DeepSeek V4.1 Flash a fost lansat: mai puternic, mai rapid și mai ieftin, cu multimodal nativ pe site-ul oficial

Pe 10 septembrie 2026, DeepSeek a lansat V4.1 Flash. Numele conține Flash, dar de data aceasta nu este doar o versiune mai ieftină. Este primul membru al unei noi serii de arhitecturi de model și prima dată când DeepSeek integrează înțelegerea multimodală nativă a imaginilor direct în modelul principal.

Un semnal și mai clar este decizia de a transfera treptat traficul V4 Pro către V4.1 Flash. Un model din clasa ușoară care preia locul modelului de vârf nu este ceva obișnuit în această industrie.

Ce schimbă V4.1 Flash

V4.1 Flash este un model MoE cu 552B parametri, construit pe o arhitectură nouă Causal-Encoder-Decoder. Particularitatea ei este că intrarea și ieșirea sunt asimetrice. Pe partea de intrare se activează doar 8B, pe partea de ieșire 16B. Altfel spus, costul de citire rămâne foarte scăzut, iar puterea reală de calcul merge doar în generarea răspunsului.

Potrivit DeepSeek, împreună cu noua metodă de preantrenare și cu postantrenarea prin învățare prin întărire la scară mai mare, V4.1 Flash a depășit în benchmark-uri o serie de modele de vârf, inclusiv V4 Pro.

Element	Specificație
Parametri	552B (MoE)
Arhitectură	Causal-Encoder-Decoder, intrare și ieșire asimetrice
Parametri activi	Intrare 8B / ieșire 16B
Lungimea contextului	1M tokens
Ieșire maximă	384K tokens
Multimodalitate	Înțelegere nativă a imaginilor, nu un modul vizual extern
Mod de gândire	Cu și fără gândire, activat implicit
Limită de concurență	2500

Multimodalitatea nativă merită menționată separat. Versiunea anterioară V4 Flash Vision Exp adăuga capacitatea vizuală unui model text, iar pentru utilizare trebuia schimbat numele modelului. V4.1 Flash a mutat înțelegerea imaginilor în același model. Textul și imaginea trec prin aceeași intrare, fără rutare separată. Cum se descurcă soluția vizuală din generația anterioară poți citi în testul API al V4 Flash Vision Exp.

Cache-ul a ajuns la un sfert, costurile Agentului scad și ele

Cine construiește agenți este sensibil la costul cache-ului. În conversațiile cu mai multe ture, istoricul este citit iar și iar, iar tokenii care ating cache-ul formează adesea cea mai mare parte a facturii.

V4.1 Flash intervine aici la nivel de arhitectură. Față de generația anterioară, necesarul de HBM al KV Cache scade la un sfert, iar necesarul de SSD la o optime. Conform comparației DeepSeek cu modelul din prima generație, KV Cache a devenit în total de 437 de ori mai mic.

Sensul practic al acestui număr este că costul marginal al sarcinilor lungi cu context mare scade puternic. Înainte, factura unui agent cu câteva zeci de apeluri de unelte creștea aproape liniar cu numărul de ture. Acum panta acelei curbe este vizibil mai blândă.

Cele mai noi prețuri API

Prețurile noi se aplică de la 12:00 pe 10 septembrie 2026. DeepSeek păstrează tarifarea de vârf și din afara vârfului, unde prețul din afara vârfului este jumătate din cel de vârf. Intervalul de vârf, după ora Beijingului, este de luni până vineri între 9:00 și 12:00 și între 14:00 și 18:00, restul timpului fiind considerat în afara vârfului.

Sumele de mai jos sunt pentru un milion de tokeni și sunt exprimate în yuani chinezești.

Element de facturare	Interval	deepseek-flash	deepseek-v4-pro
Intrare (cache atins)	În afara vârfului	0,02 yuani	0,15 yuani
Intrare (cache atins)	Vârf	0,04 yuani	0,30 yuani
Intrare (cache ratat)	În afara vârfului	1 yuan	4,5 yuani
Intrare (cache ratat)	Vârf	2 yuani	9,0 yuani
Ieșire	În afara vârfului	4 yuani	13,5 yuani
Ieșire	Vârf	8 yuani	27,0 yuani
Limită de concurență	—	2500	500

Puse alături, lucrurile devin clare. Intrarea cu cache atins este mai ieftină cu aproximativ 87 la sută, intrarea cu cache ratat cu circa 78 la sută, iar ieșirea cu circa 70 la sută. Limita de concurență a crescut de la 500 la 2500, adică de cinci ori.

