DeepSeek V4.1 Flash dilancarkan: lebih berkuasa, lebih pantas, lebih berpatutan, dengan multimodal asli di laman rasmi

Pada 10 September 2026, DeepSeek melancarkan V4.1 Flash. Nama itu membawa label Flash, tetapi ia bukan sekadar versi murah. Ia ahli pertama keluarga seni bina yang benar-benar baharu yang masuk pasaran, dan kali pertama DeepSeek meletakkan pemahaman visual multimodal secara asli terus ke dalam model utama.

Isyarat yang lebih jelas ada di tempat lain. DeepSeek memutuskan untuk memindahkan trafik V4 Pro secara berperingkat kepada V4.1 Flash. Model kelas ringan mengambil alih trafik model perdana bukan perkara biasa dalam industri ini.

Apa yang berubah pada V4.1 Flash

V4.1 Flash ialah model MoE bersaiz 552B parameter di atas struktur Causal-Encoder-Decoder yang baharu. Yang menarik, input dan output tidak simetri. Hanya 8B diaktifkan di sisi input, manakala 16B diaktifkan di sisi output. Membaca jadi sangat murah. Pengiraan tertumpu pada bahagian yang benar-benar menghasilkan teks.

Menurut DeepSeek, dengan menggabungkan kaedah pra-latihan baharu dan pasca-latihan pembelajaran pengukuhan berskala lebih besar, V4.1 Flash melangkaui beberapa model perdana dalam penanda aras, termasuk V4 Pro.

Perkara	Spesifikasi
Parameter	552B (MoE)
Seni bina	Causal-Encoder-Decoder, input dan output tidak simetri
Parameter aktif	8B input / 16B output
Tetingkap konteks	1M tokens
Output maksimum	384K tokens
Multimodal	Pemahaman imej asli, bukan modul tampalan
Mod berfikir	Dengan dan tanpa berfikir, aktif secara lalai
Had keserentakan	2,500

Multimodal asli wajar diberi catatan tersendiri. V4 Flash Vision Exp sebelum ini menampal keupayaan visual pada model teks, jadi pengguna perlu menukar nama model. V4.1 Flash menyatukan pemahaman imej ke dalam model yang sama, teks dan imej masuk melalui satu endpoint tanpa penghalaan berasingan. Untuk konteks pendekatan generasi sebelumnya, lihat ujian langsung API V4 Flash Vision Exp.

Cache KV turun kepada satu perempat, kos agen menyusul

Sesiapa yang menjalankan agen akan peka terhadap kos cache. Dalam perbualan berbilang pusingan, sejarah dibaca berulang kali, dan token dengan cache hit biasanya mendominasi bil.

V4.1 Flash menyentuh seni bina tepat di sini. Berbanding generasi sebelumnya, keperluan HBM untuk cache KV turun kepada 1/4 dan keperluan SSD kepada 1/8. Perbandingan DeepSeek dengan model generasi pertama menjumlahkan penurunan terkumpul sebanyak 437 kali.

Maksud praktisnya, kos marginal tugasan panjang berbilang pusingan jatuh mendadak. Menjalankan agen yang memanggil alat melalui berpuluh pusingan dahulu membuat bil naik hampir selari dengan bilangan pusingan. Lengkungnya kini jauh lebih rata.

Harga API terkini

Kadar baharu berkuat kuasa sejak 12:00 pada 10 September 2026. DeepSeek mengekalkan skim waktu puncak dan luar puncak, dan kadar luar puncak tepat separuh daripada kadar waktu puncak. Waktu puncak ialah Isnin hingga Jumaat, 09:00 hingga 12:00 dan 14:00 hingga 18:00 waktu Beijing. Selebihnya luar puncak.

Angka berikut bagi setiap juta tokens, dalam yuan.

Perkara	Tempoh	deepseek-flash	deepseek-v4-pro
Input (cache hit)	Luar puncak	¥0.02	¥0.15
Input (cache hit)	Puncak	¥0.04	¥0.30
Input (cache miss)	Luar puncak	¥1	¥4.5
Input (cache miss)	Puncak	¥2	¥9.0
Output	Luar puncak	¥4	¥13.5
Output	Puncak	¥8	¥27.0
Had keserentakan	—	2,500	500

Disandingkan, jelas kelihatan. Input dengan cache hit kira-kira 87% lebih murah, input tanpa cache hit kira-kira 78% lebih murah, dan output kira-kira 70% lebih murah. Had keserentakan naik daripada 500 kepada 2,500, lima kali ganda.

