Вышел DeepSeek V4.1 Flash: сильнее, быстрее и дешевле, с нативным мультимодальным режимом на официальном сайте
10 сентября 2026 года DeepSeek выпустила V4.1 Flash. В названии есть слово Flash, но это не просто удешевлённая версия. Это первый представитель принципиально нового семейства архитектур, дошедший до рынка, и первый случай, когда DeepSeek встроила нативное мультимодальное понимание изображений прямо в основную модель.
Более громкий сигнал в другом. DeepSeek решила постепенно перевести трафик V4 Pro на V4.1 Flash. Модель лёгкого класса, принимающая трафик флагмана, в этой отрасли встречается нечасто.
Что изменилось в V4.1 Flash
V4.1 Flash это MoE-модель на 552B параметров, построенная на новой структуре Causal-Encoder-Decoder. Интерес в том, что вход и выход асимметричны. На входе активируется всего 8B, на выходе 16B. Читать очень дёшево. Вычисления сосредоточены там, где действительно идёт генерация.
По словам DeepSeek, сочетание нового метода предобучения и дообучения с обучением с подкреплением в большем масштабе позволило V4.1 Flash обойти в бенчмарках ряд флагманских моделей, включая V4 Pro.
| Пункт | Спецификация |
|---|---|
| Параметры | 552B (MoE) |
| Архитектура | Causal-Encoder-Decoder, вход и выход асимметричны |
| Активные параметры | 8B вход / 16B выход |
| Окно контекста | 1M tokens |
| Максимальный вывод | 384K tokens |
| Мультимодальность | Нативное понимание изображений, а не внешний модуль |
| Режим размышления | С размышлением и без, включён по умолчанию |
| Лимит параллелизма | 2 500 |
Нативную мультимодальность стоит отметить отдельно. Прежняя V4 Flash Vision Exp пристраивала зрение к текстовой модели, из-за чего приходилось менять имя модели. V4.1 Flash объединяет понимание изображений в одной модели: текст и картинки входят через один endpoint без отдельной маршрутизации. О подходе предыдущего поколения читайте в нашем практическом тесте API V4 Flash Vision Exp.
KV-кеш сократился вчетверо, расходы агентов вместе с ним
Кто эксплуатирует агентов, тот чувствителен к стоимости кеша. В многошаговых диалогах история перечитывается постоянно, и токены с попаданием в кеш обычно составляют основную часть счёта.
Именно здесь V4.1 Flash поработала над архитектурой. По сравнению с предыдущим поколением потребность KV-кеша в HBM падает до 1/4, а в SSD до 1/8. Сравнение, которое DeepSeek приводит с самой первой моделью, даёт суммарное сокращение в 437 раз.
На практике это означает резкое падение предельных издержек длинных многошаговых задач. Агент, вызывающий инструменты на протяжении десятков шагов, раньше увеличивал счёт почти линейно от числа шагов. Теперь кривая заметно более пологая.
Новые цены API
Новые тарифы действуют с 12:00 10 сентября 2026 года. DeepSeek сохранила схему пиковых и непиковых часов, и непиковой тариф ровно вдвое ниже пикового. Пиковые часы это понедельник-пятница с 09:00 до 12:00 и с 14:00 до 18:00 по пекинскому времени. Всё остальное непиковое.
Суммы указаны за миллион tokens, в юанях.
| Позиция | Период | deepseek-flash | deepseek-v4-pro |
|---|---|---|---|
| Вход (попадание в кеш) | Непик | 0,02 ¥ | 0,15 ¥ |
| Вход (попадание в кеш) | Пик | 0,04 ¥ | 0,30 ¥ |
| Вход (промах кеша) | Непик | 1 ¥ | 4,5 ¥ |
| Вход (промах кеша) | Пик | 2 ¥ | 9,0 ¥ |
| Выход | Непик | 4 ¥ | 13,5 ¥ |
| Выход | Пик | 8 ¥ | 27,0 ¥ |
| Лимит параллелизма | — | 2 500 | 500 |
Рядом друг с другом всё очевидно. Вход с попаданием в кеш дешевле примерно на 87%, вход без попадания на 78%, вывод на 70%. Потолок параллелизма растёт с 500 до 2 500, то есть в пять раз.
