Premiera DeepSeek V4.1 Flash: mocniejszy, szybszy i tańszy, z natywnym multimodalem na oficjalnej stronie

10 września 2026 roku DeepSeek wydał V4.1 Flash. W nazwie jest Flash, ale tym razem to nie tylko tańsza wersja. To pierwszy członek nowej serii architektur modeli i pierwszy raz, gdy DeepSeek wbudował natywne multimodalne rozumienie obrazu bezpośrednio w model główny.

Jeszcze wyraźniejszym sygnałem jest decyzja o stopniowym przekazaniu ruchu z V4 Pro do V4.1 Flash. Model z lekkiej półki przejmujący pozycję flagowca to w tej branży rzadkość.

Co zmienia V4.1 Flash

V4.1 Flash to model MoE o 552 mld parametrów, zbudowany na nowej architekturze Causal-Encoder-Decoder. Jej cechą szczególną jest asymetria wejścia i wyjścia. Po stronie wejścia aktywuje się jedynie 8B, po stronie wyjścia 16B. Innymi słowy, koszt czytania jest bardzo niski, a realna moc obliczeniowa idzie wyłącznie w generowanie odpowiedzi.

Według DeepSeek, w połączeniu z nową metodą wstępnego trenowania i douczaniem przez uczenie ze wzmocnieniem na większą skalę, V4.1 Flash wyprzedził w benchmarkach szereg modeli flagowych, w tym V4 Pro.

Element	Specyfikacja
Parametry	552 mld (MoE)
Architektura	Causal-Encoder-Decoder, asymetria wejścia i wyjścia
Parametry aktywne	Wejście 8B / wyjście 16B
Długość kontekstu	1M tokenów
Maksymalne wyjście	384K tokenów
Multimodalność	Natywne rozumienie obrazu, nie zewnętrzny moduł wizyjny
Tryb myślenia	Z myśleniem i bez, domyślnie włączone
Limit współbieżności	2500

Natywna multimodalność zasługuje na osobne zdanie. Poprzedni V4 Flash Vision Exp dokładał możliwości wizyjne do modelu tekstowego, a do użycia trzeba było zmienić nazwę modelu. V4.1 Flash umieścił rozumienie obrazu w tym samym modelu. Tekst i obraz wchodzą tym samym wejściem, osobne trasowanie nie jest już potrzebne. Jak radzi sobie rozwiązanie wizyjne poprzedniej generacji, można sprawdzić w teście API V4 Flash Vision Exp.

Pamięć podręczna do jednej czwartej, koszty Agenta też w dół

Kto buduje Agentów, ten jest wyczulony na koszt pamięci podręcznej. W rozmowach wieloturażowych historia jest czytana w kółko, a tokeny trafione w pamięć podręczną często stanowią większość rachunku.

V4.1 Flash ingeruje w to na poziomie architektury. W porównaniu z poprzednią generacją zapotrzebowanie KV Cache na HBM spadło do jednej czwartej, a na SSD do jednej ósmej. Według porównania DeepSeek z modelem pierwszej generacji KV Cache zmniejszył się łącznie 437 razy.

Praktyczny sens tej liczby jest taki, że koszt krańcowy długich zadań wieloturażowych mocno spadł. Wcześniej rachunek za Agenta wykonującego kilkadziesiąt wywołań narzędzi rósł niemal liniowo wraz z liczbą tur. Teraz nachylenie tej krzywej wyraźnie się spłaszczyło.

Najnowsze ceny API

Nowe ceny obowiązują od 12:00 10 września 2026 roku. DeepSeek utrzymuje podział na godziny szczytu i poza szczytem, przy czym cena poza szczytem to połowa ceny w szczycie. Szczyt według czasu pekińskiego to poniedziałek do piątku od 9:00 do 12:00 i od 14:00 do 18:00, pozostałe godziny liczą się jako poza szczytem.

Poniższe kwoty dotyczą miliona tokenów i są podane w juanach chińskich.

Pozycja rozliczenia	Przedział	deepseek-flash	deepseek-v4-pro
Wejście (trafienie w pamięć podręczną)	Poza szczytem	0,02 juana	0,15 juana
Wejście (trafienie w pamięć podręczną)	Szczyt	0,04 juana	0,30 juana
Wejście (bez trafienia)	Poza szczytem	1 juan	4,5 juana
Wejście (bez trafienia)	Szczyt	2 juany	9,0 juana
Wyjście	Poza szczytem	4 juany	13,5 juana
Wyjście	Szczyt	8 juanów	27,0 juana
Limit współbieżności	—	2500	500

Zestawienie obok siebie wiele wyjaśnia. Wejście z trafieniem w pamięć podręczną jest tańsze o około 87 procent, wejście bez trafienia o około 78 procent, a wyjście o około 70 procent. Limit współbieżności wzrósł z 500 do 2500, czyli pięciokrotnie.

