DeepSeek V4.1 Flash resmi dirilis: lebih kuat, lebih cepat, lebih hemat, dengan multimodal native di situs resmi

Pada 10 September 2026, DeepSeek merilis V4.1 Flash. Namanya memakai label Flash, tetapi ini bukan sekadar versi murah. Ini adalah anggota pertama dari keluarga arsitektur yang sepenuhnya baru yang masuk pasar, sekaligus pertama kalinya DeepSeek menanamkan pemahaman visual multimodal secara native langsung ke model utama.

Sinyal yang lebih tegas ada di tempat lain. DeepSeek memutuskan mengalihkan trafik V4 Pro secara bertahap ke V4.1 Flash. Model kelas ringan mengambil alih trafik model unggulan bukan hal yang biasa di industri ini.

Apa yang berubah di V4.1 Flash

V4.1 Flash adalah model MoE berukuran 552B parameter di atas struktur Causal-Encoder-Decoder yang baru. Ciri menariknya, input dan output bersifat asimetris. Hanya 8B yang aktif di sisi input, sementara 16B aktif di sisi output. Membaca jadi sangat murah. Komputasi terpusat di bagian yang benar-benar menghasilkan teks.

Menurut DeepSeek, dengan memadukan metode pra-pelatihan baru dan pasca-pelatihan reinforcement learning berskala lebih besar, V4.1 Flash melampaui sejumlah model unggulan di benchmark, termasuk V4 Pro.

Item	Spesifikasi
Parameter	552B (MoE)
Arsitektur	Causal-Encoder-Decoder, input dan output asimetris
Parameter aktif	8B input / 16B output
Jendela konteks	1M tokens
Output maksimum	384K tokens
Multimodal	Pemahaman gambar native, bukan modul tempelan
Mode berpikir	Dengan dan tanpa berpikir, aktif secara default
Batas konkurensi	2.500

Soal multimodal native perlu catatan tersendiri. V4 Flash Vision Exp sebelumnya menempelkan kemampuan visual pada model teks, sehingga pengguna harus mengganti nama model. V4.1 Flash menyatukan pemahaman gambar ke model yang sama, teks dan gambar masuk lewat satu endpoint tanpa routing terpisah. Untuk konteks pendekatan generasi sebelumnya, lihat uji langsung API V4 Flash Vision Exp.

Cache KV turun ke seperempat, biaya agen ikut turun

Siapa pun yang menjalankan agen akan peka pada biaya cache. Pada percakapan banyak giliran, riwayat dibaca berulang, dan token dengan cache hit biasanya mendominasi tagihan.

V4.1 Flash menyentuh arsitektur tepat di titik ini. Dibanding generasi sebelumnya, kebutuhan HBM untuk cache KV turun ke 1/4 dan kebutuhan SSD ke 1/8. Perbandingan DeepSeek terhadap model generasi pertama menjumlahkan penurunan kumulatif sebesar 437 kali.

Arti praktisnya, biaya marginal tugas panjang banyak giliran turun tajam. Menjalankan agen yang memanggil alat melalui puluhan giliran dulu membuat tagihan naik hampir linear dengan jumlah giliran. Kurvanya sekarang jauh lebih datar.

Harga API terbaru

Tarif baru berlaku sejak 12:00 tanggal 10 September 2026. DeepSeek mempertahankan skema jam sibuk dan jam sepi, dan tarif jam sepi tepat setengah dari tarif jam sibuk. Jam sibuk adalah Senin sampai Jumat pukul 09:00 sampai 12:00 dan 14:00 sampai 18:00 waktu Beijing. Sisanya masuk jam sepi.

Angka berikut per juta tokens, dalam yuan.

Item	Periode	deepseek-flash	deepseek-v4-pro
Input (cache hit)	Jam sepi	¥0,02	¥0,15
Input (cache hit)	Jam sibuk	¥0,04	¥0,30
Input (cache miss)	Jam sepi	¥1	¥4,5
Input (cache miss)	Jam sibuk	¥2	¥9,0
Output	Jam sepi	¥4	¥13,5
Output	Jam sibuk	¥8	¥27,0
Batas konkurensi	—	2.500	500

Disandingkan, jelaslah. Input dengan cache hit sekitar 87% lebih murah, input tanpa cache hit sekitar 78% lebih murah, dan output sekitar 70% lebih murah. Plafon konkurensi naik dari 500 ke 2.500, lima kali lipat.

