DeepSeek V4.1 Flash è disponibile: più potente, più veloce e più economico, con multimodalità nativa sul sito ufficiale

Il 10 settembre 2026 DeepSeek ha pubblicato V4.1 Flash. Il nome porta la parola Flash, ma non è una semplice versione economica. È il primo membro di una famiglia di architetture del tutto nuova ad arrivare sul mercato, e la prima volta che DeepSeek inserisce la comprensione visiva multimodale nativa direttamente in un modello principale.

Il segnale più netto è altrove. DeepSeek ha deciso di spostare gradualmente il traffico di V4 Pro su V4.1 Flash. Un modello di fascia leggera che rileva il traffico dell’ammiraglia non è cosa che si veda spesso in questo settore.

Cosa cambia V4.1 Flash

V4.1 Flash è un modello MoE da 552B parametri costruito su una nuova struttura Causal-Encoder-Decoder. Il punto interessante è che input e output sono asimmetrici. Sul lato input si attivano solo 8B, contro 16B sul lato output. Leggere costa pochissimo. Il calcolo si concentra dove la generazione avviene davvero.

Secondo DeepSeek, combinando un nuovo metodo di pre-addestramento con un post-addestramento tramite apprendimento per rinforzo su scala maggiore, V4.1 Flash supera nei benchmark un gruppo di modelli di punta, V4 Pro compreso.

Voce	Specifica
Parametri	552B (MoE)
Architettura	Causal-Encoder-Decoder, input e output asimmetrici
Parametri attivi	8B input / 16B output
Finestra di contesto	1M tokens
Output massimo	384K tokens
Multimodalità	Comprensione delle immagini nativa, non un modulo aggiunto
Modalità di ragionamento	Con e senza ragionamento, attiva per impostazione predefinita
Limite di concorrenza	2.500

La multimodalità nativa merita una nota a parte. Il precedente V4 Flash Vision Exp aggiungeva la visione a un modello testuale, obbligando a cambiare nome del modello per usarla. V4.1 Flash integra la comprensione delle immagini nello stesso modello: testo e immagini entrano da un unico endpoint, senza instradamento separato. Per il contesto sull’approccio della generazione precedente, c’è il nostro test pratico dell’API V4 Flash Vision Exp.

La cache KV scende a un quarto e i costi degli agenti con lei

Chi gestisce agenti è sensibile al costo della cache. Nelle conversazioni a più turni la cronologia viene riletta di continuo, e i token con cache hit di solito dominano la fattura.

V4.1 Flash è intervenuta sull’architettura proprio qui. Rispetto alla generazione precedente, il fabbisogno di HBM per la cache KV scende a 1/4 e quello di SSD a 1/8. Il confronto che DeepSeek fa con il primo modello porta la riduzione cumulata a 437 volte.

In pratica significa che il costo marginale delle attività lunghe e multi-turno cala nettamente. Far girare un agente che chiama strumenti per decine di turni faceva crescere la fattura quasi linearmente con il numero di turni. Quella curva ora è molto più piatta.

I nuovi prezzi dell’API

Le nuove tariffe sono in vigore dalle 12:00 del 10 settembre 2026. DeepSeek mantiene lo schema punta e non punta, e la tariffa non di punta è esattamente la metà di quella di punta. Le fasce di punta sono dal lunedì al venerdì, dalle 09:00 alle 12:00 e dalle 14:00 alle 18:00 ora di Pechino. Tutto il resto è non di punta.

Gli importi sono per milione di tokens, in yuan.

Voce	Fascia	deepseek-flash	deepseek-v4-pro
Input (cache hit)	Non di punta	0,02 ¥	0,15 ¥
Input (cache hit)	Di punta	0,04 ¥	0,30 ¥
Input (cache miss)	Non di punta	1 ¥	4,5 ¥
Input (cache miss)	Di punta	2 ¥	9,0 ¥
Output	Non di punta	4 ¥	13,5 ¥
Output	Di punta	8 ¥	27,0 ¥
Limite di concorrenza	—	2.500	500

Messi accanto è chiaro. L’input con cache hit costa circa l’87% in meno, l’input senza hit il 78%, l’output il 70%. Il tetto di concorrenza passa da 500 a 2.500, cinque volte tanto.