Если вы следите за движением цен по продуктовым линиям, наш материал о бессрочном снижении цен API V4 Pro хорошо читается рядом. Мотивация того снижения была иной.
Где он стоит по сравнению с другими моделями
Сначала о происхождении цифр. DeepSeek не приложила к анонсу полную таблицу бенчмарков. Приведённые ниже оценки собраны сторонними агрегаторами и сообществом, это не официальные данные, читайте их с осторожностью. Три версии DeepSeek стоят рядом с четырьмя внешними конкурентами — GLM 5.3, Kimi K3, GPT 5.6-Sol и Claude Opus 5 — по всем 19 тестам, чтобы сравнение не оставалось только на картинке.
| Бенчмарк | 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 |
Оценки со звёздочкой * получены на чисто текстовых прогонах, - означает, что публичных цифр по этой строке нет. Данные собраны из сторонних тестов и обсуждений сообщества и годятся лишь для ориентировочного сравнения.
В агентных и кодинговых задачах V4.1 Flash находится в верхней части своего класса. Он набирает 90,6 в Terminal-Bench 2.1, 88,1 в CyberGym, рейтинг 3471 на Codeforces и 63,9 в HLE с инструментами, немного обходя 63,6 у Claude Opus 5.
Но слабое место реально. В HLE без инструментов результат 36,8, или 39,1 на текстовой части, что заметно ниже 44,5 у GPT-5.6 Sol и 56,3 у Claude Opus 5.
Позиционирование однозначно. Это модель, отлично управляющая инструментами, а не новый чемпион по рассуждениям. Если планируете давать ей задачи на чистое рассуждение без опоры, снижайте ожидания.
Скорость это второе преимущество. Несколько независимых тестировщиков замерили устойчивую пропускную способность вывода от 300 до 355 tokens в секунду, отдельные пики выше 500. В одном прямом сравнении V4.1 Flash работал на 355 tokens/s против 63 tokens/s у V4 Pro, а время до первого токена упало с 766 мс до 178 мс.
Как подключить
Подключение дешёвое. Меняете имя модели и всё.
Используйте deepseek-flash как имя модели. Базовый URL остаётся https://api.deepseek.com, endpoint в формате Anthropic находится на https://api.deepseek.com/anthropic. Старые имена deepseek-v4-flash и deepseek-v4-flash-vision-exp по-прежнему работают, но внутри обслуживает V4.1 Flash и тарифицируется по цене Flash.
| Функция | Поддержка |
|---|---|
| JSON Output | Да |
| Tool Calls | Да |
| Responses API | Да |
| Anthropic API | Да |
| Продолжение по префиксу | Да (Beta) |
| Дополнение FIM | Только без режима размышления |
| Понимание изображений | Да |
Один пункт требует планирования заранее. С 12:00 по пекинскому времени 14 сентября 2026 года и до выхода V4.1 Pro все запросы к deepseek-v4-pro будут направляться на V4.1 Flash и тарифицироваться по его цене.
Если продакшен привязан к V4 Pro, эти дни станут последним окном проверки. Прогоните сравнение на реальном трафике и убедитесь в стабильности вывода до миграции. Промпты, настроенные под V4 Pro, нужно тестировать на V4.1 Flash заново. Не исходите из того, что поведение перенесётся автоматически.
Веса и технический отчёт опубликованы и доступны на Hugging Face. DeepSeek также отмечает, что команды с потребностью в крупномасштабном развёртывании и соответствующим железом, порядка 2k GPU плюс кластер хранения, могут связаться напрямую.
