Вихід DeepSeek V4.1 Flash: потужніший, швидший і дешевший, з нативною мультимодальністю на офіційному сайті

10 вересня 2026 року DeepSeek випустив V4.1 Flash. У назві є Flash, але цього разу це не просто дешевша версія. Це перший представник нової серії архітектур моделей і перший випадок, коли DeepSeek вбудував нативне мультимодальне розуміння зображень безпосередньо в основну модель.

Ще виразніший сигнал полягає в тому, що DeepSeek вирішив поступово передати трафік V4 Pro моделі V4.1 Flash. Модель легкої категорії, яка перебирає місце флагмана, у цій галузі трапляється нечасто.

Що змінює V4.1 Flash

V4.1 Flash це MoE-модель на 552 млрд параметрів, побудована на новій архітектурі Causal-Encoder-Decoder. Її особливість у тому, що вхід і вихід асиметричні. На вхідному боці активується лише 8B, на вихідному 16B. Інакше кажучи, витрати на читання тримаються дуже низькими, а справжня обчислювальна потужність іде лише на генерацію відповіді.

За словами DeepSeek, разом із новим методом попереднього навчання та донавчанням через підкріплювальне навчання у більшому масштабі V4.1 Flash у бенчмарках випередив низку флагманських моделей, зокрема V4 Pro.

Пункт	Специфікація
Параметри	552 млрд (MoE)
Архітектура	Causal-Encoder-Decoder, асиметрія входу й виходу
Активні параметри	Вхід 8B / вихід 16B
Довжина контексту	1M токенів
Максимальний вихід	384K токенів
Мультимодальність	Нативне розуміння зображень, а не зовнішній візуальний модуль
Режим міркування	З міркуванням і без, увімкнено за замовчуванням
Межа одночасності	2500

Нативну мультимодальність варто згадати окремо. Попередня V4 Flash Vision Exp додавала візуальні можливості до текстової моделі, і для використання треба було змінювати назву моделі. V4.1 Flash вмістив розуміння зображень у ту саму модель. Текст і зображення проходять через один вхід, окрема маршрутизація більше не потрібна. Як поводиться візуальне рішення попереднього покоління, можна подивитися в тесті API V4 Flash Vision Exp.

Кеш зменшено до чверті, витрати на Agent теж падають

Хто будує агентів, той чутливий до вартості кешу. У багатокрокових діалогах історія читається знову і знову, і токени, що потрапляють у кеш, часто становлять більшу частину рахунку.

V4.1 Flash втрутився в це на рівні архітектури. Порівняно з попереднім поколінням потреба KV Cache у HBM зменшилася до чверті, а потреба в SSD до однієї восьмої. За порівнянням DeepSeek з моделлю першого покоління, KV Cache загалом зменшився у 437 разів.

Практичний сенс цього числа в тому, що граничні витрати тривалих багатокрокових завдань суттєво впали. Раніше рахунок за агента з кількома десятками викликів інструментів зростав майже лінійно з кількістю кроків. Тепер нахил цієї кривої помітно пологіший.

Найновіші ціни API

Нові ціни діють з 12:00 10 вересня 2026 року. DeepSeek і далі використовує пікові та позапікові тарифи, причому позапікова ціна становить половину пікової. Пікові години за пекінським часом це понеділок до п’ятниці з 9:00 до 12:00 та з 14:00 до 18:00, решта часу вважається позапіковою.

Наведені нижче суми вказані за мільйон токенів у китайських юанях.

Позиція розрахунку	Проміжок	deepseek-flash	deepseek-v4-pro
Вхід (влучання в кеш)	Позапік	0,02 юаня	0,15 юаня
Вхід (влучання в кеш)	Пік	0,04 юаня	0,30 юаня
Вхід (промах кешу)	Позапік	1 юань	4,5 юаня
Вхід (промах кешу)	Пік	2 юані	9,0 юаня
Вихід	Позапік	4 юані	13,5 юаня
Вихід	Пік	8 юанів	27,0 юаня
Межа одночасності	—	2500	500

Порівняння поруч багато прояснює. Вхід із влучанням у кеш дешевший приблизно на 87 відсотків, вхід із промахом приблизно на 78 відсотків, а вихід приблизно на 70 відсотків. Межа одночасності зросла з 500 до 2500, тобто вп’ятеро.

