DeepSeek V4.1 Flash ra mắt: mạnh hơn, nhanh hơn, rẻ hơn, trang chủ hỗ trợ đa phương thức gốc
Ngày 10 tháng 9 năm 2026, DeepSeek phát hành V4.1 Flash. Tên có chữ Flash nhưng đây không chỉ là một bản giá rẻ. Đây là thành viên đầu tiên của dòng kiến trúc mô hình mới, và cũng là lần đầu DeepSeek đưa khả năng hiểu ảnh đa phương thức gốc vào thẳng mô hình chủ lực.
Một tín hiệu còn rõ hơn là DeepSeek quyết định chuyển dần lưu lượng của V4 Pro sang V4.1 Flash. Một mô hình được xếp vào nhóm nhẹ thay thế vị trí đầu bảng, chuyện này không phổ biến trong ngành.
V4.1 Flash thay đổi những gì
V4.1 Flash là mô hình MoE 552B tham số, dùng kiến trúc Causal-Encoder-Decoder hoàn toàn mới. Điểm đặc biệt nằm ở chỗ đầu vào và đầu ra bất đối xứng. Phía đầu vào chỉ kích hoạt 8B, phía đầu ra kích hoạt 16B. Nói cách khác, chi phí đọc vào được giữ rất thấp, phần thực sự tốn tính toán chỉ nằm ở đoạn sinh nội dung.
Theo DeepSeek, kết hợp cách tiền huấn luyện mới và hậu huấn luyện bằng học tăng cường quy mô lớn hơn, V4.1 Flash đã vượt một loạt mô hình đầu bảng, trong đó có V4 Pro, trên các bài kiểm tra chuẩn.
| Hạng mục | Thông số |
|---|---|
| Tham số | 552B (MoE) |
| Kiến trúc | Causal-Encoder-Decoder, vào ra bất đối xứng |
| Tham số kích hoạt | Đầu vào 8B / đầu ra 16B |
| Độ dài ngữ cảnh | 1M tokens |
| Đầu ra tối đa | 384K tokens |
| Đa phương thức | Hiểu ảnh gốc, không phải mô-đun thị giác gắn ngoài |
| Chế độ suy luận | Có và không có suy luận, mặc định bật suy luận |
| Giới hạn đồng thời | 2500 |
Điểm đa phương thức gốc đáng nói riêng. V4 Flash Vision Exp trước đây là gắn thêm năng lực thị giác vào một mô hình văn bản, khi dùng phải đổi tên mô hình. V4.1 Flash đưa khả năng hiểu ảnh vào cùng một mô hình. Văn bản và hình ảnh đi qua cùng một cửa vào, không cần định tuyến riêng. Muốn xem hiệu năng của giải pháp thị giác thế hệ trước, có thể đọc bài đo API của V4 Flash Vision Exp.
Bộ nhớ đệm giảm còn một phần tư, chi phí Agent cũng giảm
Người làm Agent đều nhạy cảm với chi phí bộ nhớ đệm. Trong hội thoại nhiều lượt, ngữ cảnh lịch sử bị đọc lại nhiều lần, và token khớp bộ nhớ đệm thường chiếm phần lớn hóa đơn.
V4.1 Flash can thiệp vào chỗ này ở tầng kiến trúc. So với thế hệ trước, nhu cầu HBM của KV Cache giảm còn 1/4, nhu cầu SSD còn 1/8. Theo so sánh của DeepSeek với mô hình thế hệ đầu, KV Cache đã nhỏ đi 437 lần.
Ý nghĩa thực tế của con số này là chi phí biên của các tác vụ nhiều lượt với ngữ cảnh dài giảm mạnh. Trước đây chạy một Agent gọi công cụ vài chục lượt thì hóa đơn gần như tăng tuyến tính theo số lượt, giờ độ dốc của đường cong đó đã thoải hơn rõ rệt.
