DeepSeek V4.1 Flash uitgebracht: sterker, sneller, voordeliger, met native multimodaal op de officiële site

Op 10 september 2026 bracht DeepSeek V4.1 Flash uit. De naam bevat Flash, maar dit is niet zomaar een goedkopere versie. Het is het eerste lid van een nieuwe reeks modelarchitecturen, en de eerste keer dat DeepSeek native multimodaal beeldbegrip direct in het hoofdmodel verwerkt.

Een nog duidelijker signaal is dat DeepSeek het verkeer van V4 Pro geleidelijk aan V4.1 Flash overdraagt. Een model uit de lichte klasse dat de vlaggenschippositie overneemt, komt in deze sector niet vaak voor.

Wat V4.1 Flash verandert

V4.1 Flash is een MoE-model met 552B parameters op een nieuwe Causal-Encoder-Decoder-architectuur. Het bijzondere is dat invoer en uitvoer asymmetrisch zijn. Aan de invoerkant worden slechts 8B parameters actief, aan de uitvoerkant 16B. Anders gezegd, de leeskosten blijven extreem laag en de echte rekenkracht gaat alleen naar het genereren van de uitvoer.

Volgens DeepSeek overtreft V4.1 Flash met de nieuwe pretrainingaanpak en nascholing via grootschaliger reinforcement learning in benchmarks een reeks vlaggenschipmodellen, waaronder V4 Pro.

Onderdeel	Specificatie
Parameters	552B (MoE)
Architectuur	Causal-Encoder-Decoder, invoer en uitvoer asymmetrisch
Actieve parameters	Invoer 8B / uitvoer 16B
Contextlengte	1M tokens
Maximale uitvoer	384K tokens
Multimodaal	Native beeldbegrip, geen losse visiemodule
Denkmodus	Zowel met als zonder denken, standaard aan
Gelijktijdigheidslimiet	2500

Native multimodaal verdient aparte aandacht. De vorige V4 Flash Vision Exp hing een visuele capaciteit aan een tekstmodel en vereiste een andere modelnaam bij gebruik. V4.1 Flash heeft beeldbegrip in hetzelfde model ondergebracht. Tekst en beeld gaan door dezelfde ingang, aparte routering is niet meer nodig. Hoe de visieaanpak van de vorige generatie presteert, leest u in de API-test van V4 Flash Vision Exp.

Cache naar een kwart, Agent-kosten dalen mee

Wie Agent-systemen bouwt, is gevoelig voor cachekosten. In gesprekken met meerdere beurten wordt de historische context steeds opnieuw gelezen, en tokens die uit de cache komen vormen vaak het grootste deel van de rekening.

V4.1 Flash grijpt hier op architectuurniveau in. Vergeleken met de vorige generatie daalt de HBM-behoefte van de KV Cache naar een kwart en de SSD-behoefte naar een achtste. DeepSeek vergelijkt met het eerste generatiemodel en stelt dat de KV Cache cumulatief 437 keer kleiner is geworden.

De praktische betekenis is dat de marginale kosten van langdurige taken met lange context fors dalen. Voorheen liep de rekening van een Agent met tientallen tool-aanroepen bijna lineair op met het aantal beurten, nu is de helling van die curve duidelijk vlakker.

De nieuwste API-prijzen

De nieuwe prijzen gelden vanaf 12:00 op 10 september 2026. DeepSeek handhaaft de piek- en dalprijsstelling, waarbij het daltarief de helft van het piektarief is. Piekuren zijn volgens Pekingse tijd maandag tot vrijdag van 9:00 tot 12:00 en van 14:00 tot 18:00, alle overige tijden gelden als dal.

De onderstaande bedragen zijn per miljoen tokens, in Chinese yuan.

Facturatiepost	Tijdslot	deepseek-flash	deepseek-v4-pro
Invoer (cachetreffer)	Dal	0,02 yuan	0,15 yuan
Invoer (cachetreffer)	Piek	0,04 yuan	0,30 yuan
Invoer (cachemisser)	Dal	1 yuan	4,5 yuan
Invoer (cachemisser)	Piek	2 yuan	9,0 yuan
Uitvoer	Dal	4 yuan	13,5 yuan
Uitvoer	Piek	8 yuan	27,0 yuan
Gelijktijdigheidslimiet	—	2500	500

Naast elkaar gezet wordt het duidelijk. Invoer met cachetreffer is ongeveer 87 procent goedkoper, invoer met cachemisser ongeveer 78 procent en uitvoer ongeveer 70 procent. De gelijktijdigheidslimiet ging van 500 naar 2500, een vervijfvoudiging.