Якщо ви оцінюєте зміни цін у своїх продуктових лінійках, прочитайте разом статтю про постійне зниження цін на API V4 Pro. Те зниження мало іншу мету, ніж це.

Де вона стоїть порівняно з популярними моделями

Спершу про джерело даних. Цього разу DeepSeek не додав до оголошення повної таблиці бенчмарків. Наведені нижче бали походять із зовнішніх зведень і відстеження спільнотою, це не офіційні цифри. Читайте їх із певним запасом. Три версії DeepSeek стоять поруч із чотирма зовнішніми конкурентами — GLM 5.3, Kimi K3, GPT 5.6-Sol і Claude Opus 5 — за всіма 19 тестами, щоб порівняння не залишалося лише на зображенні.

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

Оцінки зі знаком * отримані на суто текстових прогонах, - означає, що публічних цифр за цим рядком немає. Дані зібрано зі сторонніх тестів і обговорень спільноти й придатні лише для орієнтовного порівняння.

У завданнях для агентів і в програмуванні V4.1 Flash перебуває серед лідерів цього класу. Terminal-Bench 2.1 дає 90,6, CyberGym 88,1, рейтинг Codeforces 3471, а HLE з інструментами 63,9, трохи вище за 63,6 у Claude Opus 5.

Але слабкі місця теж очевидні. У HLE, де потрібні лише міркування без інструментів, модель зупиняється на 36,8, а в текстовому піднаборі на 39,1, що помітно нижче за 44,5 у GPT-5.6 Sol і 56,3 у Claude Opus 5.

Отже позиціювання чітке, це модель, яка добре працює інструментами, а не новий чемпіон із міркувань. Якщо давати їй складні задачі на міркування в режимі закритої книжки, очікування варто знизити.

Швидкість це ще одна перевага. Кілька незалежних тестувальників виміряли сталу пропускну здатність виходу на рівні від 300 до 355 токенів за секунду, окремі піки понад 500. В одному порівнянні V4.1 Flash показала 355 токенів за секунду проти 63 у V4 Pro, а затримка першого токена скоротилася з 766ms до 178ms.

Як підключити

Інтеграція дуже проста, достатньо змінити назву моделі.

Використовуйте назву моделі deepseek-flash. Base URL залишається https://api.deepseek.com, а точка входу у форматі Anthropic це https://api.deepseek.com/anthropic. Старі назви deepseek-v4-flash і deepseek-v4-flash-vision-exp усе ще працюють, але всередині це вже V4.1 Flash і тарифікація йде за ціною Flash.

Можливість	Статус
JSON Output	Підтримується
Tool Calls	Підтримується
Responses API	Підтримується
Anthropic API	Підтримується
Продовження префікса діалогу	Підтримується (Beta)
Доповнення FIM	Лише в режимі без міркування
Розуміння зображень	Підтримується

Одну річ варто спланувати заздалегідь. Після 12:00 за пекінським часом 14 вересня 2026 року, до появи V4.1 Pro, усі запити до deepseek-v4-pro маршрутизуватимуться на V4.1 Flash і тарифікуватимуться за ставкою Flash.

Тобто якщо ваше продакшн-середовище прив’язане до V4 Pro, кілька днів, що залишилися, це останнє вікно для тестування. Порівняйте на реальному трафіку й переходьте лише після підтвердження стабільності виходу. Промпти, налаштовані під V4 Pro, потрібно перевірити заново на V4.1 Flash і не припускати, що поведінка залишиться такою самою.

Ваги та технічний звіт опубліковано, їх можна завантажити з Hugging Face. DeepSeek також зазначив, що команди з планами масштабного розгортання і кластером GPU на 2 тисячі карт разом зі сховищем можуть звертатися напряму.

Що кажуть розробники

Допис на Hacker News зібрав 415 балів і 217 комментарів, а на Reddit у r/singularity точилася окрема дискусія. Якщо прочитати обидва, видно, що і похвала, і критика досить конкретні.

