DeepSeek V4.1 Flash chegou: mais forte, mais rápido e mais barato, com multimodal nativo no site oficial
Em 10 de setembro de 2026, a DeepSeek lançou o V4.1 Flash. O nome carrega a palavra Flash, mas não é apenas uma versão econômica. É o primeiro integrante de uma família de arquiteturas totalmente nova a chegar ao mercado, e a primeira vez que a DeepSeek coloca compreensão visual multimodal nativa diretamente em um modelo principal.
O sinal mais forte está em outro lugar. A DeepSeek decidiu migrar gradualmente o tráfego do V4 Pro para o V4.1 Flash. Um modelo de linha leve assumir o tráfego do carro-chefe não é algo comum nesse setor.
O que o V4.1 Flash muda
O V4.1 Flash é um modelo MoE de 552B parâmetros construído sobre uma nova estrutura Causal-Encoder-Decoder. O ponto interessante é que entrada e saída são assimétricas. Apenas 8B são ativados na entrada, contra 16B na saída. Ler custa muito pouco. O processamento se concentra onde a geração realmente acontece.
Segundo a DeepSeek, ao combinar um novo método de pré-treinamento com pós-treinamento por aprendizado por reforço em escala maior, o V4.1 Flash supera em benchmarks um grupo de modelos de ponta, incluindo o V4 Pro.
| Item | Especificação |
|---|---|
| Parâmetros | 552B (MoE) |
| Arquitetura | Causal-Encoder-Decoder, entrada e saída assimétricas |
| Parâmetros ativos | 8B entrada / 16B saída |
| Janela de contexto | 1M tokens |
| Saída máxima | 384K tokens |
| Multimodal | Compreensão de imagem nativa, não um módulo acoplado |
| Modo de raciocínio | Com e sem raciocínio, ativado por padrão |
| Limite de concorrência | 2.500 |
O multimodal nativo merece um comentário à parte. O V4 Flash Vision Exp anterior acoplava visão a um modelo de texto, o que exigia trocar o nome do modelo para usá-lo. O V4.1 Flash integra a compreensão de imagens ao mesmo modelo: texto e imagens entram por um único endpoint, sem roteamento separado. Para entender a abordagem da geração anterior, veja nosso teste prático da API V4 Flash Vision Exp.
Cache KV reduzido a um quarto, e o custo dos agentes junto
Quem opera agentes é sensível ao custo de cache. Em conversas de vários turnos, o histórico é relido o tempo todo, e tokens com acerto de cache costumam dominar a fatura.
O V4.1 Flash mexeu na arquitetura justamente aqui. Em relação à geração anterior, a demanda de HBM do cache KV cai para 1/4 e a de SSD para 1/8. A comparação que a DeepSeek faz com seu primeiro modelo soma uma redução acumulada de 437 vezes.
Na prática, isso significa que o custo marginal de tarefas longas e multi-turno cai bastante. Rodar um agente que chama ferramentas por dezenas de turnos fazia a fatura crescer quase linearmente com o número de turnos. Essa curva agora é bem mais plana.
Os novos preços da API
As novas tarifas entraram em vigor às 12h de 10 de setembro de 2026. A DeepSeek manteve o esquema de pico e fora de pico, e a tarifa fora de pico é exatamente metade da tarifa de pico. O horário de pico é de segunda a sexta, das 09h às 12h e das 14h às 18h no horário de Pequim. Todo o resto é fora de pico.
Os valores são por milhão de tokens, em yuans.
| Item | Faixa | deepseek-flash | deepseek-v4-pro |
|---|---|---|---|
| Entrada (acerto de cache) | Fora de pico | ¥0,02 | ¥0,15 |
| Entrada (acerto de cache) | Pico | ¥0,04 | ¥0,30 |
| Entrada (erro de cache) | Fora de pico | ¥1 | ¥4,5 |
| Entrada (erro de cache) | Pico | ¥2 | ¥9,0 |
| Saída | Fora de pico | ¥4 | ¥13,5 |
| Saída | Pico | ¥8 | ¥27,0 |
| Limite de concorrência | — | 2.500 | 500 |
Lado a lado, fica claro. A entrada com acerto de cache está cerca de 87% mais barata, a entrada sem acerto cerca de 78%, e a saída cerca de 70%. O teto de concorrência sobe de 500 para 2.500, cinco vezes mais.