Bảng giá API mới nhất
Giá mới có hiệu lực từ 12:00 ngày 10 tháng 9 năm 2026. DeepSeek tiếp tục dùng cách tính giá theo giờ cao điểm và thấp điểm, giá giờ thấp điểm bằng một nửa giờ cao điểm. Giờ cao điểm theo giờ Bắc Kinh là thứ Hai đến thứ Sáu từ 9:00 đến 12:00 và 14:00 đến 18:00, thời gian còn lại đều tính là thấp điểm.
Đơn vị dưới đây là mỗi một triệu token, giá tính bằng nhân dân tệ.
| Hạng mục tính phí | Khung giờ | deepseek-flash | deepseek-v4-pro |
|---|---|---|---|
| Đầu vào (khớp bộ nhớ đệm) | Thấp điểm | 0.02 tệ | 0.15 tệ |
| Đầu vào (khớp bộ nhớ đệm) | Cao điểm | 0.04 tệ | 0.30 tệ |
| Đầu vào (không khớp) | Thấp điểm | 1 tệ | 4.5 tệ |
| Đầu vào (không khớp) | Cao điểm | 2 tệ | 9.0 tệ |
| Đầu ra | Thấp điểm | 4 tệ | 13.5 tệ |
| Đầu ra | Cao điểm | 8 tệ | 27.0 tệ |
| Giới hạn đồng thời | — | 2500 | 500 |
Đặt cạnh nhau là thấy rõ. Đầu vào khớp bộ nhớ đệm rẻ hơn khoảng 87%, đầu vào không khớp rẻ hơn khoảng 78%, đầu ra rẻ hơn khoảng 70%. Giới hạn đồng thời tăng từ 500 lên 2500, tức gấp năm lần.
Nếu bạn đang đánh giá thay đổi giá của các dòng sản phẩm, có thể đọc kèm bài về việc V4 Pro API giảm giá vĩnh viễn. Lần giảm giá đó có mục tiêu khác lần này.
So với các mô hình phổ biến thì đứng ở đâu
Cần nói rõ nguồn dữ liệu trước. Lần này DeepSeek không kèm bảng benchmark đầy đủ trong thông báo. Các điểm số dưới đây đến từ tổng hợp của bên thứ ba và theo dõi của cộng đồng, không phải số liệu chính thức, nên hãy đọc với một chút dè chừng. Ba phiên bản DeepSeek được đặt cạnh bốn đối thủ bên ngoài là GLM 5.3, Kimi K3, GPT 5.6-Sol và Claude Opus 5 qua cả 19 bài kiểm tra, để phần so sánh không chỉ nằm trong một tấm ảnh.
| Bài kiểm tra | 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 |
Điểm có dấu * là kết quả chạy thuần văn bản, - nghĩa là chưa có số liệu công khai cho dòng đó. Dữ liệu tổng hợp từ các đánh giá của bên thứ ba và thảo luận cộng đồng, chỉ dùng để tham chiếu tương đối.
Ở các tác vụ Agent và lập trình, V4.1 Flash nằm trong nhóm dẫn đầu của phân khúc này. Terminal-Bench 2.1 đạt 90.6, CyberGym 88.1, điểm Codeforces 3471, HLE có công cụ đạt 63.9, nhỉnh hơn 63.6 của Claude Opus 5 một chút.
Nhưng điểm yếu cũng rõ. Ở HLE chỉ suy luận, không dùng công cụ, mô hình chỉ đạt 36.8, và trên tập con văn bản là 39.1, thấp hơn rõ rệt so với 44.5 của GPT-5.6 Sol và 56.3 của Claude Opus 5.
Vậy định vị rất rõ ràng, đây là mô hình giỏi dùng công cụ để làm việc, không phải nhà vô địch suy luận mới. Nếu đem nó đi giải các bài suy luận khó kiểu sách đóng, nên hạ kỳ vọng xuống.