Jika anda mengikuti pergerakan harga setiap barisan produk, artikel pemotongan kekal API V4 Pro sesuai dibaca bersebelahan. Sebab pemotongan dahulu berbeza daripada yang ini.

Kedudukannya berbanding model lain

Pertama, asal angka. DeepSeek tidak menyertakan jadual penanda aras lengkap pada pengumuman ini. Skor di bawah datang daripada himpunan pihak ketiga dan pemantauan komuniti, bukan bahan rasmi, jadi bacalah dengan berhati-hati. Tiga versi DeepSeek disusun bersama empat pesaing luar, GLM 5.3, Kimi K3, GPT 5.6-Sol dan Claude Opus 5, dalam 19 ujian, supaya perbandingan tidak hanya terletak pada gambar.

Penanda aras	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

Nombor bertanda * datang daripada ujian teks sahaja; - bermaksud tiada angka awam bagi baris itu. Data dihimpun daripada penilaian pihak ketiga dan perbincangan komuniti, hanya sebagai perbandingan kasar.

Pada tugasan agen dan pengaturcaraan, V4.1 Flash berada di barisan hadapan kelasnya. Ia mendapat 90.6 pada Terminal-Bench 2.1, 88.1 pada CyberGym, peringkat 3471 pada Codeforces, dan 63.9 pada HLE dengan alat, sedikit melepasi 63.6 milik Claude Opus 5.

Namun kelemahannya nyata. Pada HLE tanpa alat ia mendapat 36.8, atau 39.1 pada bahagian teks sahaja, jauh di bawah 44.5 milik GPT-5.6 Sol dan 56.3 milik Claude Opus 5.

Kedudukannya tidak kabur. Ini model yang sangat baik memandu alat, bukan juara penaakulan baharu. Jika anda bercadang melontar soalan penaakulan tertutup, turunkan jangkaan.

Kelajuan menjadi kelebihan lain. Beberapa penguji bebas mengukur daya pemprosesan output berterusan antara 300 hingga 355 tokens sesaat, dengan puncak seketika melebihi 500. Dalam satu perbandingan langsung, V4.1 Flash berlari 355 tokens/s berbanding 63 tokens/s milik V4 Pro, dan masa ke token pertama turun daripada 766 ms kepada 178 ms.

Cara mengintegrasi

Kos integrasi rendah. Tukar nama model, selesai.

Gunakan deepseek-flash sebagai nama model. URL asas kekal 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 boleh dipanggil, tetapi melayani V4.1 Flash di belakangnya dan dibilkan pada kadar Flash.

Ciri	Sokongan
JSON Output	Ya
Tool Calls	Ya
Responses API	Ya
Anthropic API	Ya
Sambungan awalan	Ya (Beta)
Pelengkapan FIM	Mod tanpa berfikir sahaja
Pemahaman imej	Ya

Satu perkara perlu dirancang. Mulai 12:00 waktu Beijing pada 14 September 2026, sehingga V4.1 Pro muncul, semua permintaan ke deepseek-v4-pro akan dihalakan ke V4.1 Flash dan dibilkan pada kadarnya.

Jika trafik pengeluaran anda terpaku pada V4 Pro, beberapa hari ini ialah tetingkap pengesahan terakhir. Jalankan perbandingan dengan trafik sebenar dan pastikan kestabilan output sebelum berpindah. Prompt yang anda selaraskan pada V4 Pro perlu diuji semula pada V4.1 Flash. Jangan anggap tingkah lakunya berpindah sendiri.

Pemberat dan laporan teknikal sudah tersedia di Hugging Face. DeepSeek juga menyatakan pasukan yang memerlukan penggunaan berskala besar dan perkakasan mencukupi, sekitar 2k GPU serta kluster storan, boleh menghubungi mereka terus.

Kata pembangun

Benang Hacker News mengumpul 415 mata dan 217 komen, dan r/singularity mempunyai perbincangannya sendiri. Membaca kedua-duanya, pujian dan kritikan luar biasa spesifik.

