DeepSeek V4.1 Flash släppt: starkare, snabbare, billigare, med inbyggd multimodality på den officiella sajten
Den 10 september 2026 släppte DeepSeek V4.1 Flash. Namnet innehåller Flash, men den här gången är det inte bara en billigare version. Den är den första medlemmen i en ny serie modellarkitekturer, och första gången DeepSeek bygger in inbyggd multimodal bildförståelse direkt i huvudmodellen.
En ännu tydligare signal är att DeepSeek har beslutat att gradvis flytta trafiken från V4 Pro till V4.1 Flash. Att en modell i lättviktsklassen tar över flaggskeppets plats är ovanligt i den här branschen.
Vad V4.1 Flash förändrar
V4.1 Flash är en MoE-modell med 552B parametrar byggd på en ny Causal-Encoder-Decoder-arkitektur. Det speciella är att in- och utdata är asymmetriska. På indatasidan aktiveras bara 8B, på utdatasidan 16B. Med andra ord hålls läskostnaden mycket låg, och den verkliga beräkningskraften går bara till att generera svaret.
Enligt DeepSeek överträffar V4.1 Flash, med den nya förträningsmetoden och efterträning genom storskalig förstärkningsinlärning, en rad flaggskeppsmodeller i benchmarktester, däribland V4 Pro.
| Post | Specifikation |
|---|---|
| Parametrar | 552B (MoE) |
| Arkitektur | Causal-Encoder-Decoder, asymmetrisk in- och utdata |
| Aktiva parametrar | Indata 8B / utdata 16B |
| Kontextlängd | 1M tokens |
| Maximal utdata | 384K tokens |
| Multimodalitet | Inbyggd bildförståelse, inte en extern bildmodul |
| Tänkandeläge | Med och utan tänkande, på som standard |
| Samtidighetsgräns | 2500 |
Den inbyggda multimodaliteten förtjänar ett eget stycke. Den förra V4 Flash Vision Exp kopplade bildförmåga till en textmodell och krävde att man bytte modellnamn för att använda den. V4.1 Flash har lagt bildförståelsen i samma modell. Text och bild går genom samma ingång, ingen separat routing behövs. Hur förra generationens bildlösning presterar kan du läsa om i API-testet av V4 Flash Vision Exp.
Cachen ner till en fjärdedel, Agent-kostnaden följer med ner
Den som bygger Agent-system är känslig för cachekostnader. I samtal över flera turer läses historiken om och om igen, och tokens som träffar cachen står ofta för större delen av räkningen.
V4.1 Flash griper in här på arkitekturnivå. Jämfört med förra generationen sjunker KV Cachens behov av HBM till en fjärdedel och behovet av SSD till en åttondel. Enligt DeepSeeks jämförelse med första generationens modell har KV Cachen sammantaget blivit 437 gånger mindre.
Den praktiska innebörden är att marginalkostnaden för långa uppgifter över många turer sjunker kraftigt. Tidigare steg räkningen för en Agent med flera dussin verktygsanrop nästan linjärt med antalet turer. Nu är kurvans lutning klart flackare.
De senaste API-priserna
De nya priserna gäller från 12:00 den 10 september 2026. DeepSeek fortsätter med topp- och offpeak-priser, där offpeak-priset är hälften av topppriset. Topptider är enligt Peking-tid måndag till fredag 9:00 till 12:00 och 14:00 till 18:00, alla andra tider räknas som offpeak.
Beloppen nedan avser per miljon tokens och anges i kinesiska yuan.
| Debiteringspost | Tidsfönster | deepseek-flash | deepseek-v4-pro |
|---|---|---|---|
| Indata (cacheträff) | Offpeak | 0,02 yuan | 0,15 yuan |
| Indata (cacheträff) | Topp | 0,04 yuan | 0,30 yuan |
| Indata (cachemiss) | Offpeak | 1 yuan | 4,5 yuan |
| Indata (cachemiss) | Topp | 2 yuan | 9,0 yuan |
| Utdata | Offpeak | 4 yuan | 13,5 yuan |
| Utdata | Topp | 8 yuan | 27,0 yuan |
| Samtidighetsgräns | — | 2500 | 500 |
Ställt sida vid sida blir det tydligt. Indata med cacheträff är omkring 87 procent billigare, indata utan träff omkring 78 procent och utdata omkring 70 procent. Samtidighetsgränsen gick från 500 till 2500, en femdubbling.