Tốc độ là một lợi thế khác. Nhiều người kiểm thử độc lập đo được thông lượng đầu ra duy trì trong khoảng 300 đến 355 tokens/s, một số đỉnh báo trên 500. Trong một so sánh, V4.1 Flash đạt 355 tokens/s còn V4 Pro là 63 tokens/s, độ trễ token đầu giảm từ 766ms xuống 178ms.
Cách tích hợp
Chi phí tích hợp rất thấp, chỉ cần đổi tên mô hình.
Dùng tên mô hình deepseek-flash. Base URL giữ nguyên https://api.deepseek.com, điểm vào theo định dạng Anthropic là https://api.deepseek.com/anthropic. Hai tên cũ deepseek-v4-flash và deepseek-v4-flash-vision-exp vẫn gọi được, nhưng bên dưới đã là V4.1 Flash và tính giá theo Flash.
| Tính năng | Trạng thái |
|---|---|
| JSON Output | Hỗ trợ |
| Tool Calls | Hỗ trợ |
| Responses API | Hỗ trợ |
| Anthropic API | Hỗ trợ |
| Tiếp tục tiền tố hội thoại | Hỗ trợ (Beta) |
| Hoàn thành FIM | Chỉ ở chế độ không suy luận |
| Hiểu ảnh | Hỗ trợ |
Có một điểm cần lên kế hoạch trước. Sau 12:00 giờ Bắc Kinh ngày 14 tháng 9 năm 2026, cho đến khi V4.1 Pro ra mắt, mọi yêu cầu gửi tới deepseek-v4-pro sẽ được định tuyến sang V4.1 Flash và tính theo đơn giá Flash.
Nghĩa là nếu hệ thống đang chạy thật của bạn gắn chặt với V4 Pro, vài ngày còn lại là cửa sổ kiểm thử cuối. Nên chạy so sánh bằng lưu lượng thật, xác nhận độ ổn định của đầu ra rồi mới chuyển. Các câu lệnh đã tinh chỉnh cho V4 Pro cần được kiểm thử lại trên V4.1 Flash, đừng giả định hành vi giữ nguyên.
Trọng số và báo cáo kỹ thuật đã công bố, có thể tải trên Hugging Face. DeepSeek cũng nói nếu đội của bạn có nhu cầu triển khai quy mô lớn và đang có cụm GPU 2k card kèm lưu trữ, có thể liên hệ trực tiếp.
Nhà phát triển nghĩ gì
Bài đăng trên Hacker News đạt 415 điểm và 217 bình luận, còn Reddit r/singularity cũng có thảo luận riêng. Đọc cả hai thì thấy lời khen lẫn lời chê đều khá cụ thể.
Phản hồi tích cực tập trung vào hiệu suất trên chi phí. Một nhà phát triển làm trong ngành Agent cho biết đối thủ trực tiếp của V4.1 Flash là Gemini Flash, nhưng chất lượng ở các tác vụ kiểu Agent tốt hơn, và chi phí mỗi tác vụ chỉ bằng hai ba mươi phần trăm đối thủ. Một nhà phát triển khác dùng nó chuyển hàng loạt nhân .metal sang .cu, nói rằng cần ít dẫn dắt hơn Opus, chú thích viết tốt hơn, và tốc độ đạt 300 đến 400 tokens/s.
Lời chê cũng cụ thể. Có người phàn nàn khi gọi công cụ thất bại, Agent dễ rơi vào vòng lặp thử lại, phải ghi rõ cách sửa trong thông báo lỗi. Có người nói khả năng bám ngôn ngữ không ổn định, hỏi bằng tiếng Anh mà chuỗi suy luận hoặc câu trả lời đôi khi nhảy sang tiếng Trung, hỏi một câu mang tính địa phương của Đức lại nhận được câu trả lời tiếng Đức. Một ý kiến khác chê mức suy luận chỉ có low, high và max, trong đó high đã gần bằng max và đốt token dữ dội, thiếu một mức medium thật sự dùng được.