Se seguite l’andamento dei prezzi per linea di prodotto, il nostro articolo sul taglio permanente dell’API V4 Pro si legge bene di pari passo. La motivazione di quel taglio era diversa da questa.

Dove si colloca rispetto agli altri modelli

Prima la provenienza dei numeri. DeepSeek non ha pubblicato una tabella completa di benchmark con l’annuncio. I punteggi che seguono arrivano da aggregatori di terze parti e dal monitoraggio della community, non da materiale ufficiale, quindi vanno letti con prudenza. Tre versioni DeepSeek affiancano quattro rivali esterni, GLM 5.3, Kimi K3, GPT 5.6-Sol e Claude Opus 5, su tutte le 19 prove, così il confronto non resta chiuso in un’immagine.

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

I punteggi con * provengono da esecuzioni solo testo; - indica che non esiste un dato pubblico per quella riga. I valori sono raccolti da valutazioni di terze parti e thread della community e valgono solo come confronto indicativo.

Sui compiti agentici e di codice, V4.1 Flash sta nella parte alta della sua categoria. Segna 90,6 su Terminal-Bench 2.1, 88,1 su CyberGym, un punteggio di 3471 su Codeforces e 63,9 su HLE con strumenti, superando di poco il 63,6 di Claude Opus 5.

Ma il punto debole è reale. Su HLE senza strumenti ottiene 36,8, o 39,1 sulla porzione di solo testo, ben sotto il 44,5 di GPT-5.6 Sol e il 56,3 di Claude Opus 5.

Il posizionamento è inequivocabile. È un modello eccellente nel pilotare strumenti, non un nuovo campione del ragionamento. Se pensate di sottoporgli problemi di ragionamento a libro chiuso, ridimensionate le aspettative.

La velocità è l’altro vantaggio. Diversi tester indipendenti hanno misurato una velocità di output sostenuta tra 300 e 355 tokens al secondo, con picchi isolati oltre 500. In un confronto diretto V4.1 Flash girava a 355 tokens/s contro i 63 tokens/s di V4 Pro, e il tempo al primo token è sceso da 766 ms a 178 ms.

Come integrarlo

L’integrazione costa poco. Cambiate il nome del modello e basta.

Usate deepseek-flash come nome del modello. L’URL di base resta https://api.deepseek.com, con l’endpoint in formato Anthropic su https://api.deepseek.com/anthropic. I vecchi nomi deepseek-v4-flash e deepseek-v4-flash-vision-exp funzionano ancora, ma servono V4.1 Flash sotto e vengono fatturati alla tariffa Flash.

Funzione	Supporto
JSON Output	Sì
Tool Calls	Sì
Responses API	Sì
Anthropic API	Sì
Continuazione con prefisso	Sì (Beta)
Completamento FIM	Solo in modalità senza ragionamento
Comprensione delle immagini	Sì

Un punto va pianificato in anticipo. Dal 14 settembre 2026 alle 12:00 ora di Pechino, e fino all’arrivo di V4.1 Pro, tutte le richieste a deepseek-v4-pro saranno instradate su V4.1 Flash e fatturate alla sua tariffa.

Se avete traffico di produzione ancorato a V4 Pro, questi giorni sono la vostra ultima finestra di validazione. Fate un confronto su traffico reale e confermate la stabilità degli output prima di migrare. I prompt messi a punto su V4 Pro vanno ritestati su V4.1 Flash. Non date per scontato che il comportamento si trasferisca.

I pesi e il report tecnico sono disponibili su Hugging Face. DeepSeek segnala inoltre che i team con esigenze di deployment su larga scala e l’hardware adatto, circa 2k GPU più un cluster di storage, possono contattarli direttamente.

Cosa dicono gli sviluppatori

Il thread su Hacker News ha raccolto 415 punti e 217 commenti, e r/singularity ha avuto la sua discussione. Leggendo entrambi, elogi e critiche sono insolitamente concreti.

