेशन वाले हिस्से में लगता है।

DeepSeek का कहना है कि नए प्री-ट्रेनिंग तरीके और बड़े पैमाने के रीइन्फ़ोर्समेंट लर्निंग पोस्ट-ट्रेनिंग के साथ V4.1 Flash ने बेंचमार्क में V4 Pro समेत कई फ़्लैगशिप मॉडल्स को पीछे छोड़ दिया है।

आइटम	स्पेसिफ़िकेशन
पैरामीटर	552B (MoE)
आर्किटेक्चर	Causal-Encoder-Decoder, इनपुट-आउटपुट असममित
एक्टिव पैरामीटर	इनपुट 8B / आउटपुट 16B
कॉन्टेक्स्ट लंबाई	1M tokens
अधिकतम आउटपुट	384K tokens
मल्टीमॉडल	नेटिव इमेज अंडरस्टैंडिंग, बाहरी विज़न मॉड्यूल नहीं
थिंकिंग मोड	थिंकिंग और नॉन-थिंकिंग दोनों, डिफ़ॉल्ट थिंकिंग
कनकरेंसी सीमा	2500

नेटिव मल्टीमॉडल पर अलग से बात करनी चाहिए। पिछला V4 Flash Vision Exp एक टेक्स्ट मॉडल के साथ बाहरी विज़न क्षमता जोड़ता था, और इस्तेमाल के लिए मॉडल नाम बदलना पड़ता था। V4.1 Flash ने इमेज अंडरस्टैंडिंग को उसी मॉडल में जोड़ दिया है। टेक्स्ट और इमेज दोनों एक ही एंट्री से जाते हैं, अलग रूटिंग की ज़रूरत नहीं। पिछली पीढ़ी के विज़न सॉल्यूशन का प्रदर्शन V4 Flash Vision Exp के API टेस्ट में देख सकते हैं।

कैश एक-चौथाई रह गया, Agent की लागत भी घटी

Agent बनाने वाले लोग कैश की कीमत को लेकर संवेदनशील होते हैं। मल्टी-टर्न बातचीत में इतिहास बार-बार पढ़ा जाता है, और कैश हिट टोकन अक्सर पूरे बिल का बड़ा हिस्सा होते हैं।

V4.1 Flash ने इस हिस्से में आर्किटेक्चर स्तर पर बदलाव किया है। पिछली पीढ़ी की तुलना में KV Cache की HBM ज़रूरत 1/4 और SSD ज़रूरत 1/8 रह गई है। DeepSeek के मुताबिक़, पहली पीढ़ी के मॉडल के मुक़ाबले KV Cache कुल मिलाकर 437 गुना छोटा हो गया है।

इसका असली मतलब यह है कि लंबे कॉन्टेक्स्ट वाले मल्टी-टर्न कामों की सीमांत लागत तेज़ी से गिरी है। पहले कई दर्जन राउंड वाले टूल-कॉलिंग Agent का बिल राउंड के साथ लगभग रैखिक बढ़ता था, अब उस कर्व की ढलान साफ़ तौर पर कम हो गई है।

नई API कीमतें

नई कीमतें 10 सितंबर 2026, 12:00 बजे से लागू हैं। DeepSeek ने पीक-ऑफ़पीक प्राइसिंग जारी रखी है, ऑफ़-पीक कीमत पीक टाइम की आधी है। पीक टाइम बीजिंग समय के हिसाब से सोमवार से शुक्रवार 9:00 से 12:00 और 14:00 से 18:00 है, बाक़ी समय ऑफ़-पीक माना जाता है।

नीचे दी कीमतें प्रति मिलियन tokens हैं और चीनी युआन में हैं।

बिलिंग आइटम	टाइम स्लॉट	deepseek-flash	deepseek-v4-pro
इनपुट (कैश हिट)	ऑफ़-पीक	0.02 युआन	0.15 युआन
इनपुट (कैश हिट)	पीक	0.04 युआन	0.30 युआन
इनपुट (कैश मिस)	ऑफ़-पीक	1 युआन	4.5 युआन
इनपुट (कैश मिस)	पीक	2 युआन	9.0 युआन
आउटपुट	ऑफ़-पीक	4 युआन	13.5 युआन
आउटपुट	पीक	8 युआन	27.0 युआन
कनकरेंसी सीमा	—	2500	500