Als u de prijsontwikkeling van uw productlijnen beoordeelt, leest u het artikel over de permanente prijsverlaging van de V4 Pro API erbij. Die verlaging had een ander doel dan deze.

Waar het staat ten opzichte van gangbare modellen

Eerst de bron van de cijfers. DeepSeek heeft deze keer geen volledige benchmarktabel bij de aankondiging geleverd. De scores hieronder komen uit externe verzamelingen en community-tracking, het zijn geen officiële cijfers. Lees ze met enige marge. Drie DeepSeek-versies staan naast vier externe concurrenten, GLM 5.3, Kimi K3, GPT 5.6-Sol en Claude Opus 5, in alle 19 tests, zodat de vergelijking niet alleen in een afbeelding zit.

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

Scores met * komen uit tekst-only runs; - betekent dat er voor die regel geen openbaar cijfer is. De cijfers zijn samengesteld uit tests van derden en community-threads en dienen alleen als ruwe vergelijking.

Bij Agent- en coderingstaken staat V4.1 Flash vooraan in deze klasse. Terminal-Bench 2.1 levert 90,6 op, CyberGym 88,1, de Codeforces-rating 3471 en HLE met tools 63,9, iets boven de 63,6 van Claude Opus 5.

Maar de zwakke plek is duidelijk. Bij HLE met alleen redeneren en zonder tools blijft het op 36,8, en op de tekstsubset op 39,1, duidelijk onder de 44,5 van GPT-5.6 Sol en de 56,3 van Claude Opus 5.

De positionering is dus helder, dit is een model dat goed is in werktuigen gebruiken om werk te doen, niet de nieuwe redeneerkampioen. Verwacht niet te veel bij moeilijke gesloten redeneeropgaven.

Snelheid is een ander voordeel. Meerdere onafhankelijke testers maten een aanhoudende uitvoer van 300 tot 355 tokens per seconde, met uitschieters boven 500. In een vergelijking haalde V4.1 Flash 355 tokens per seconde tegen 63 voor V4 Pro, en de latentie van het eerste token daalde van 766ms naar 178ms.

Hoe u het integreert

Integratie is eenvoudig, alleen de modelnaam verandert.

Gebruik als modelnaam deepseek-flash. De Base URL blijft https://api.deepseek.com, het eindpunt in Anthropic-formaat is https://api.deepseek.com/anthropic. De oude namen deepseek-v4-flash en deepseek-v4-flash-vision-exp blijven aanroepbaar, maar draaien intern al op V4.1 Flash en worden tegen het Flash-tarief gefactureerd.

Functie	Status
JSON Output	Ondersteund
Tool Calls	Ondersteund
Responses API	Ondersteund
Anthropic API	Ondersteund
Vervolg op chatprefix	Ondersteund (Beta)
FIM-aanvulling	Alleen in de modus zonder denken
Beeldbegrip	Ondersteund

Een punt om vooraf te plannen. Na 12:00 Pekingse tijd op 14 september 2026 en tot de komst van V4.1 Pro worden alle verzoeken aan deepseek-v4-pro naar V4.1 Flash gerouteerd en tegen het Flash-tarief gefactureerd.

Dat betekent dat als uw productie op V4 Pro vastzit, de resterende dagen uw laatste testvenster zijn. Vergelijk met echt verkeer en schakel pas over nadat de uitvoerstabiliteit is bevestigd. Prompts die voor V4 Pro zijn afgesteld, moeten op V4.1 Flash opnieuw worden getest, ga er niet van uit dat het gedrag hetzelfde blijft.

De gewichten en het technische rapport zijn vrijgegeven en te downloaden via Hugging Face. DeepSeek meldt ook dat teams met grootschalige deploymentplannen en een GPU-cluster van 2k kaarten plus opslag direct contact kunnen opnemen.

Wat ontwikkelaars ervan vinden

De post op Hacker News haalde 415 punten en 217 reacties, en op Reddit r/singularity was er een aparte discussie. Wie beide leest, ziet dat lof en kritiek allebei behoorlijk concreet zijn.