Se você acompanha a evolução de preços por linha de produto, nosso artigo sobre o corte permanente da API V4 Pro se lê bem em paralelo. A motivação daquele corte era diferente desta.
Onde ele se posiciona frente a outros modelos
Primeiro, a origem dos números. A DeepSeek não publicou uma tabela completa de benchmarks junto ao anúncio. As pontuações abaixo vêm de agregadores de terceiros e do acompanhamento da comunidade, não de material oficial, então leia com cautela. Três versões da DeepSeek aparecem ao lado de quatro rivais externos, GLM 5.3, Kimi K3, GPT 5.6-Sol e Claude Opus 5, nas 19 provas, para que a comparação não fique apenas numa imagem.
| 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 |
As pontuações com * vêm de execuções só de texto; - indica que não há número público para aquela linha. Os valores são compilados de avaliações de terceiros e discussões da comunidade e servem apenas como referência cruzada.
Em tarefas de agentes e de código, o V4.1 Flash fica no topo da sua categoria. Marca 90,6 no Terminal-Bench 2.1, 88,1 no CyberGym, rating de 3471 no Codeforces e 63,9 no HLE com ferramentas, superando por pouco os 63,6 do Claude Opus 5.
Mas a fraqueza é real. No HLE sem ferramentas ele fica em 36,8, ou 39,1 na parte só de texto, bem abaixo dos 44,5 do GPT-5.6 Sol e dos 56,3 do Claude Opus 5.
O posicionamento é inequívoco. É um modelo excelente para conduzir ferramentas, não um novo campeão de raciocínio. Se pretende submetê-lo a problemas de raciocínio a livro fechado, ajuste as expectativas.
A velocidade é a outra vantagem. Vários testadores independentes mediram vazão de saída sustentada entre 300 e 355 tokens por segundo, com picos pontuais acima de 500. Em uma comparação direta, o V4.1 Flash rodava a 355 tokens/s contra 63 tokens/s do V4 Pro, e o tempo até o primeiro token caiu de 766 ms para 178 ms.
Como integrar
A integração é barata. Troque o nome do modelo e pronto.
Use deepseek-flash como nome do modelo. A URL base continua https://api.deepseek.com, com o endpoint no formato Anthropic em https://api.deepseek.com/anthropic. Os nomes antigos deepseek-v4-flash e deepseek-v4-flash-vision-exp seguem funcionando, mas servem o V4.1 Flash por baixo e são cobrados na tarifa Flash.
| Recurso | Suporte |
|---|---|
| JSON Output | Sim |
| Tool Calls | Sim |
| Responses API | Sim |
| Anthropic API | Sim |
| Continuação por prefixo | Sim (Beta) |
| Completação FIM | Apenas no modo sem raciocínio |
| Compreensão de imagens | Sim |
Um ponto precisa de planejamento. A partir das 12h do horário de Pequim em 14 de setembro de 2026, e até o lançamento do V4.1 Pro, todas as requisições para deepseek-v4-pro serão roteadas para o V4.1 Flash e cobradas na tarifa dele.
Se você tem tráfego de produção fixado no V4 Pro, estes dias são sua última janela de validação. Rode uma comparação com tráfego real e confirme a estabilidade das saídas antes de migrar. Prompts ajustados no V4 Pro precisam de novos testes no V4.1 Flash. Não presuma que o comportamento se transfere.
Os pesos e o relatório técnico estão disponíveis no Hugging Face. A DeepSeek também indica que equipes com necessidade de implantação em larga escala e hardware correspondente, algo como 2k GPUs mais um cluster de armazenamento, podem entrar em contato diretamente.
O que os desenvolvedores dizem
A thread do Hacker News reuniu 415 pontos e 217 comentários, e o r/singularity teve sua própria discussão. Lendo os dois, elogios e críticas são incomumente específicos.