Jika Anda mengikuti pergerakan harga di tiap lini produk, artikel pemotongan permanen API V4 Pro enak dibaca berdampingan. Alasan pemotongan waktu itu berbeda dari yang ini.

Posisinya dibanding model lain

Pertama, asal angkanya. DeepSeek tidak menyertakan tabel benchmark lengkap pada pengumuman ini. Skor di bawah berasal dari agregasi pihak ketiga dan pemantauan komunitas, bukan materi resmi, jadi bacalah dengan hati-hati. Tiga versi DeepSeek disejajarkan dengan empat pesaing luar, GLM 5.3, Kimi K3, GPT 5.6-Sol, dan Claude Opus 5, pada 19 pengujian, supaya perbandingannya tidak hanya ada di gambar.

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

Angka bertanda * berasal dari pengujian teks saja; - berarti belum ada angka publik untuk baris itu. Datanya dihimpun dari penilaian pihak ketiga dan diskusi komunitas, hanya sebagai pembanding kasar.

Pada tugas agen dan pengkodean, V4.1 Flash berada di jajaran depan kelasnya. Ia mencetak 90,6 di Terminal-Bench 2.1, 88,1 di CyberGym, peringkat 3471 di Codeforces, dan 63,9 di HLE dengan alat, sedikit melewati 63,6 milik Claude Opus 5.

Namun titik lemahnya nyata. Pada HLE tanpa alat ia mendapat 36,8, atau 39,1 pada porsi teks saja, jauh di bawah 44,5 milik GPT-5.6 Sol dan 56,3 milik Claude Opus 5.

Posisinya tidak ambigu. Ini model yang sangat baik mengemudikan alat, bukan juara penalaran baru. Jika Anda berencana melempar soal penalaran tertutup, turunkan ekspektasi.

Kecepatan jadi keunggulan lain. Beberapa penguji independen mengukur throughput output berkelanjutan antara 300 sampai 355 tokens per detik, dengan puncak sesaat di atas 500. Pada satu perbandingan langsung, V4.1 Flash berlari 355 tokens/s melawan 63 tokens/s milik V4 Pro, dan waktu ke token pertama turun dari 766 ms ke 178 ms.

Cara mengintegrasikan

Biaya integrasinya rendah. Ganti nama model, selesai.

Gunakan deepseek-flash sebagai nama model. Base URL tetap https://api.deepseek.com, dengan endpoint format Anthropic di https://api.deepseek.com/anthropic. Nama lama deepseek-v4-flash dan deepseek-v4-flash-vision-exp masih bisa dipanggil, tetapi melayani V4.1 Flash di baliknya dan ditagih dengan tarif Flash.

Fitur	Dukungan
JSON Output	Ya
Tool Calls	Ya
Responses API	Ya
Anthropic API	Ya
Lanjutan prefiks	Ya (Beta)
Penyelesaian FIM	Hanya mode tanpa berpikir
Pemahaman gambar	Ya

Satu hal perlu direncanakan. Mulai 12:00 waktu Beijing tanggal 14 September 2026, hingga V4.1 Pro hadir, semua permintaan ke deepseek-v4-pro akan dialihkan ke V4.1 Flash dan ditagih dengan tarifnya.

Jika trafik produksi Anda terpaku pada V4 Pro, beberapa hari ini adalah jendela validasi terakhir. Jalankan perbandingan dengan trafik nyata dan pastikan stabilitas keluaran sebelum bermigrasi. Prompt yang Anda setel di V4 Pro perlu diuji ulang di V4.1 Flash. Jangan menganggap perilakunya otomatis berpindah.

Bobot dan laporan teknis sudah tersedia di Hugging Face. DeepSeek juga menyebut tim dengan kebutuhan penerapan skala besar dan perangkat keras memadai, sekitar 2k GPU plus kluster penyimpanan, bisa menghubungi mereka langsung.

Kata pengembang

Utas Hacker News mengumpulkan 415 poin dan 217 komentar, dan r/singularity punya diskusinya sendiri. Membaca keduanya, pujian dan kritiknya luar biasa spesifik.

