DeepSeek V4.1 Flash yayınlandı: daha güçlü, daha hızlı, daha uygun fiyatlı, resmi sitede yerel çok modlu destek

10 Eylül 2026’da DeepSeek, V4.1 Flash’ı yayınladı. Adında Flash var ama bu yalnızca ucuz bir sürüm değil. Yeni model mimarisi serisinin ilk üyesi ve DeepSeek’in yerel çok modlu görsel anlamayı doğrudan ana modele dahil ettiği ilk model.

Daha net bir sinyal de var. DeepSeek, V4 Pro trafiğini kademeli olarak V4.1 Flash’a devretmeye karar verdi. Hafif sınıf bir modelin amiral gemisinin yerini alması bu sektörde pek sık görülen bir şey değil.

V4.1 Flash neleri değiştirdi

V4.1 Flash, 552B parametreli bir MoE modeli ve yeni Causal-Encoder-Decoder mimarisini kullanıyor. Bu mimarinin özelliği girdi ile çıktının asimetrik olması. Girdi tarafında yalnızca 8B etkinleşiyor, çıktı tarafında ise 16B. Yani okuma maliyeti çok düşük kalıyor, gerçek hesaplama yalnızca üretim kısmında harcanıyor.

DeepSeek’a göre yeni ön eğitim yaklaşımı ve daha büyük ölçekli pekiştirmeli öğrenme sonrası eğitimle birlikte V4.1 Flash, benchmark testlerinde V4 Pro dahil bir dizi amiral gemisi modeli geride bıraktı.

Öğe	Özellik
Parametre sayısı	552B (MoE)
Mimari	Causal-Encoder-Decoder, girdi-çıktı asimetrik
Etkin parametreler	Girdi 8B / çıktı 16B
Bağlam uzunluğu	1M tokens
Azami çıktı	384K tokens
Çok modluluk	Yerleşik görsel anlama, harici görü modülü değil
Düşünme modu	Düşünen ve düşünmeyen mod, varsayılan düşünen
Eşzamanlılık sınırı	2500

Yerel çok modluluk ayrıca anılmayı hak ediyor. Önceki V4 Flash Vision Exp, bir metin modeline harici görsel yetenek ekliyordu ve kullanmak için model adını değiştirmek gerekiyordu. V4.1 Flash görsel anlamayı aynı modele taşıdı. Metin ve görsel tek bir girişten geçiyor, ayrı yönlendirmeye gerek kalmıyor. Önceki nesil görsel çözümün performansını V4 Flash Vision Exp API testi yazısında görebilirsiniz.

Önbellek dörtte bire indi, Agent maliyeti de düştü

Agent geliştiren herkes önbellek maliyetine duyarlıdır. Çok turlu konuşmalarda geçmiş bağlam tekrar tekrar okunur ve önbellekten karşılanan token’lar genellikle toplam faturanın büyük kısmını oluşturur.

V4.1 Flash bu noktaya mimari düzeyinde müdahale etti. Önceki nesle kıyasla KV Cache’in HBM ihtiyacı 1/4’e, SSD ihtiyacı 1/8’e indi. DeepSeek’in ilk nesil modelle karşılaştırmasına göre KV Cache toplamda 437 kat küçüldü.

Bu sayının pratik anlamı, uzun bağlamlı çok turlu görevlerde marjinal maliyetin ciddi biçimde düşmesi. Daha önce onlarca tur araç çağrısı yapan bir Agent’ın faturası tur sayısıyla neredeyse doğrusal artıyordu, artık o eğrinin eğimi belirgin biçimde azaldı.

Güncel API fiyatları

Yeni fiyatlar 10 Eylül 2026 saat 12:00’den itibaren geçerli. DeepSeek yoğun ve yoğun olmayan saat fiyatlandırmasını sürdürüyor, yoğun olmayan saat fiyatı yoğun saatin yarısı. Yoğun saatler Pekin saatine göre pazartesiden cumaya 9:00-12:00 ve 14:00-18:00 arası, kalan tüm zamanlar yoğun olmayan saat sayılıyor.

Aşağıdaki fiyatlar milyon token başına ve Çin yuanı cinsinden.

Faturalama kalemi	Zaman dilimi	deepseek-flash	deepseek-v4-pro
Girdi (önbellek isabeti)	Yoğun olmayan	0.02 yuan	0.15 yuan
Girdi (önbellek isabeti)	Yoğun	0.04 yuan	0.30 yuan
Girdi (önbellek ıskası)	Yoğun olmayan	1 yuan	4.5 yuan
Girdi (önbellek ıskası)	Yoğun	2 yuan	9.0 yuan
Çıktı	Yoğun olmayan	4 yuan	13.5 yuan
Çıktı	Yoğun	8 yuan	27.0 yuan
Eşzamanlılık sınırı	—	2500	500

Yan yana koyunca tablo netleşiyor. Önbellek isabetli girdi yaklaşık %87, önbellek ıskalı girdi yaklaşık %78, çıktı ise yaklaşık %70 daha ucuz. Eşzamanlılık sınırı 500’den 2500’e çıktı, yani beş katına.