Il lato positivo ruota attorno al rapporto qualità-prezzo. Uno sviluppatore del settore agenti dice che V4.1 Flash compete direttamente con Gemini Flash, offre qualità migliore sui compiti agentici e costa dal 20% al 30% del prezzo per compito del rivale. Un altro lo ha usato per convertire in blocco kernel .metal in .cu, riportando meno guida rispetto a Opus, commenti migliori e 300-400 tokens al secondo.

Anche le critiche sono concrete. Uno sviluppatore ha descritto agenti trascinati in cicli di retry quando una chiamata a strumento fallisce, indicando come soluzione istruzioni di recupero esplicite nei messaggi di errore. Un altro ha segnalato un seguito della lingua instabile: una domanda in inglese a volte restituisce la catena di ragionamento in cinese, e una domanda su un tema locale tedesco è tornata con risposta in tedesco. Altri chiedono un vero livello medio di sforzo di ragionamento, perché la scala salta da low direttamente a high e max, e high consuma token molto in fretta.

Il punto più contestato resta l’instradamento del traffico Pro su Flash. Chi si oppone sostiene che se qualcuno ha validato un flusso di lavoro su V4 Pro, cambiargli il modello sotto la produzione senza avviso non è accettabile. Chi lo difende risponde che questo laboratorio cambia il modello sottostante a ogni rilascio da V3.2, e che chi ha bisogno di stabilità a lungo termine dovrebbe ospitare i pesi aperti per conto proprio.

Su Reddit l’umore è simile: impressionati dall’efficienza, scettici all’idea che un modello di fascia Flash superi davvero qualcosa come Kimi K3 nell’uso quotidiano. Lo scetticismo è sano. I benchmark sovrarappresentano problemi ordinati e sottorappresentano il disordine del lavoro reale.

Un dettaglio sfugge spesso. Il precedente V4 Flash era da 284B, una dimensione che molti potevano eseguire in locale. V4.1 Flash sale a 552B, e l’asticella del deployment locale sale con lui.

Domande frequenti

Quando è uscito V4.1 Flash? Il 10 settembre 2026.

Cosa devo cambiare per chiamarlo? Impostare il nome del modello su deepseek-flash. Nient’altro cambia e la compatibilità con l’SDK OpenAI resta.

Accetta immagini? Sì, tramite comprensione visiva nativa e non un modulo aggiunto. Testo e immagini condividono un unico endpoint.

Quanto è grande la finestra di contesto? 1M tokens, con output fino a 384K tokens.

È meglio di V4 Pro? Sui compiti agentici e di codice DeepSeek afferma che lo supera ampiamente, e per questo ritira l’ammiraglia. Sul ragionamento puro resta dietro a modelli focalizzati sul ragionamento come Opus 5 e GPT-5.6 Sol.

Quanto è più economico? L’output non di punta è 4 ¥ per milione di tokens contro i 13,5 ¥ di V4 Pro, un taglio di circa il 70%. L’input con cache hit scende da 0,15 ¥ a 0,02 ¥.

Posso eseguirlo in locale? I pesi sono aperti, ma a 552B i requisiti di memoria lo mettono fuori portata per l’hardware personale.

Esiste un modo per provarlo gratis? L’API è a consumo. Per una prova rapida usate l’accesso qui sotto.

Provalo online

Se preferite non montare un’API, potete usarlo direttamente sul sito ufficiale DeepSeek, deepseek4.hk. Questo percorso gira già su V4.1 Flash, con finestra da 1M, comprensione delle immagini e chiamate a strumenti disponibili. Nessuna chiave API richiesta, basta aprire e conversare.

La nostra guida all’uso di DeepSeek mostra il percorso più rapido per essere produttivi. Se state ancora sistemando accessi e dettagli dell’account, la guida al sito ufficiale li copre in modo più dettagliato. E per il contesto ampio su V4.1, il nostro riepilogo su finanziamento, taglio prezzi e multimodalità funziona bene come lettura di sfondo.