Позитивні відгуки переважно про співвідношення ціни та якості. Один розробник із галузі агентів каже, що прямий конкурент V4.1 Flash це Gemini Flash, але в агентних завданнях якість краща, а вартість одного завдання становить лише двадцять-тридцять відсотків від конкурента. Інший переписав з її допомогою низку ядер .metal у .cu і зазначає, що потрібно менше підказок, ніж з Opus, коментарі виходять кращі, а швидкість тримається на 300 до 400 токенів за секунду.

Скарги теж конкретні. Дехто зазначає, що коли виклик інструменту не вдається, агент легко потрапляє в цикл повторів, і в повідомленні про помилку треба прямо написати, як це виправити. Інші вказують на нестабільне дотримання мови, коли ставиш питання англійською, ланцюжок міркувань або відповідь іноді переходить на китайську, а на запитання про німецьку місцеву тему надійшла відповідь німецькою. Ще одне зауваження стосується рівнів міркування, є лише low, high і max, де high майже дорівнює max і сильно палить токени, тож бракує практичного medium.

Найбільше обговорення викликала маршрутизація трафіку Pro на Flash. Противники аргументують, що якщо користувач перевірив робочий процес на V4 Pro, його не варто без відома переводити на іншу модель у продакшні. Прихильники кажуть, що ця лабораторія від часів V3.2 змінює базову модель у кожному релізі, а хто хоче довгострокової стабільності, має хостити ваги самостійно.

На Reddit настрої схожі, зростання ефективності визнають, але стриманість залишається. Хтось сумнівається, чи модель класу Flash справді випередить у щоденному використанні таку велику модель, як Kimi K3. Цей сумнів слушний, бенчмарки віддають перевагу охайним завданням, а безлад реальної роботи до тестових наборів зазвичай не потрапляє.

Ще одну річ легко проґавити. Попереднє покоління V4 Flash мало 284B, і багато хто міг запускати його локально. V4.1 Flash виріс до 552B, і поріг локального розгортання відповідно піднявся.

Часті запитання

Коли вийшов V4.1 Flash? 10 вересня 2026 року.

Що треба змінити, щоб його викликати? Змініть назву моделі на deepseek-flash, інші параметри залишаються без змін, сумісно з OpenAI SDK.

Чи підтримує зображення? Так, і це нативне розуміння зображень, а не зовнішній модуль. Текст і зображення проходять через один вхід моделі.

Який контекст завдовжки? 1M токенів, максимальний вихід 384K токенів.

Чи вона краща за V4 Pro? У завданнях для агентів і в програмуванні DeepSeek заявляє про повне випередження і на цій підставі згортає V4 Pro. Але в сценаріях чистого міркування вона поступається моделям, орієнтованим на міркування, як Opus 5 чи GPT-5.6 Sol.

Наскільки подешевшала? Вихід у позапіковий час це 4 юані за мільйон токенів проти 13,5 юаня у V4 Pro, тобто приблизно на 70 відсотків менше. Вхід із влучанням у кеш упав з 0,15 юаня до 0,02 юаня.

Чи можна запустити локально? Ваги відкриті, але масштаб 552B вимагає дуже багато пам’яті, на приватному обладнанні це нереально.

Чи можна користуватися безкоштовно? API тарифікується за обсягом використання. Якщо хочете спершу спробувати, скористайтеся входом нижче.

Спробуйте онлайн

Якщо не хочете возитися з API, можна спробувати безпосередньо на офіційному сайті DeepSeek (deepseek4.hk). Цей шлях уже підключено до V4.1 Flash, доступні контекст 1M, розуміння зображень і виклик інструментів, без налаштування ключа, відкриваєте і одразу спілкуєтеся.

Кроки з посібника з використання DeepSeek пришвидшать старт. Якщо ще з’ясовуєте питання входу та акаунта, посібник щодо входу на офіційний сайт написано детальніше. Для загальної картини всієї лінійки V4.1 читайте зведення про фінансування, зниження цін і мультимодальність як довідковий матеріал.