Jeśli oceniasz zmiany cen w swoich liniach produktowych, przeczytaj razem artykuł o trwałej obniżce cen API V4 Pro. Tamta obniżka miała inny cel niż obecna.

Gdzie plasuje się na tle popularnych modeli

Najpierw źródło danych. Tym razem DeepSeek nie dołączył do ogłoszenia pełnej tabeli benchmarków. Poniższe wyniki pochodzą ze zbiorczych opracowań zewnętrznych i śledzenia przez społeczność, nie są danymi oficjalnymi. Czytaj je z pewnym marginesem. Trzy wersje DeepSeeka stają obok czterech zewnętrznych rywali, GLM 5.3, Kimi K3, GPT 5.6-Sol i Claude Opus 5, we wszystkich 19 testach, żeby porównanie nie zostało tylko na obrazku.

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

Wyniki z * pochodzą z przebiegów wyłącznie tekstowych, - oznacza brak publicznego wyniku dla danego wiersza. Liczby pochodzą z testów firm trzecich i wątków społeczności i służą tylko jako zgrubne porównanie.

W zadaniach agentowych i programistycznych V4.1 Flash jest w czołówce tej klasy. W Terminal-Bench 2.1 osiąga 90,6, w CyberGym 88,1, ocena Codeforces to 3471, a HLE z narzędziami 63,9, nieco powyżej 63,6 modelu Claude Opus 5.

Słabe punkty też są jednak wyraźne. W HLE wymagającym wyłącznie rozumowania, bez narzędzi, model osiąga 36,8, a w podzbiorze tekstowym 39,1, wyraźnie poniżej 44,5 modelu GPT-5.6 Sol i 56,3 modelu Claude Opus 5.

Pozycjonowanie jest więc jasne, to model dobry w posługiwaniu się narzędziami, a nie nowy mistrz rozumowania. Przy trudnych zadaniach rozumowania w trybie zamkniętej książki lepiej obniżyć oczekiwania.

Szybkość to kolejna zaleta. Kilku niezależnych testerów zmierzyło stałą przepustowość wyjścia na poziomie od 300 do 355 tokenów na sekundę, a pojedyncze szczyty powyżej 500. W jednym z porównań V4.1 Flash osiągnął 355 tokenów na sekundę, a V4 Pro 63, przy skróceniu opóźnienia pierwszego tokenu z 766ms do 178ms.

Jak to podłączyć

Integracja jest bardzo prosta, wystarczy zmienić nazwę modelu.

Jako nazwy modelu użyj deepseek-flash. Base URL zostaje bez zmian, https://api.deepseek.com, a punkt wejścia w formacie Anthropic to https://api.deepseek.com/anthropic. Stare nazwy deepseek-v4-flash i deepseek-v4-flash-vision-exp nadal działają, ale pod spodem to już V4.1 Flash i rozliczenie idzie według ceny Flash.

Funkcja	Status
JSON Output	Obsługiwane
Tool Calls	Obsługiwane
Responses API	Obsługiwane
Anthropic API	Obsługiwane
Kontynuacja prefiksu rozmowy	Obsługiwane (Beta)
Uzupełnianie FIM	Tylko w trybie bez myślenia
Rozumienie obrazu	Obsługiwane

Jedną rzecz trzeba zaplanować z wyprzedzeniem. Po 12:00 czasu pekińskiego 14 września 2026 roku, do momentu pojawienia się V4.1 Pro, wszystkie żądania kierowane do deepseek-v4-pro będą trasowane do V4.1 Flash i rozliczane według stawki Flash.

To znaczy, że jeśli twoja produkcja jest przywiązana do V4 Pro, pozostałe kilka dni to ostatnie okno testowe. Porównaj na prawdziwym ruchu i przełącz się dopiero po potwierdzeniu stabilności wyjścia. Prompty dostrojone pod V4 Pro trzeba przetestować ponownie na V4.1 Flash i nie zakładać, że zachowanie pozostanie takie samo.

Wagi i raport techniczny są opublikowane i dostępne do pobrania na Hugging Face. DeepSeek dodał też, że zespoły planujące wdrożenie na dużą skalę, mające klaster GPU na 2 tysiące kart i magazyn danych, mogą zgłosić się bezpośrednio.

Co mówią deweloperzy

Wpis na Hacker News zdobył 415 punktów i 217 komentarzy, a na Reddicie w r/singularity toczyła się osobna dyskusja. Po przeczytaniu obu widać, że pochwały i zarzuty są dość konkretne.