Dacă evaluezi evoluția prețurilor pe liniile tale de produs, citește împreună articolul despre reducerea permanentă de preț a API-ului V4 Pro. Acea reducere a avut un alt scop decât aceasta.

Unde se situează față de modelele uzuale

Mai întâi sursa datelor. De data aceasta DeepSeek nu a inclus un tabel complet de benchmark în anunț. Scorurile de mai jos provin din sinteze externe și din urmărirea comunității, nu sunt cifre oficiale. Citește-le cu o oarecare marjă. Trei versiuni DeepSeek stau alături de patru rivali externi, GLM 5.3, Kimi K3, GPT 5.6-Sol și Claude Opus 5, la toate cele 19 teste, ca comparația să nu rămână doar într-o imagine.

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

Scorurile cu * provin din rulări doar-text, - înseamnă că nu există o cifră publică pentru acel rând. Datele sunt adunate din evaluări ale terților și discuții de comunitate și servesc doar ca reper orientativ.

La sarcinile de tip agent și la programare, V4.1 Flash este în fruntea acestei clase. La Terminal-Bench 2.1 obține 90,6, la CyberGym 88,1, scorul Codeforces este 3471, iar HLE cu unelte 63,9, puțin peste 63,6 al modelului Claude Opus 5.

Dar punctele slabe sunt la fel de clare. La HLE cu doar raționament, fără unelte, modelul se oprește la 36,8, iar pe subsetul de text la 39,1, vizibil sub 44,5 al modelului GPT-5.6 Sol și 56,3 al modelului Claude Opus 5.

Poziționarea este deci limpede, este un model bun la folosit unelte pentru a duce treaba la capăt, nu un nou campion al raționamentului. Dacă îl pui pe probleme grele de raționament cu cartea închisă, mai bine coboară așteptările.

Viteza este un alt avantaj. Mai mulți testeri independenți au măsurat un debit susținut al ieșirii între 300 și 355 de tokeni pe secundă, iar unele valori de vârf peste 500. Într-o comparație, V4.1 Flash a atins 355 de tokeni pe secundă, iar V4 Pro 63, cu latența primului token scăzând de la 766ms la 178ms.

Cum îl integrezi

Integrarea este foarte simplă, este suficient să schimbi numele modelului.

Folosește numele de model deepseek-flash. Base URL rămâne https://api.deepseek.com, iar punctul de acces în format Anthropic este https://api.deepseek.com/anthropic. Numele vechi deepseek-v4-flash și deepseek-v4-flash-vision-exp pot fi încă apelate, dar în spate rulează deja V4.1 Flash și se facturează la tariful Flash.

Funcție	Stare
JSON Output	Acceptat
Tool Calls	Acceptat
Responses API	Acceptat
Anthropic API	Acceptat
Continuare prefix de conversație	Acceptat (Beta)
Completare FIM	Doar în modul fără gândire
Înțelegerea imaginilor	Acceptat

Un lucru trebuie planificat din timp. După ora 12:00 a Beijingului pe 14 septembrie 2026 și până la apariția V4.1 Pro, toate cererile către deepseek-v4-pro vor fi rutate către V4.1 Flash și facturate la tariful Flash.

Asta înseamnă că, dacă producția ta este legată de V4 Pro, zilele rămase sunt ultima fereastră de testare. Compară pe trafic real și treci abia după ce confirmi că ieșirea este stabilă. Prompturile reglate pentru V4 Pro trebuie testate din nou pe V4.1 Flash, nu presupune că se comportă la fel.

Ponderile și raportul tehnic au fost publicate și pot fi descărcate de pe Hugging Face. DeepSeek a menționat și că echipele cu nevoi de implementare la scară mare, care au un cluster GPU de 2k plăci și stocare, pot lua legătura direct.

Ce spun dezvoltatorii

Postarea de pe Hacker News a strâns 415 puncte și 217 comentarii, iar pe Reddit, în r/singularity, a existat o discuție separată. Citind ambele, laudele și criticile sunt destul de concrete.