O lado positivo gira em torno do custo-benefício. Um desenvolvedor do setor de agentes disse que o V4.1 Flash compete diretamente com o Gemini Flash, entrega qualidade melhor em tarefas de agentes e custa de 20% a 30% do preço por tarefa do rival. Outro o usou para converter em massa kernels .metal para .cu, relatando menos direcionamento que o Opus, comentários melhores e 300 a 400 tokens por segundo.
As críticas também são concretas. Um desenvolvedor descreveu agentes arrastados para loops de retentativa quando uma chamada de ferramenta falha, e apontou que a solução é escrever instruções explícitas de recuperação nas mensagens de erro. Outro relatou seguimento de idioma instável: uma pergunta em inglês às vezes devolve a cadeia de raciocínio em chinês, e uma pergunta sobre um assunto local alemão voltou respondida em alemão. Há ainda quem peça um nível médio real de esforço de raciocínio, porque o ajuste pula de low direto para high e max, e high consome tokens muito rápido.
O ponto mais contestado é o roteamento do tráfego Pro para o Flash. Quem é contra argumenta que, se alguém validou um fluxo de trabalho no V4 Pro, trocar o modelo por baixo da produção sem avisar não é aceitável. Quem defende responde que este laboratório troca o modelo subjacente a cada lançamento desde o V3.2, e que quem precisa de estabilidade de longo prazo deveria hospedar os pesos abertos por conta própria.
No Reddit o clima é parecido: impressionados com a eficiência, céticos quanto à ideia de que um modelo de linha Flash realmente supere algo como o Kimi K3 no uso diário. O ceticismo é saudável. Benchmarks super-representam problemas arrumados e sub-representam a bagunça do trabalho real.
Um detalhe costuma passar batido. O V4 Flash anterior tinha 284B, tamanho que muita gente conseguia rodar localmente. O V4.1 Flash sobe para 552B, e a barra da implantação local sobe junto.
Perguntas frequentes
Quando o V4.1 Flash foi lançado? Em 10 de setembro de 2026.
O que preciso mudar para chamá-lo?
Definir o nome do modelo como deepseek-flash. Nada mais muda, e a compatibilidade com o SDK da OpenAI permanece.
Ele aceita imagens? Sim, por compreensão visual nativa e não um módulo acoplado. Texto e imagens compartilham um único endpoint.
Qual é o tamanho da janela de contexto? 1M tokens, com até 384K tokens de saída.
É melhor que o V4 Pro? Em tarefas de agentes e código, a DeepSeek afirma que o supera de forma abrangente e retira o carro-chefe por isso. Em raciocínio puro, fica atrás de modelos focados nisso, como o Opus 5 e o GPT-5.6 Sol.
Quanto mais barato ficou? A saída fora de pico é de ¥4 por milhão de tokens contra ¥13,5 do V4 Pro, cerca de 70% de queda. A entrada com acerto de cache cai de ¥0,15 para ¥0,02.
Consigo rodar localmente? Os pesos são abertos, mas com 552B os requisitos de memória ficam fora do alcance de hardware pessoal.
Existe forma gratuita de testar? A API é cobrada por uso. Para um teste rápido, use o acesso abaixo.
Teste online
Se preferir não montar uma API, você pode usá-lo direto no site oficial da DeepSeek, o deepseek4.hk. Esse caminho já roda o V4.1 Flash, com a janela de 1M, compreensão de imagens e chamadas de ferramentas disponíveis. Não precisa de chave de API, basta abrir e conversar.
Nosso guia de uso do DeepSeek mostra o caminho mais rápido para produzir. Se ainda estiver resolvendo acessos e detalhes de conta, o guia do site oficial cobre isso com mais detalhe. E para o contexto amplo do V4.1, nosso resumo de financiamento, corte de preço e multimodal funciona como leitura de fundo.
Sem configurar API. O V4.1 Flash com janela de 1M e multimodal nativo já está ativo no deepseek4.hk.
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