DeepSeek V4.1 Flash 发布：更强、更快、更普惠，官网同步原生多模态
2026 年 9 月 10 日，DeepSeek 发布了 V4.1 Flash。名字里带 Flash，但这次它不只是个便宜版，而是新模型结构系列里第一个落地的成员，也是 DeepSeek 第一次把原生多模态视觉理解直接做进主干模型。
更直接的一个信号是，DeepSeek 决定让 V4.1 Flash 逐步接管 V4 Pro 的流量。一款定位「轻量」的模型去顶替旗舰，在这行并不多见。
V4.1 Flash 改了什么
V4.1 Flash 是 552B 参数的 MoE 模型，用的是全新的 Causal-Encoder-Decoder 结构。这个结构的特别之处在于输入和输出不对称，输入侧只激活 8B，输出侧激活 16B。换句话说，读进来的成本被压得极低，真正花算力的地方只有生成那一段。
DeepSeek 的说法是，配合新的预训练方式和更大规模的强化学习后训练，V4.1 Flash 在基准测试中超过了包括 V4 Pro 在内的一批旗舰模型。
| 项目 | 规格 |
|---|---|
| 模型参数 | 552B（MoE） |
| 结构 | Causal-Encoder-Decoder，输入输出不对称 |
| 激活参数 | 输入 8B / 输出 16B |
| 上下文长度 | 1M tokens |
| 最大输出 | 384K tokens |
| 多模态 | 原生支持图像理解，非外挂视觉模块 |
| 思考模式 | 支持思考与非思考，默认开启思考 |
| 并发上限 | 2500 |
原生多模态这点值得单独提一句。此前的 V4 Flash Vision Exp 是给文本模型外挂视觉能力，调用时要换模型名。V4.1 Flash 把图像理解做进了同一个模型，文本和图片走同一个入口，不再需要单独路由。想了解上一代视觉方案的表现，可以看 DeepSeek V4 Flash Vision Exp 的 API 实测。
缓存压到四分之一，Agent 成本跟着降
做 Agent 的人对缓存费用都敏感。多轮对话里，历史上下文反复被读取，缓存命中的 token 往往占总账单的大头。
V4.1 Flash 在这一块动了架构。跟上一代比，KV Cache 对 HBM 的需求降到原来的 1/4，对 SSD 的需求降到 1/8。DeepSeek 给出的对比是，相对初代模型，KV Cache 已经缩小了 437 倍。
这个数字背后的实际意义是，长上下文多轮任务的边际成本被大幅拉低。以前跑一个几十轮的工具调用 Agent，账单会随轮次线性往上走，现在这条曲线的斜率明显变缓了。
最新 API 价格
新价格从 2026 年 9 月 10 日 12:00 起生效。DeepSeek 继续沿用峰谷定价，闲时价格是高峰时段的一半，高峰时段为北京时间周一至周五的 9:00 到 12:00、14:00 到 18:00，其余时间都算闲时。
单位是每百万 tokens，价格为人民币。
| 计费项 | 时段 | deepseek-flash | deepseek-v4-pro |
|---|---|---|---|
| 输入（缓存命中） | 闲时 | 0.02 元 | 0.15 元 |
| 输入（缓存命中） | 高峰 | 0.04 元 | 0.30 元 |
| 输入（缓存未命中） | 闲时 | 1 元 | 4.5 元 |
| 输入（缓存未命中） | 高峰 | 2 元 | 9.0 元 |
| 输出 | 闲时 | 4 元 | 13.5 元 |
| 输出 | 高峰 | 8 元 | 27.0 元 |
| 并发上限 | — | 2500 | 500 |
横向比一下就清楚了。缓存命中的输入便宜了约 87%，未命中的输入便宜约 78%，输出便宜约 70%。并发上限则从 500 提到 2500，翻了五倍。
如果你正在评估各条产品线的价格变化，V4 Pro API 永久降价那篇可以一起对照看，那次的降价幅度和这次的定位不太一样。
和主流模型比，它排在哪
需要先说清楚数据的来源。DeepSeek 这次没有在公告里附带完整的基准测试表，下面的分数来自第三方汇总与社区整理，不是官方口径，看的时候请打个折扣。表里放了三个 DeepSeek 自家版本，外加 GLM 5.3、Kimi K3、GPT 5.6-Sol、Claude Opus 5 四个外部对手，19 项测试逐项列出，横评不再只藏在一张图里。
| 基准测试 | 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 |
带 * 的分数为纯文本输入口径，- 表示该项暂无公开数据。数据整理自第三方评测与社区汇总，只作横向参考。
Agent 和编码类任务上，V4.1 Flash 基本是这一梯队里靠前的。Terminal-Bench 2.1 拿到 90.6，CyberGym 88.1，Codeforces 评分 3471，带工具做 HLE 拿到 63.9，比 Claude Opus 5 的 63.6 略高一点。
但这个模型有明显的短板。纯推理、不带工具的 HLE 它只有 36.8，文本子集 39.1，明显低于 GPT-5.6 Sol 的 44.5 和 Claude Opus 5 的 56.3。
所以它的定位很明确，一个擅长调工具干活的模型，不是新的推理冠军。 拿它去跑高难度的闭卷推理题，期望值要放低。