Sisi positif berpusat pada nilai tukar harga. Seorang pengembang di industri agen menyebut V4.1 Flash bersaing langsung dengan Gemini Flash, memberi kualitas lebih baik pada tugas agen, dan memakan 20 sampai 30 persen harga per tugas pesaingnya. Pengembang lain memakainya untuk mengonversi banyak kernel .metal ke .cu, melaporkan perlu arahan lebih sedikit daripada Opus, komentar lebih baik, dan 300 sampai 400 tokens per detik.

Kritiknya juga konkret. Seorang pengembang menggambarkan agen terseret ke lingkaran percobaan ulang saat pemanggilan alat gagal, dan menilai solusinya adalah menulis instruksi pemulihan eksplisit di pesan galat. Ada juga yang melaporkan pengikutan bahasa tidak stabil: pertanyaan bahasa Inggris kadang mengembalikan rantai berpikir berbahasa Mandarin, dan pertanyaan soal topik lokal Jerman justru dijawab dalam bahasa Jerman. Yang lain meminta tingkat menengah nyata untuk usaha berpikir, karena tuasnya melompat dari low langsung ke high dan max, dan high membakar token sangat cepat.

Yang paling diperdebatkan adalah pengalihan trafik Pro ke Flash. Pihak yang menolak beralasan, jika seseorang sudah memvalidasi alur kerja di V4 Pro, mengganti model di bawah produksinya tanpa pemberitahuan tidak bisa diterima. Pihak yang mendukung menjawab, laboratorium ini mengganti model dasar di setiap rilis sejak V3.2, dan siapa pun yang butuh stabilitas jangka panjang sebaiknya menghosting bobot terbuka sendiri.

Di Reddit suasananya mirip: kagum pada efisiensinya, skeptis pada gagasan bahwa model kelas Flash benar-benar mengalahkan sesuatu seperti Kimi K3 dalam pemakaian harian. Skeptisisme itu sehat. Benchmark terlalu banyak memuat soal rapi dan kurang mewakili kekacauan kerja nyata.

Satu detail sering terlewat. V4 Flash sebelumnya berukuran 284B, ukuran yang banyak orang bisa jalankan secara lokal. V4.1 Flash naik ke 552B, dan ambang penerapan lokal ikut naik.

Pertanyaan umum

Kapan V4.1 Flash dirilis? 10 September 2026.

Apa yang harus diubah untuk memanggilnya? Setel nama model ke deepseek-flash. Tidak ada hal lain yang berubah, dan kompatibilitas dengan SDK OpenAI tetap terjaga.

Apakah menerima gambar? Ya, lewat pemahaman visual native dan bukan modul tempelan. Teks dan gambar berbagi satu endpoint.

Berapa besar jendela konteksnya? 1M tokens, dengan output hingga 384K tokens.

Apakah lebih baik dari V4 Pro? Pada tugas agen dan pengkodean, DeepSeek menyatakan V4.1 Flash melampauinya secara menyeluruh, dan karena itu model unggulan tersebut dihentikan. Untuk penalaran murni, ia masih di bawah model yang berfokus pada penalaran seperti Opus 5 dan GPT-5.6 Sol.

Berapa lebih murah sekarang? Output jam sepi ¥4 per juta tokens dibanding ¥13,5 milik V4 Pro, turun sekitar 70 persen. Input dengan cache hit turun dari ¥0,15 ke ¥0,02.

Bisakah dijalankan lokal? Bobotnya terbuka, tetapi pada 552B kebutuhan memorinya di luar jangkauan perangkat pribadi.

Apakah ada cara mencoba gratis? API ditagih berdasarkan pemakaian. Untuk uji cepat, pakai pintu masuk di bawah.

Coba langsung

Jika enggan menyiapkan API, Anda bisa memakainya langsung di situs resmi DeepSeek, deepseek4.hk. Jalur ini sudah berjalan di V4.1 Flash, dengan jendela 1M, pemahaman gambar, dan pemanggilan alat tersedia. Tanpa kunci API, cukup buka dan mulai mengobrol.

Panduan penggunaan DeepSeek kami memuat jalur tercepat untuk produktif. Jika Anda masih mengurus akses dan detail akun, panduan situs resmi membahasnya lebih rinci. Dan untuk konteks besar V4.1, rangkuman pendanaan, pemotongan harga, dan multimodal cocok jadi bacaan latar.