Om du utvärderar prisutvecklingen för dina produktlinjer kan du läsa artikeln om den permanenta prissänkningen av V4 Pro API samtidigt. Den sänkningen hade ett annat syfte än den här.
Var den står i förhållande till vanliga modeller
Först datakällan. DeepSeek bifogade inte en fullständig benchmarktabell i meddelandet den här gången. Siffrorna nedan kommer från externa sammanställningar och community-spårning, de är inte officiella siffror. Läs dem med viss marginal. Tre DeepSeek-versioner står sida vid sida med fyra externa rivaler, GLM 5.3, Kimi K3, GPT 5.6-Sol och Claude Opus 5, i alla 19 tester, så att jämförelsen inte bara finns i en bild.
| 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 |
Poäng med * kommer från körningar med enbart text, - betyder att det saknas offentliga siffror för raden. Uppgifterna är sammanställda från tredjepartstester och communitytrådar och duger bara som grov jämförelse.
I Agent- och kodningsuppgifter ligger V4.1 Flash i framkant av den här klassen. Terminal-Bench 2.1 ger 90,6, CyberGym 88,1, Codeforces-poängen 3471 och HLE med verktyg 63,9, något över Claude Opus 5:s 63,6.
Men svagheterna är tydliga. I HLE med enbart resonemang och utan verktyg stannar den på 36,8, och i textdelsmängden på 39,1, klart under GPT-5.6 Sol:s 44,5 och Claude Opus 5:s 56,3.
Positioneringen är alltså tydlig, detta är en modell som är bra på att använda verktyg för att utföra arbete, inte den nya resonemangsmästaren. Ska du sätta den på svåra resonemangsuppgifter i sluten bok bör du sänka förväntningarna.
Hastighet är en annan fördel. Flera oberoende testare uppmätte en uthållig utdata på 300 till 355 tokens per sekund, med enstaka toppar över 500. I en jämförelse nådde V4.1 Flash 355 tokens per sekund mot 63 för V4 Pro, och fördröjningen för första token sjönk från 766ms till 178ms.
Så integrerar du
Integrationen är enkel, det räcker att byta modellnamn.
Använd modellnamnet deepseek-flash. Base URL är oförändrad, https://api.deepseek.com, och slutpunkten i Anthropic-format är https://api.deepseek.com/anthropic. De gamla namnen deepseek-v4-flash och deepseek-v4-flash-vision-exp går fortfarande att anropa, men under huven kör de V4.1 Flash och debiteras enligt Flash-priset.
| Funktion | Status |
|---|---|
| JSON Output | Stöds |
| Tool Calls | Stöds |
| Responses API | Stöds |
| Anthropic API | Stöds |
| Fortsättning på chattprefix | Stöds (Beta) |
| FIM-komplettering | Endast i tänkandeläge utan tänkande |
| Bildförståelse | Stöds |
En sak att planera i förväg. Efter 12:00 Peking-tid den 14 september 2026, fram till dess att V4.1 Pro kommer, dirigeras alla förfrågningar till deepseek-v4-pro om till V4.1 Flash och debiteras enligt Flash-priset.
Det betyder att om din produktion sitter fast på V4 Pro är de återstående dagarna ditt sista testfönster. Jämför med verklig trafik och byt först efter att ha bekräftat att utdatan är stabil. Prompter som är justerade för V4 Pro måste testas om på V4.1 Flash, anta inte att beteendet blir detsamma.
Vikterna och den tekniska rapporten är publicerade och går att ladda ner från Hugging Face. DeepSeek säger också att team med storskalig driftsättning och ett GPU-kluster på 2k kort plus lagring kan höra av sig direkt.
Vad utvecklare tycker
Inlägget på Hacker News fick 415 poäng och 217 kommentarer, och på Reddit r/singularity fördes en separat diskussion. Läser man båda ser man att både beröm och kritik är ganska konkreta.