Что говорят разработчики
Ветка на Hacker News собрала 415 баллов и 217 комментариев, а на r/singularity прошло своё обсуждение. Если прочитать обе, и похвала, и критика выглядят необычно конкретными.
Положительное сосредоточено на соотношении цены и качества. Разработчик из агентной отрасли говорит, что V4.1 Flash конкурирует напрямую с Gemini Flash, даёт лучшее качество на агентных задачах и стоит 20–30% от цены конкурента за задачу. Другой массово конвертировал ядра .metal в .cu и сообщил, что потребовалось меньше подсказок, чем у Opus, комментарии лучше, а скорость 300–400 tokens в секунду.
Критика тоже конкретна. Один разработчик описал агентов, попадающих в циклы повторных попыток при сбое вызова инструмента, и считает решением явные инструкции по восстановлению в текстах ошибок. Другой отметил нестабильное следование языку: ответ на английском иногда возвращает цепочку рассуждений на китайском, а вопрос о локальной немецкой теме пришёл с ответом по-немецки. Есть и запрос на нормальный средний уровень усилия размышления, потому что шкала прыгает с low сразу на high и max, а high сжигает токены очень быстро.
Самый спорный момент это перевод трафика Pro на Flash. Противники возражают, что если человек проверил рабочий процесс на V4 Pro, менять модель под продакшеном без предупреждения недопустимо. Сторонники возражают, что эта лаборатория меняет базовую модель при каждом релизе начиная с V3.2, и что тому, кому нужна долгосрочная стабильность, стоит хостить открытые веса самому.
На Reddit настроение схожее: впечатлены эффективностью, но сомневаются, что модель класса Flash в повседневной работе действительно обходит что-то вроде Kimi K3. Этот скепсис оправдан. Бенчмарки переоценивают аккуратные задачи и недооценивают беспорядок реальной работы.
Одна деталь обычно ускользает. Прежняя V4 Flash имела 284B, размер, который многие могли запускать локально. V4.1 Flash вырос до 552B, и планка локального развёртывания поднялась вместе с ним.
Частые вопросы
Когда вышел V4.1 Flash? 10 сентября 2026 года.
Что нужно поменять для вызова?
Указать имя модели deepseek-flash. Больше ничего не меняется, совместимость с OpenAI SDK сохраняется.
Принимает ли изображения? Да, через нативное понимание изображений, а не внешний модуль. Текст и картинки используют один endpoint.
Каково окно контекста? 1M tokens, вывод до 384K tokens.
Лучше ли он V4 Pro? В агентных задачах и кодинге DeepSeek утверждает полное превосходство и потому сворачивает флагман. В чистом рассуждении он уступает моделям, ориентированным на рассуждения, таким как Opus 5 и GPT-5.6 Sol.
Насколько дешевле? Вывод в непиковое время 4 ¥ за миллион tokens против 13,5 ¥ у V4 Pro, снижение около 70%. Вход с попаданием в кеш падает с 0,15 ¥ до 0,02 ¥.
Можно ли запустить локально? Веса открыты, но 552B требует объёма памяти, недоступного на личном железе.
Есть ли бесплатный способ попробовать? API тарифицируется по потреблению. Для быстрой пробы используйте вход ниже.
Попробуйте онлайн
Если не хочется поднимать API, можно пользоваться прямо на официальном сайте DeepSeek, deepseek4.hk. Этот путь уже работает на V4.1 Flash, доступны контекст 1M, понимание изображений и вызовы инструментов. Ключ API не нужен, достаточно открыть и начать диалог.
Наш гид по использованию DeepSeek показывает самый короткий путь к результату. Если вы ещё разбираетесь с доступами и деталями аккаунта, гид по официальному сайту описывает это подробнее. А для широкого контекста V4.1 наш обзор финансирования, снижения цен и мультимодальности подойдёт как фоновая статья.
Настройка API не нужна. V4.1 Flash с контекстом 1M и нативной мультимодальностью уже работает на deepseek4.hk.
Начать использовать DeepSeek V4.1