तुलना करने पर बात साफ़ हो जाती है। कैश हिट इनपुट लगभग 87% सस्ता है, कैश मिस इनपुट करीब 78% और आउटपुट लगभग 70%। कनकरेंसी सीमा 500 से 2500 हुई, यानी पाँच गुना।

अगर आप अपनी प्रोडक्ट लाइनों की कीमतों का आकलन कर रहे हैं, तो V4 Pro API की स्थायी कीमत कटौती वाला लेख साथ पढ़ें। उस कटौती की सोच इस बार से अलग थी।

दूसरे मॉडल्स के मुक़ाबले कहाँ खड़ा है

पहले डेटा का स्रोत साफ़ कर दें। DeepSeek ने इस बार पूरी बेंचमार्क टेबल नहीं दी है। नीचे दिए स्कोर थर्ड-पार्टी एग्रीगेशन और कम्युनिटी ट्रैकिंग से हैं, आधिकारिक आँकड़े नहीं हैं, इसलिए थोड़ा मार्जिन रखकर पढ़ें। DeepSeek के तीन वर्ज़न और चार बाहरी प्रतिद्वंद्वी — GLM 5.3, Kimi K3, GPT 5.6-Sol और Claude Opus 5 — सभी 19 टेस्ट में साथ रखे गए हैं, ताकि तुलना सिर्फ़ एक तस्वीर तक सीमित न रहे।

बेंचमार्क	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

* वाले स्कोर केवल टेक्स्ट रन के हैं, - का मतलब है कि उस पंक्ति के लिए कोई सार्वजनिक आंकड़ा नहीं है। ये आंकड़े तीसरे पक्ष के मूल्यांकन और कम्युनिटी थ्रेड से जुटाए गए हैं, सिर्फ़ मोटी तुलना के लिए।

Agent और कोडिंग वाले कामों में V4.1 Flash इस बैंड में आगे है। Terminal-Bench 2.1 पर 90.6, CyberGym पर 88.1, Codeforces रेटिंग 3471, और टूल के साथ HLE पर 63.9, जो Claude Opus 5 के 63.6 से थोड़ा ऊपर है।

लेकिन कमज़ोरी भी साफ़ है। सिर्फ़ रीज़निंग वाले, बिना टूल के HLE में यह 36.8 है, और टेक्स्ट-ओनली सबसेट में 39.1, जो GPT-5.6 Sol के 44.5 और Claude Opus 5 के 56.3 से साफ़ कम है।

इसकी पोज़िशनिंग साफ़ है, यह टूल चलाकर काम कराने में माहिर मॉडल है, रीज़निंग का नया चैंपियन नहीं। कठिन बंद-किताब रीज़निंग के सवालों पर इससे ज़्यादा उम्मीद न रखें।

स्पीड एक और बढ़त है। कई स्वतंत्र टेस्टरों ने 300 से 355 tokens/s का लगातार आउटपुट थ्रूपुट मापा, कुछ पीक 500 से ऊपर रहे। एक तुलना में V4.1 Flash 355 tokens/s और V4 Pro 63 tokens/s रहा, और पहले टोकन की देरी 766ms से 178ms हो गई।

इंटीग्रेशन कैसे करें

इंटीग्रेशन बहुत आसान है, सिर्फ़ मॉडल नाम बदलना है।

मॉडल नाम deepseek-flash रखें। Base URL वही https://api.deepseek.com रहेगा, और Anthropic फ़ॉर्मैट का एंडपॉइंट https://api.deepseek.com/anthropic है। पुराने नाम deepseek-v4-flash और deepseek-v4-flash-vision-exp भी काम करते हैं, लेकिन अंदर से वे V4.1 Flash ही हैं और Flash की कीमत पर बिल होंगे।