Det positiva handlar mest om pris kontra prestanda. En utvecklare i Agent-branschen säger att den direkta konkurrenten till V4.1 Flash är Gemini Flash, men att kvaliteten i Agent-liknande uppgifter är bättre och kostnaden per uppgift bara tjugo till trettio procent av konkurrentens. En annan utvecklare använde den för att skriva om en mängd .metal-kärnor till .cu och rapporterar att den behöver mindre styrning än Opus, skriver bättre kommentarer och kör i 300 till 400 tokens per sekund.
Kritiken är lika konkret. En del klagar över att Agenten lätt hamnar i en återförsöksloop när ett verktygsanrop misslyckas, och att felmeddelandet måste säga tydligt hur man rättar. Andra nämner att språkföljsamheten är instabil, frågar man på engelska hoppar tankekedjan eller svaret ibland till kinesiska, och en fråga om en tysk lokalfråga besvarades på tyska. En annan invändning gäller tänkandenivåerna, det finns bara low, high och max, där high nästan är som max och bränner mycket tokens, så ett användbart medium saknas.
Mest omdebatterat blev det att Pro-trafiken dirigeras till Flash. Motståndarna menar att om en användare har verifierat ett arbetsflöde på V4 Pro bör den inte utan vetskap flyttas till en annan modell i produktion. Förespråkarna säger att labbet har bytt basmodell vid varje släpp sedan V3.2, och att den som vill ha långsiktig stabilitet bör hosta vikterna själv.
Stämningen på Reddit är likartad, effektivitetsvinsten erkänns men förbehållet finns kvar. Någon tvivlar på att en modell i Flash-klassen verkligen slår en tungviktare som Kimi K3 i dagligt bruk. Tvivlet är rimligt, benchmarkar gynnar städade uppgifter och verklighetens rörighet täcks oftast inte av testmängderna.
En sak som lätt förbises. Förra generationen V4 Flash var 284B och många kunde köra den lokalt. V4.1 Flash växte till 552B och tröskeln för lokal drift steg med den.
Vanliga frågor
När släpptes V4.1 Flash? Den 10 september 2026.
Vad behöver jag ändra för att anropa den?
Byt modellnamn till deepseek-flash, övriga parametrar är oförändrade, kompatibelt med OpenAI SDK.
Stöder den bilder? Ja, och det är inbyggd bildförståelse, inte en extern modul. Text och bild går genom samma modelingång.
Hur lång är kontexten? 1M tokens, med en maximal utdata på 384K tokens.
Är den bättre än V4 Pro? I Agent- och kodningsuppgifter uppger DeepSeek att den går förbi på alla områden, och på den grunden fasas V4 Pro ut. Vid enbart resonemang ligger den dock efter resonemangsmodeller som Opus 5 och GPT-5.6 Sol.
Hur mycket billigare är den? Utdata under offpeak kostar 4 yuan per miljon tokens, mot 13,5 yuan för V4 Pro, ungefär 70 procent mindre. Indata med cacheträff gick från 0,15 yuan till 0,02 yuan.
Går den att köra lokalt? Vikterna är öppna, men skalan på 552B kräver mycket minne och är inte realistisk på privat hårdvara.
Kan man använda den gratis? API:et debiteras per användning. Vill du prova först kan du använda ingången nedan.
Prova online
Om du inte vill krångla med API:et kan du prova direkt på DeepSeeks officiella sajt (deepseek4.hk). Den här vägen är redan kopplad till V4.1 Flash, med 1M kontext, bildförståelse och verktygsanrop, utan att konfigurera någon nyckel. Öppna och börja prata.
Stegen i DeepSeek-användarguiden gör starten snabbare. Om du fortfarande reder ut ingången och kontot finns mer detaljer i guiden till den officiella sajtens ingång. För bakgrunden till hela V4.1-linjen kan du läsa sammanfattningen om finansiering, prissänkning och multimodalitet.
Ingen API-konfiguration, öppna och använd direkt. V4.1 Flash med 1M kontext och inbyggd multimodalitet finns på deepseek4.hk.
Börja använda DeepSeek V4.1