Pozytywne opinie dotyczą głównie stosunku jakości do kosztu. Jeden z deweloperów z branży Agentów mówi, że bezpośrednim rywalem V4.1 Flash jest Gemini Flash, ale w zadaniach agentowych jakość jest lepsza, a koszt na zadanie to tylko dwadzieścia do trzydziestu procent kosztu rywala. Inny przepisał z jego pomocą serię jąder .metal na .cu i relacjonuje, że wymaga mniej prowadzenia niż Opus, pisze lepsze komentarze, a prędkość wynosi 300 do 400 tokenów na sekundę.

Zarzuty też są konkretne. Część osób skarży się, że gdy wywołanie narzędzia się nie powiedzie, Agent łatwo wpada w pętlę ponowień i trzeba wprost napisać w komunikacie błędu, jak to naprawić. Inni wskazują na niestabilne trzymanie się języka, przy pytaniu po angielsku łańcuch myśli albo odpowiedź czasem przechodzi na chiński, a pytanie o lokalną sprawę niemiecką przyniosło odpowiedź po niemiecku. Kolejny zarzut dotyczy poziomów myślenia, są tylko low, high i max, gdzie high jest niemal równe max i mocno pali tokeny, brakuje więc użytecznego medium.

Największe kontrowersje wzbudziło trasowanie ruchu Pro do Flash. Przeciwnicy argumentują, że jeśli użytkownik zweryfikował proces na V4 Pro, nie powinien bez wiedzy trafiać na produkcję z innym modelem. Zwolennicy odpowiadają, że to laboratorium od czasów V3.2 przy każdej premierze zmienia model bazowy, a kto chce długotrwałej stabilności, powinien hostować wagi samodzielnie.

Na Reddicie nastroje są podobne, wzrost wydajności jest doceniany, ale rezerwa pozostaje. Ktoś wątpi, czy model z klasy Flash naprawdę wyprzedzi w codziennym użyciu dużego gracza pokroju Kimi K3. Ta wątpliwość jest zasadna, benchmarki faworyzują uporządkowane zadania, a bałagan prawdziwej pracy często wykracza poza zbiory testowe.

Jeszcze jedna rzecz łatwo umyka. Poprzednia generacja V4 Flash miała 284B i wielu mogło ją uruchomić lokalnie. V4.1 Flash urósł do 552B i próg wdrożenia lokalnego poszedł w górę.

Częste pytania

Kiedy wydano V4.1 Flash? 10 września 2026 roku.

Co trzeba zmienić, żeby go wywołać? Zmień nazwę modelu na deepseek-flash, pozostałe parametry zostają bez zmian, zgodność z OpenAI SDK jest zachowana.

Czy obsługuje obrazy? Tak, i jest to natywne rozumienie obrazu, a nie zewnętrzny moduł. Tekst i obraz wchodzą tym samym wejściem modelu.

Jak długi jest kontekst? 1M tokenów, maksymalne wyjście 384K tokenów.

Czy jest lepszy od V4 Pro? W zadaniach agentowych i programistycznych DeepSeek twierdzi, że wyprzedza go we wszystkich obszarach, i na tej podstawie wygasza V4 Pro. W scenariuszach czystego rozumowania pozostaje jednak za modelami nastawionymi na rozumowanie, takimi jak Opus 5 czy GPT-5.6 Sol.

O ile potaniał? Wyjście poza szczytem to 4 juany za milion tokenów, wobec 13,5 juana w V4 Pro, czyli około 70 procent mniej. Wejście z trafieniem w pamięć podręczną spadło z 0,15 juana do 0,02 juana.

Czy da się uruchomić lokalnie? Wagi są otwarte, ale skala 552B wymaga bardzo dużej pamięci i na sprzęcie prywatnym jest nierealna.

Czy można korzystać bezpłatnie? API rozlicza się za użycie. Jeśli chcesz najpierw wypróbować, skorzystaj z wejścia poniżej.

Wypróbuj online

Jeśli nie chcesz bawić się z API, możesz spróbować bezpośrednio na oficjalnej stronie DeepSeek (deepseek4.hk). Ta ścieżka jest już podłączona do V4.1 Flash, kontekst 1M, rozumienie obrazu i wywołania narzędzi są dostępne, bez konfigurowania klucza, wystarczy otworzyć i zacząć rozmowę.

Kroki z przewodnika po DeepSeek przyspieszą start. Jeśli wciąż ustalasz sprawy wejścia i konta, przewodnik po wejściu na oficjalną stronę opisuje to dokładniej. Tło całej linii V4.1 znajdziesz w podsumowaniu o finansowaniu, obniżkach cen i multimodalności.