Ürün hatlarınızın fiyat değişimini değerlendiriyorsanız V4 Pro API kalıcı indirim yazısı ile birlikte okumak faydalı olur. O indirimin mantığı bu seferkinden farklıydı.

Diğer modeller arasında nerede duruyor

Önce verinin kaynağını netleştirelim. DeepSeek bu duyuruda eksiksiz bir benchmark tablosu paylaşmadı. Aşağıdaki puanlar üçüncü taraf derlemeleri ve topluluk takibinden geliyor, resmi veriler değil. Bunu akılda tutarak okuyun. Üç DeepSeek sürümü dört dış rakipyle, GLM 5.3, Kimi K3, GPT 5.6-Sol ve Claude Opus 5 ile 19 testin tamamında yan yana duruyor; karşılaştırma artık yalnızca bir görselde kalmıyor.

Kıyaslama	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

* işaretli puanlar yalnızca metin çalıştırmalarından gelir, - ise o satır için kamuya açık bir sayı olmadığını gösterir. Veriler üçüncü taraf testlerinden ve topluluk başlıklarından derlendi, yalnızca kaba bir karşılaştırma içindir.

Agent ve kodlama görevlerinde V4.1 Flash bu kuşakta önde. Terminal-Bench 2.1’de 90.6, CyberGym’de 88.1, Codeforces puanı 3471 ve araçlı HLE’de 63.9 ile Claude Opus 5’in 63.6’sının biraz üzerinde.

Ama zayıf noktaları da net. Araçsız, yalnızca akıl yürütmeye dayalı HLE’de 36.8, metin alt kümesinde 39.1 alıyor; bu da GPT-5.6 Sol’un 44.5 ve Claude Opus 5’in 56.3 değerlerinin belirgin biçimde altında.

Konumu bu yüzden açık: araç kullanarak iş yapmakta güçlü bir model, yeni akıl yürütme şampiyonu değil. Zorlu, kapalı kitap akıl yürütme sorularında beklentiyi düşük tutmak gerekir.

Hız bir diğer avantaj. Birden fazla bağımsız test kullanıcısı sürdürülebilir çıktı hızını 300 ile 355 tokens/s arasında ölçtü, bazı tepe değerler 500’ün üzerine çıktı. Bir karşılaştırmada V4.1 Flash 355 tokens/s, V4 Pro ise 63 tokens/s ölçüldü ve ilk token gecikmesi 766ms’den 178ms’ye indi.

Nasıl entegre edilir

Entegrasyon çok basit, model adını değiştirmek yeterli.

Model adı olarak deepseek-flash kullanın. Base URL aynı kalıyor, https://api.deepseek.com. Anthropic formatındaki uç nokta https://api.deepseek.com/anthropic. Eski model adları deepseek-v4-flash ve deepseek-v4-flash-vision-exp hâlâ çağrılabilir, ancak altta artık V4.1 Flash çalışıyor ve Flash fiyatından faturalanıyor.

Özellik	Durum
JSON Output	Destekliyor
Tool Calls	Destekliyor
Responses API	Destekliyor
Anthropic API	Destekliyor
Sohbet öneki devamı	Destekliyor (Beta)
FIM tamamlama	Yalnızca düşünmeyen modda
Görsel anlama	Destekliyor

Önceden planlanması gereken bir nokta var. Pekin saatiyle 14 Eylül 2026 saat 12:00’den sonra, V4.1 Pro çıkana kadar deepseek-v4-pro adresine giden tüm istekler V4.1 Flash’a yönlendirilecek ve Flash birim fiyatından faturalanacak.

Yani üretiminiz V4 Pro’ya sabitlenmişse kalan birkaç gün son doğrulama pencereniz. Gerçek trafikle bir karşılaştırma yapın ve çıktı kararlılığının sorunsuz olduğunu doğruladıktan sonra geçin. V4 Pro için ayarlanmış istemlerin V4.1 Flash’ta yeniden test edilmesi gerekir, aynı davranışı vereceğini varsaymayın.

Ağırlıklar ve teknik rapor yayınlandı, Hugging Face üzerinden indirilebilir. DeepSeek ayrıca büyük ölçekli dağıtım planlayan ve elinde 2k kartlık GPU ile depolama kümesi bulunan ekiplerin doğrudan iletişime geçebileceğini belirtti.

Geliştiriciler ne düşünüyor

Hacker News’teki gönderi 415 puan ve 217 yorum aldı, Reddit’in r/singularity bölümünde ayrıca tartışıldı. İkisini de okuduğunuzda övgüler de eleştiriler de oldukça somut.