फ़ीचर	स्थिति
JSON Output	समर्थित
Tool Calls	समर्थित
Responses API	समर्थित
Anthropic API	समर्थित
चैट प्रीफ़िक्स कंटिन्यूएशन	समर्थित (Beta)
FIM कम्पलीशन	सिर्फ़ नॉन-थिंकिंग मोड
इमेज अंडरस्टैंडिंग	समर्थित

एक बात पहले से प्लान कर लें। बीजिंग समय 14 सितंबर 2026, 12:00 के बाद, V4.1 Pro आने तक, deepseek-v4-pro को भेजी गई सभी रिक्वेस्ट V4.1 Flash पर रूट होंगी और Flash की दर से बिल होंगी।

यानी अगर आपका प्रोडक्शन V4 Pro पर टिका है, तो बचे हुए कुछ दिन आख़िरी टेस्ट विंडो हैं। असली ट्रैफ़िक पर तुलना करें और आउटपुट की स्थिरता ठीक पाए जाने के बाद ही शिफ़्ट करें। V4 Pro पर ट्यून किए गए प्रॉम्प्ट V4.1 Flash पर दोबारा टेस्ट करने पड़ेंगे, वही बर्ताव मिलेगा यह न मानें।

वेट्स और टेक्निकल रिपोर्ट जारी हैं, Hugging Face से डाउनलोड कर सकते हैं। DeepSeek ने यह भी कहा है कि अगर आपकी टीम बड़े पैमाने पर डिप्लॉयमेंट करना चाहती है और आपके पास 2k कार्ड का GPU और स्टोरेज क्लस्टर है, तो सीधे संपर्क करें।

डेवलपर्स की राय

Hacker News पर यह पोस्ट 415 अंक और 217 कमेंट तक पहुँचा, Reddit के r/singularity पर भी अलग चर्चा हुई। दोनों पढ़ने पर तारीफ़ और शिकायत दोनों काफ़ी ठोस निकलीं।

पॉज़िटिव फ़ीडबैक मुख्य रूप से लागत-प्रदर्शन पर है। Agent इंडस्ट्री में काम करने वाले एक डेवलपर ने कहा कि V4.1 Flash का सीधा मुक़ाबला Gemini Flash से है, लेकिन Agent जैसे कामों में क्वालिटी बेहतर है और हर टास्क की लागत प्रतिद्वंद्वी की सिर्फ़ 20 से 30 प्रतिशत है। एक अन्य डेवलपर ने इससे ढेरों .metal कर्नल .cu में बदले, और बताया कि Opus के मुक़ाबले कम गाइडेंस चाहिए, कमेंट बेहतर आते हैं और स्पीड 300 से 400 tokens/s रहती है।

शिकायतें भी ठोस हैं। कुछ लोगों ने बताया कि टूल कॉल फ़ेल होने पर Agent आसानी से रिट्राई लूप में फँस जाता है, और एरर मैसेज में सुधार का तरीका साफ़ लिखना पड़ता है। कुछ ने भाषा-फ़ॉलोइंग की अस्थिरता बताई, अंग्रेज़ी में पूछने पर चेन-ऑफ़-थॉट या जवाब कभी चीनी में आ जाता है, और एक जर्मन लोकल सवाल का जवाब जर्मन में मिला। एक और शिकायत थिंकिंग लेवल की है, सिर्फ़ low, high, max मौजूद हैं, high लगभग max जैसा है और टोकन ज़्यादा जलाता है, ऐसे में एक काम का medium चाहिए।

सबसे विवादित मुद्दा Pro का ट्रैफ़िक Flash पर भेजना रहा। विरोध करने वालों का तर्क है कि अगर किसी ने V4 Pro पर एक वर्कफ़्लो वैलिडेट कर लिया है, तो उसे बिना बताए दूसरे मॉडल पर प्रोडक्शन चलाना ठीक नहीं। समर्थक कहते हैं कि यह लैब V3.2 से हर रिलीज़ में बेस मॉडल बदलती आई है, लंबी स्थिरता चाहिए तो वेट्स खुद होस्ट करें।