Reacțiile pozitive se concentrează pe raportul calitate-preț. Un dezvoltator din domeniul agenților spune că rivalul direct al V4.1 Flash este Gemini Flash, dar că la sarcinile de tip agent calitatea este mai bună, iar costul pe sarcină este doar douăzeci-treizeci la sută din cel al rivalului. Un alt dezvoltator a rescris cu el o serie de nuclee .metal în .cu și relatează că necesită mai puțină îndrumare decât Opus, scrie comentarii mai bune și rulează la 300 până la 400 de tokeni pe secundă.

Criticile sunt la fel de concrete. Unii se plâng că, atunci când un apel de unealtă eșuează, agentul intră ușor într-o buclă de reîncercări, iar mesajul de eroare trebuie să spună explicit cum se remediază. Alții semnalează că respectarea limbii este instabilă, la o întrebare în engleză lanțul de gândire sau răspunsul ajunge uneori în chineză, iar la o întrebare despre o temă locală germană au primit răspuns în germană. O altă obiecție vizează nivelurile de gândire, există doar low, high și max, unde high este aproape ca max și consumă mult, deci lipsește un medium cu adevărat util.

Cea mai dezbătută temă a fost rutarea traficului Pro către Flash. Opponenții argumentează că, dacă un utilizator a validat un flux de lucru pe V4 Pro, nu ar trebui mutat fără știrea lui pe alt model în producție. Susținătorii spun că acest laborator schimbă modelul de bază la fiecare lansare încă din vremea V3.2, iar cine vrea stabilitate pe termen lung ar trebui să găzduiască singur ponderile.

Pe Reddit atmosfera este similară, câștigul de eficiență este recunoscut, dar rezerva rămâne. Cineva se îndoiește că un model din clasa Flash va depăși într-adevăr în uzul zilnic un model mare precum Kimi K3. Îndoiala este justificată, benchmark-urile favorizează problemele curate, iar dezordinea muncii reale rămâne de obicei în afara seturilor de test.

Încă un lucru trece ușor neobservat. Generația anterioară V4 Flash avea 284B și mulți îl puteau rula local. V4.1 Flash a crescut la 552B, iar pragul implementării locale a urcat odată cu el.

Întrebări frecvente

Când a fost lansat V4.1 Flash? Pe 10 septembrie 2026.

Ce trebuie schimbat pentru a-l apela? Schimbă numele modelului în deepseek-flash, ceilalți parametri rămân neschimbați, compatibil cu OpenAI SDK.

Acceptă imagini? Da, și este înțelegere nativă a imaginilor, nu un modul extern. Textul și imaginea trec prin aceeași intrare a modelului.

Cât de lung este contextul? 1M tokens, cu o ieșire maximă de 384K tokens.

Este mai bun decât V4 Pro? La sarcinile de tip agent și la programare, DeepSeek afirmă că îl depășește complet și pe această bază retrage V4 Pro. În scenariile de raționament pur rămâne însă în urma modelelor orientate spre raționament, cum ar fi Opus 5 sau GPT-5.6 Sol.

Cu cât este mai ieftin? Ieșirea în afara vârfului costă 4 yuani pe milion de tokeni, față de 13,5 yuani la V4 Pro, adică aproximativ 70 la sută mai puțin. Intrarea cu cache atins a scăzut de la 0,15 yuani la 0,02 yuani.

Poate fi rulat local? Ponderile sunt deschise, dar scara de 552B cere foarte multă memorie și nu este realistă pe hardware personal.

Poate fi folosit gratuit? API-ul se facturează în funcție de utilizare. Dacă vrei să încerci mai întâi, folosește intrarea de mai jos.

Încearcă online

Dacă nu vrei să te complici cu API-ul, poți încerca direct pe site-ul oficial DeepSeek (deepseek4.hk). Această rută este deja conectată la V4.1 Flash, cu context de 1M, înțelegere a imaginilor și apeluri de unelte, fără configurarea unei chei, deschizi și începi să vorbești.

Pașii din ghidul de utilizare DeepSeek grăbesc începutul. Dacă încă lămurești aspecte legate de intrare și cont, ghidul pentru intrarea pe site-ul oficial este mai detaliat. Pentru contextul întregii linii V4.1 poți citi sinteza despre finanțare, reduceri de preț și multimodalitate.