Điểm gây tranh cãi nhất là việc định tuyến lưu lượng Pro sang Flash. Phe phản đối lập luận rằng nếu người dùng đã xác thực một quy trình trên V4 Pro, không nên âm thầm đẩy họ sang mô hình khác để chạy sản xuất. Phe ủng hộ nói rằng phòng thí nghiệm này từ V3.2 đến nay mỗi lần ra bản mới đều đổi mô hình nền, muốn ổn định lâu dài thì nên tự triển khai trọng số.
Bên Reddit cũng gần như vậy, công nhận cải thiện hiệu suất nhưng vẫn giữ ý kiến. Có người nghi ngờ liệu một mô hình tầm Flash có thật sự vượt được Kimi K3 trong dùng hằng ngày hay không. Nghi ngờ này có lý, vì benchmark thiên về các bài sạch sẽ gọn gàng, còn độ lộn xộn của công việc thật thì bộ kiểm tra thường không phủ tới.
Còn một điểm dễ bị bỏ qua. V4 Flash thế hệ trước là 284B, nhiều người chạy được tại máy; V4.1 Flash lên 552B, ngưỡng triển khai cục bộ theo đó cũng cao hơn.
Câu hỏi thường gặp
V4.1 Flash ra mắt khi nào? Ngày 10 tháng 9 năm 2026.
Muốn gọi thì cần đổi gì?
Đổi tên mô hình thành deepseek-flash, các tham số khác giữ nguyên, tương thích với OpenAI SDK.
Có hỗ trợ hình ảnh không? Có, và là hiểu ảnh gốc chứ không phải mô-đun gắn ngoài. Văn bản và hình ảnh đi qua cùng một cửa vào của mô hình.
Ngữ cảnh dài bao nhiêu? 1M tokens, đầu ra tối đa 384K tokens.
Nó mạnh hơn V4 Pro không? Ở tác vụ Agent và lập trình, DeepSeek cho biết đã vượt toàn diện và dựa vào đó để loại bỏ V4 Pro. Nhưng ở tình huống chỉ suy luận, nó kém các mô hình tập trung suy luận như Opus 5 hay GPT-5.6 Sol.
Rẻ hơn bao nhiêu? Đầu ra giờ thấp điểm là 4 tệ mỗi triệu token, so với 13.5 tệ của V4 Pro là giảm khoảng 70%. Đầu vào khớp bộ nhớ đệm từ 0.15 tệ xuống 0.02 tệ.
Có chạy cục bộ được không? Trọng số đã mở, nhưng quy mô 552B đòi hỏi bộ nhớ rất cao, thiết bị cá nhân gần như không chạy nổi.
Dùng miễn phí được không? API tính theo lượng dùng. Muốn dùng thử trước thì dùng cửa vào bên dưới.
Trải nghiệm trực tuyến
Không muốn loay hoay với API thì có thể dùng thử trực tiếp trên trang chủ DeepSeek (deepseek4.hk). Đường này đã nối với V4.1 Flash, ngữ cảnh 1M, hiểu ảnh và gọi công cụ đều dùng được, không cần cấu hình key, mở là trò chuyện ngay.
Đi theo hướng dẫn sử dụng DeepSeek sẽ vào nhanh hơn. Nếu còn đang xác nhận chuyện cửa vào và tài khoản, bài hướng dẫn cửa vào trang chủ viết kỹ hơn. Muốn nhìn toàn cảnh dòng V4.1 thì bài tổng hợp về gọi vốn, giảm giá và đa phương thức đọc như tư liệu nền.
Không cần cấu hình API, mở là dùng ngay. V4.1 Flash với ngữ cảnh 1M và đa phương thức gốc đã có trên deepseek4.hk.
Bắt đầu dùng DeepSeek V4.1