速度是另一条优势。多个独立测试者测到的持续输出吞吐在 300 到 355 tokens/s 之间，个别峰值报到 500 以上；有一组对比里，V4.1 Flash 是 355 tokens/s，V4 Pro 是 63 tokens/s，首 token 延迟从 766ms 降到 178ms。
怎么接入
接入成本很低，改模型名就够了。
模型名用 deepseek-flash。Base URL 保持 https://api.deepseek.com，Anthropic 格式的入口是 https://api.deepseek.com/anthropic。旧模型名 deepseek-v4-flash 和 deepseek-v4-flash-vision-exp 仍然可以调用，但底层已经换成 V4.1 Flash，按 Flash 的价格计费。
| 功能 | 支持情况 |
|---|---|
| JSON Output | 支持 |
| Tool Calls | 支持 |
| Responses API | 支持 |
| Anthropic API | 支持 |
| 对话前缀续写 | 支持（Beta） |
| FIM 补全 | 仅非思考模式 |
| 图像理解 | 支持 |
有一条需要提前规划。北京时间 2026 年 9 月 14 日 12:00 之后，到 V4.1 Pro 上线之前，所有发往 deepseek-v4-pro 的请求都会路由到 V4.1 Flash，并按 Flash 单价计费。
如果你有线上业务锁死在 V4 Pro 上，那这几天就是仅剩的验证窗口。建议拿真实流量做一轮对比，确认输出稳定性没问题再放心切。已经跑通 V4 Pro 的提示词，在 V4.1 Flash 上的表现需要重新测，不能假设一定平移。
权重和技术报告已经放出，Hugging Face 上可以下载。DeepSeek 也提到，如果团队有大规模部署需求并且手里有 2k 卡 GPU 和存储集群，可以直接联系他们。
开发者怎么看
Hacker News 上这个帖子拿到了 415 分、217 条评论，Reddit 的 r/singularity 也有专门讨论。把两边翻下来，夸的和骂的都挺具体。
正面反馈集中在性价比。一位做 Agent 行业的开发者说，V4.1 Flash 的直接对手是 Gemini Flash，但在 Agent 类任务上质量更好，每个任务的成本只有对手的百分之二三十。另一位开发者用它批量把一堆 .metal 内核重构成 .cu，说需要的引导比 Opus 少，注释写得更好，跑起来有 300 到 400 tokens/s。
吐槽也很实在。有人抱怨工具调用失败时容易把 Agent 拖进重试循环，得在错误信息里写清楚该怎么改才行。有人提到语言跟随不稳，用英文提问，思维链和回答有时候会蹦出中文，问一个德国的本地问题甚至收到了德语回答。还有人吐槽思考档位只有 low、high、max 三档，high 已经接近 max，烧 token 烧得厉害，缺一个真正能用的 medium。
争议最大的是把 Pro 流量路由到 Flash 这件事。反对方的理由是，如果用户已经在 V4 Pro 上验证过一套工作流，不该在不知情的情况下被换到另一个模型上跑生产。支持方则说，这家实验室从 V3.2 一路过来每次都在换底层模型，想要长期稳定就该自己部署权重。
Reddit 那边的态度差不多，认可效率提升，但保留意见。有人怀疑一个 Flash 级别的模型在日常使用中是不是真能压过 Kimi K3 这种大块头。这个怀疑是有道理的，基准测试偏好干净规整的题目，而真实工作的脏乱程度，测试集往往覆盖不到。
还有一点容易被忽略。上一代 V4 Flash 是 284B，很多人能在本地跑起来；V4.1 Flash 涨到 552B，本地部署的门槛跟着上去了。
常见问题
V4.1 Flash 什么时候发布的？ 2026 年 9 月 10 日。
调用要改什么？
把模型名改成 deepseek-flash，其余参数不用动，OpenAI SDK 兼容。
支持图片吗？ 支持，而且是原生视觉理解，不是外挂模块。文本和图片走同一个模型入口。
上下文多长？ 1M tokens，最大输出 384K tokens。
它比 V4 Pro 强吗？ 在 Agent 和编码类任务上，DeepSeek 表示已全面超越，并据此安排 V4 Pro 下线。但纯推理场景下它不如 Opus 5、GPT-5.6 Sol 这类以推理见长的模型。
现在便宜多少？ 闲时输出 4 元每百万 tokens，对比 V4 Pro 的 13.5 元，降幅约七成；缓存命中的输入从 0.15 元降到 0.02 元。
能本地部署吗？ 权重已开源，但 552B 的参数规模对显存要求不低，个人设备基本跑不动。
免费能用吗？ API 是按量计费。想先试用，可以直接在下面这个入口体验。
在线体验入口
不想折腾 API 的话，可以直接在 deepseek 官网（deepseek4.hk）体验。这条线路已经接上 V4.1 Flash，1M 上下文、图像理解、工具调用都能用，不需要配置 key，打开就能对话。
按 DeepSeek 使用指南 里的路径上手会更快。如果你还在确认入口和账号相关的事，官网入口指引那篇写得更细。想看 V4.1 这条线的来龙去脉，V4.1 融资、降价与全模态那篇可以当背景资料读。
无需配置 API，打开即用。V4.1 Flash 的 1M 上下文与原生多模态已在 deepseek4.hk 上线。
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