De positieve reacties gaan vooral over prijs-kwaliteitverhouding. Een ontwikkelaar uit de Agent-sector zegt dat de directe concurrent van V4.1 Flash Gemini Flash is, maar dat de kwaliteit bij Agent-taken beter is en de kosten per taak slechts twintig tot dertig procent van de concurrent bedragen. Een andere ontwikkelaar zette het in om een reeks .metal-kernels naar .cu te herschrijven en meldt dat er minder sturing nodig is dan bij Opus, dat de comments beter zijn en dat de snelheid op 300 tot 400 tokens per seconde ligt.

De klachten zijn net zo concreet. Sommigen melden dat een Agent bij een mislukte tool-aanroep makkelijk in een herhaalronde belandt en dat de foutmelding duidelijk moet zeggen hoe het te herstellen. Anderen noemen de taalnavolging instabiel, bij een vraag in het Engels springt de denkketen of het antwoord soms naar het Chinees, en bij een Duitse lokale vraag kwam een Duits antwoord. Een andere klacht betreft de denkniveaus, er zijn alleen low, high en max, waarbij high bijna gelijk is aan max en veel tokens verbruikt, dus een bruikbaar medium ontbreekt.

Het meest besproken punt was het routeren van Pro-verkeer naar Flash. Tegenstanders stellen dat een gebruiker die een workflow op V4 Pro heeft gevalideerd, niet zonder medeweten naar een ander model voor productie mag worden verplaatst. Voorstanders zeggen dat dit lab sinds V3.2 bij elke release het basismodel vervangt en dat wie langdurige stabiliteit wil de gewichten zelf moet hosten.

Op Reddit is de toon vergelijkbaar, de efficiëntiewinst wordt erkend maar het voorbehoud blijft. Iemand twijfelt of een model in de Flash-klasse in dagelijks gebruik echt een groot model als Kimi K3 voorbijstreeft. Die twijfel is terecht, benchmarks bevoordelen nette opgaven en de rommeligheid van echt werk valt er vaak buiten.

Een punt dat makkelijk wordt vergeten. De vorige generatie V4 Flash was 284B en velen konden die lokaal draaien; V4.1 Flash groeide naar 552B en de drempel voor lokale deployment ging mee omhoog.

Veelgestelde vragen

Wanneer is V4.1 Flash uitgebracht? Op 10 september 2026.

Wat moet ik aanpassen om het aan te roepen? Wijzig de modelnaam naar deepseek-flash, de overige parameters blijven gelijk, compatibel met de OpenAI SDK.

Ondersteunt het afbeeldingen? Ja, en het is native beeldbegrip, geen losse module. Tekst en beeld gaan door dezelfde modelingang.

Hoe lang is de context? 1M tokens, met een maximale uitvoer van 384K tokens.

Is het beter dan V4 Pro? Bij Agent- en coderingstaken stelt DeepSeek dat het volledig voorbijstreeft en op die grond wordt V4 Pro uitgefaseerd. Bij puur redeneren blijft het achter op op redeneren gerichte modellen als Opus 5 en GPT-5.6 Sol.

Hoeveel goedkoper is het geworden? Uitvoer in daluren kost 4 yuan per miljoen tokens, tegen 13,5 yuan voor V4 Pro, ongeveer 70 procent minder. Invoer met cachetreffer ging van 0,15 yuan naar 0,02 yuan.

Kan ik het lokaal draaien? De gewichten zijn open source, maar de schaal van 552B vraagt veel geheugen en is op particuliere hardware niet realistisch.

Kan ik het gratis gebruiken? De API wordt per gebruik gefactureerd. Wilt u eerst proberen, gebruik dan de ingang hieronder.

Online uitproberen

Zonder gedoe met de API kunt u het direct proberen op de officiële DeepSeek-site (deepseek4.hk). Deze route is al op V4.1 Flash aangesloten, met 1M context, beeldbegrip en tool-aanroepen, zonder sleutelconfiguratie, openen en meteen chatten.

Volg de stappen in de DeepSeek-gebruiksgids voor een snelle start. Moet u nog het een en ander over de ingang en het account uitzoeken, dan is de gids voor de officiële site-ingang uitgebreider. Voor de achtergrond van de hele V4.1-lijn leest u de samenvatting over financiering, prijsverlaging en multimodaal als achtergrondmateriaal.