Olumlu geri bildirim ağırlıklı olarak maliyet-performans üzerine. Agent sektöründe çalışan bir geliştirici, V4.1 Flash’ın doğrudan rakibinin Gemini Flash olduğunu, ancak Agent benzeri görevlerde kalitenin daha iyi olduğunu ve görev başına maliyetin rakibin yalnızca yüzde 20-30’u olduğunu söyledi. Başka bir geliştirici onunla bir yığın .metal çekirdeğini .cu dosyalarına dönüştürdü; Opus’a kıyasla daha az yönlendirme gerektiğini, yorumların daha iyi olduğunu ve hızın 300-400 tokens/s seviyesinde kaldığını aktardı.

Şikâyetler de somut. Bazıları araç çağrısı başarısız olduğunda Agent’ın kolayca yeniden deneme döngüsüne girdiğini, hata mesajında düzeltmenin açıkça yazılması gerektiğini belirtti. Bazıları dil takibinin istikrarsız olduğunu, İngilizce sorulduğunda düşünce zincirinin ya da yanıtın bazen Çince geldiğini, Almanya’ya özgü bir soruya ise Almanca yanıt aldıklarını bildirdi. Bir başka şikâyet düşünme seviyeleriyle ilgili: yalnızca low, high ve max var, high neredeyse max gibi davranıp çok token yakıyor, dolayısıyla işe yarar bir medium gerekiyor.

En çok tartışılan konu Pro trafiğinin Flash’a yönlendirilmesiydi. Karşı çıkanların gerekçesi, V4 Pro üzerinde bir iş akışını doğrulamış bir kullanıcının haberi olmadan başka bir modelde üretim çalıştırmaya zorlanmaması gerektiği. Destekleyenler ise bu laboratuvarın V3.2’den bu yana her sürümde temel modeli değiştirdiğini, uzun vadeli istikrar isteyenin ağırlıkları kendi barındırması gerektiğini söylüyor.

Reddit’teki tutum da benzer, verimlilik artışı kabul görüyor ama çekince sürüyor. Kimileri Flash sınıfı bir modelin günlük kullanımda Kimi K3 gibi büyük bir modeli gerçekten geçip geçemeyeceğinden şüphe ediyor. Bu şüphe yersiz değil; benchmark testleri düzenli soruları fazlaca tercih ediyor ve gerçek işin dağınıklığını çoğu zaman yakalayamıyor.

Kolayca gözden kaçan bir nokta daha var. Önceki nesil V4 Flash 284B boyutundaydı ve birçok kişi onu yerelde çalıştırabiliyordu; V4.1 Flash 552B’ye çıktı ve yerel dağıtım eşiği yükseldi.

Sık sorulan sorular

V4.1 Flash ne zaman yayınlandı? 10 Eylül 2026’da.

Çağırmak için neyi değiştirmek gerekiyor? Model adını deepseek-flash yapın, diğer parametreler aynı kalır, OpenAI SDK ile uyumludur.

Görsel destekliyor mu? Evet, üstelik harici bir modül değil yerleşik görsel anlama. Metin ve görsel aynı model girişinden geçiyor.

Bağlam ne kadar uzun? 1M tokens, azami çıktı 384K tokens.

V4 Pro’dan daha mı iyi? Agent ve kodlama görevlerinde DeepSeek kapsamlı biçimde geçtiğini belirtiyor ve V4 Pro’yu bu gerekçeyle kaldırıyor. Ancak yalnızca akıl yürütme gerektiren senaryolarda Opus 5 ve GPT-5.6 Sol gibi akıl yürütmeye odaklı modellerin gerisinde.

Ne kadar ucuzladı? Yoğun olmayan saatte çıktı milyon token başına 4 yuan, V4 Pro’nun 13.5 yuan değerine göre yaklaşık yüzde 70 daha düşük. Önbellek isabetli girdi 0.15 yuan’dan 0.02 yuan’a indi.

Yerelde çalıştırılabilir mi? Ağırlıklar açık kaynak, ancak 552B ölçeği bellek açısından çok talepkâr, kişisel donanımda gerçekçi değil.

Ücretsiz kullanılabilir mi? API kullanıma göre faturalanır. Önce denemek isterseniz aşağıdaki girişi kullanabilirsiniz.

Çevrimiçi deneyin

API ile uğraşmak istemiyorsanız doğrudan DeepSeek resmi sitesinden (deepseek4.hk) deneyebilirsiniz. Bu hat zaten V4.1 Flash’a bağlı; 1M bağlam, görsel anlama ve araç çağrısı kullanılabilir, anahtar yapılandırması gerekmez, açtığınız anda sohbete başlayabilirsiniz.

DeepSeek kullanım rehberi sayfasındaki adımlar başlangıcı hızlandırır. Giriş ve hesap konularını netleştirmek istiyorsanız resmi site giriş rehberi daha ayrıntılı. V4.1 hattının arka planını görmek için fonlama, indirim ve çok modluluk özeti iyi bir başlangıç olur.