Reddit पर सुर बहुत मिलता-जुलता है, दक्षता की तारीफ़ है पर संकोच बना हुआ है। किसी ने शक जताया कि रोज़मर्रा के इस्तेमाल में Flash स्तर का मॉडल Kimi K3 जैसे बड़े मॉडल को सचमुच पीछे छोड़ पाएगा। यह शक जायज़ है, बेंचमार्क साफ़-सुथरे सवालों को ज़्यादा तवज्जो देते हैं और असली काम की घालमेल वे नहीं पकड़ पाते।

एक बात आसानी से छूट जाती है। पिछली पीढ़ी का V4 Flash 284B था, कई लोग उसे लोकल चला लेते थे; V4.1 Flash 552B हो गया, लोकल डिप्लॉयमेंट की दहलीज़ ऊपर चली गई।

अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

V4.1 Flash कब रिलीज़ हुआ? 10 सितंबर 2026 को।

कॉल करने के लिए क्या बदलना होगा? मॉडल नाम deepseek-flash कर दें, बाक़ी पैरामीटर वही रहेंगे, OpenAI SDK के साथ संगत है।

क्या यह इमेज सपोर्ट करता है? हाँ, और यह नेटिव विज़न अंडरस्टैंडिंग है, बाहरी मॉड्यूल नहीं। टेक्स्ट और इमेज एक ही मॉडल एंट्री से जाते हैं।

कॉन्टेक्स्ट कितना लंबा है? 1M tokens, अधिकतम आउटपुट 384K tokens।

क्या यह V4 Pro से बेहतर है? Agent और कोडिंग वाले कामों में DeepSeek का दावा है कि यह पूरी तरह आगे है, और इसी आधार पर V4 Pro को हटाया जा रहा है। लेकिन सिर्फ़ रीज़निंग वाले सीन में यह Opus 5 या GPT-5.6 Sol जैसे रीज़निंग-केंद्रित मॉडल्स से पीछे है।

अब कितना सस्ता है? ऑफ़-पीक आउटपुट 4 युआन प्रति मिलियन tokens है, V4 Pro के 13.5 युआन के मुक़ाबले करीब 70% कम। कैश हिट इनपुट 0.15 युआन से 0.02 युआन हो गया।

क्या लोकल डिप्लॉय कर सकते हैं? वेट्स ओपन-सोर्स हैं, लेकिन 552B का साइज़ बहुत मेमोरी माँगता है, निजी डिवाइस पर व्यावहारिक नहीं।

क्या फ़्री में इस्तेमाल कर सकते हैं? API इस्तेमाल के हिसाब से बिल होता है। पहले आज़माना है तो नीचे दिया एंट्री इस्तेमाल करें।

ऑनलाइन आज़माएँ

API में उलझना नहीं चाहते तो सीधे DeepSeek ऑफ़िशियल साइट (deepseek4.hk) पर आज़मा सकते हैं। यह रूट पहले से V4.1 Flash से जुड़ा है, 1M कॉन्टेक्स्ट, इमेज अंडरस्टैंडिंग और टूल कॉलिंग सब उपलब्ध हैं, कोई key कॉन्फ़िगर नहीं करनी पड़ती।

DeepSeek यूज़ गाइड के रास्ते पर चलें तो शुरुआत तेज़ होगी। एंट्री और अकाउंट से जुड़ी बातें अभी क्लियर करनी हैं तो ऑफ़िशियल साइट एंट्री गाइड ज़्यादा विस्तार से लिखी है। V4.1 की पूरी कहानी समझनी हो तो फ़ंडिंग, कीमत कटौती और मल्टीमॉडल वाला सार बैकग्राउंड की तरह पढ़ सकते हैं।