Sisi positif tertumpu pada nilai wang. Seorang pembangun dalam industri agen menyatakan V4.1 Flash bersaing terus dengan Gemini Flash, memberi kualiti lebih baik pada tugasan agen, dan memakan 20 hingga 30 peratus harga setiap tugasan pesaingnya. Pembangun lain menggunakannya untuk menukar banyak kernel .metal kepada .cu, melaporkan perlu kurang panduan daripada Opus, komen lebih baik, dan 300 hingga 400 tokens sesaat.

Kritikannya juga konkrit. Seorang pembangun menggambarkan agen terseret ke gelung cubaan semula apabila panggilan alat gagal, dan menilai penyelesaiannya ialah menulis arahan pemulihan yang jelas dalam mesej ralat. Ada juga yang melaporkan pengikut bahasa tidak stabil: soalan bahasa Inggeris kadang mengembalikan rantaian berfikir dalam bahasa Cina, dan soalan tentang topik tempatan Jerman dijawab dalam bahasa Jerman. Yang lain meminta tahap sederhana sebenar untuk usaha berfikir, kerana tuasnya melompat dari low terus ke high dan max, dan high membakar token dengan cepat.

Yang paling dipertikaikan ialah penghalaan trafik Pro ke Flash. Pihak yang menolak berhujah, jika seseorang sudah mengesahkan aliran kerja pada V4 Pro, menukar model di bawah pengeluarannya tanpa pemberitahuan tidak boleh diterima. Pihak yang menyokong menjawab, makmal ini menukar model asas pada setiap keluaran sejak V3.2, dan sesiapa yang perlukan kestabilan jangka panjang wajar menghoskan pemberat terbuka sendiri.

Di Reddit suasananya serupa: kagum dengan kecekapannya, skeptikal terhadap idea bahawa model kelas Flash benar-benar mengalahkan sesuatu seperti Kimi K3 dalam penggunaan harian. Skeptisisme itu wajar. Penanda aras terlalu banyak memuatkan soalan kemas dan kurang mewakili kekacauan kerja sebenar.

Satu perincian sering terlepas pandang. V4 Flash sebelum ini bersaiz 284B, saiz yang ramai boleh jalankan secara tempatan. V4.1 Flash naik ke 552B, dan ambang penggunaan tempatan turut naik.

Soalan lazim

Bilakah V4.1 Flash dilancarkan? 10 September 2026.

Apa yang perlu diubah untuk memanggilnya? Tetapkan nama model kepada deepseek-flash. Tiada perkara lain berubah, dan keserasian dengan SDK OpenAI kekal.

Adakah ia menerima imej? Ya, melalui pemahaman visual asli dan bukan modul tampalan. Teks dan imej berkongsi satu endpoint.

Berapa besar tetingkap konteksnya? 1M tokens, dengan output sehingga 384K tokens.

Adakah ia lebih baik daripada V4 Pro? Pada tugasan agen dan pengaturcaraan, DeepSeek menyatakan ia melangkauinya secara menyeluruh, dan kerana itu model perdana tersebut diberhentikan. Untuk penaakulan tulen, ia masih di bawah model yang memfokuskan penaakulan seperti Opus 5 dan GPT-5.6 Sol.

Berapa lebih murah sekarang? Output luar puncak ¥4 setiap juta tokens berbanding ¥13.5 milik V4 Pro, turun sekitar 70 peratus. Input dengan cache hit turun daripada ¥0.15 kepada ¥0.02.

Boleh dijalankan secara tempatan? Pemberatnya terbuka, tetapi pada 552B keperluan memorinya di luar jangkauan peranti peribadi.

Ada cara mencuba secara percuma? API dibilkan mengikut penggunaan. Untuk ujian pantas, guna pintu masuk di bawah.

Cuba dalam talian

Jika enggan menyediakan API, anda boleh menggunakannya terus di laman rasmi DeepSeek, deepseek4.hk. Laluan ini sudah berjalan pada V4.1 Flash, dengan tetingkap 1M, pemahaman imej dan panggilan alat tersedia. Tanpa kunci API, cukup buka dan mula berbual.

Panduan penggunaan DeepSeek kami memuatkan laluan terpantas untuk produktif. Jika anda masih mengurus akses dan butiran akaun, panduan laman rasmi membincangkannya lebih terperinci. Dan untuk konteks besar V4.1, ringkasan pembiayaan, pemotongan harga dan multimodal sesuai jadi bacaan latar.