DeepSeek V4.1 Flash 發布：更強、更快、更普惠，官網同步原生多模態
2026 年 9 月 10 日，DeepSeek 發布了 V4.1 Flash。名字裡帶 Flash，但這次它不只是便宜版，而是新模型結構系列裡第一個落地的成員，也是 DeepSeek 第一次把原生多模態視覺理解直接做進主幹模型。
更直接的訊號是，DeepSeek 決定讓 V4.1 Flash 逐步接管 V4 Pro 的流量。一款定位「輕量」的模型去頂替旗艦，在這行並不多見。
V4.1 Flash 改了什麼
V4.1 Flash 是 552B 參數的 MoE 模型，採用全新的 Causal-Encoder-Decoder 結構。這個結構的特別之處在於輸入和輸出不對稱，輸入側只啟用 8B，輸出側啟用 16B。換句話說，讀進來的成本被壓得極低，真正花算力的地方只有生成那一段。
DeepSeek 的說法是，配合新的預訓練方式和更大規模的強化學習後訓練，V4.1 Flash 在基準測試中超過了包括 V4 Pro 在內的一批旗艦模型。
| 項目 | 規格 |
|---|---|
| 模型參數 | 552B（MoE） |
| 結構 | Causal-Encoder-Decoder，輸入輸出不對稱 |
| 啟用參數 | 輸入 8B / 輸出 16B |
| 上下文長度 | 1M tokens |
| 最大輸出 | 384K tokens |
| 多模態 | 原生支援圖像理解，非外掛視覺模組 |
| 思考模式 | 支援思考與非思考，預設開啟思考 |
| 併發上限 | 2500 |
原生多模態這點值得單獨提一句。此前的 V4 Flash Vision Exp 是給文字模型外掛視覺能力，呼叫時要換模型名。V4.1 Flash 把圖像理解做進同一個模型，文字和圖片走同一個入口，不再需要單獨路由。想了解上一代視覺方案的表現，可以看 DeepSeek V4 Flash Vision Exp 的 API 實測。
快取壓到四分之一，Agent 成本跟著降
做 Agent 的人對快取費用都敏感。多輪對話裡，歷史上下文反覆被讀取，快取命中的 token 往往佔總帳單的大頭。
V4.1 Flash 在這一塊動了架構。跟上一代比，KV Cache 對 HBM 的需求降到原來的 1/4，對 SSD 的需求降到 1/8。DeepSeek 給出的對比是，相對初代模型，KV Cache 已經縮小了 437 倍。
這個數字背後的實際意義是，長上下文多輪任務的邊際成本被大幅拉低。以前跑一個幾十輪的工具呼叫 Agent，帳單會隨輪次線性往上走，現在這條曲線的斜率明顯變緩了。
最新 API 價格
新價格從 2026 年 9 月 10 日 12:00 起生效。DeepSeek 繼續沿用峰谷定價，閒時價格是高峰時段的一半，高峰時段為北京時間週一至週五的 9:00 到 12:00、14:00 到 18:00，其餘時間都算閒時。
單位是每百萬 tokens，價格為人民幣。
| 計費項 | 時段 | deepseek-flash | deepseek-v4-pro |
|---|---|---|---|
| 輸入（快取命中） | 閒時 | 0.02 元 | 0.15 元 |
| 輸入（快取命中） | 高峰 | 0.04 元 | 0.30 元 |
| 輸入（快取未命中） | 閒時 | 1 元 | 4.5 元 |
| 輸入（快取未命中） | 高峰 | 2 元 | 9.0 元 |
| 輸出 | 閒時 | 4 元 | 13.5 元 |
| 輸出 | 高峰 | 8 元 | 27.0 元 |
| 併發上限 | — | 2500 | 500 |
橫向比一下就清楚了。快取命中的輸入便宜了約 87%，未命中的輸入便宜約 78%，輸出便宜約 70%。併發上限則從 500 提到 2500，翻了五倍。
如果你正在評估各條產品線的價格變化，V4 Pro API 永久降價那篇可以一起對照看，那次的降價幅度和這次的定位不太一樣。
和主流模型比，它排在哪
需要先說清楚數據的來源。DeepSeek 這次沒有在公告裡附帶完整的基準測試表，下面的分數來自第三方彙總與社群整理，不是官方口徑，看的時候請打個折扣。表裡放了三個 DeepSeek 自家版本，外加 GLM 5.3、Kimi K3、GPT 5.6-Sol、Claude Opus 5 四個外部對手，19 項測試逐項列出，橫評不再只藏在一張圖裡。
| 基準測試 | 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 |
帶 * 的分數為純文字輸入口徑，- 表示該項暫無公開資料。資料整理自第三方評測與社群彙整，僅作橫向參考。
Agent 和編碼類任務上，V4.1 Flash 基本是這一梯隊裡靠前的。Terminal-Bench 2.1 拿到 90.6，CyberGym 88.1，Codeforces 評分 3471，帶工具做 HLE 拿到 63.9，比 Claude Opus 5 的 63.6 略高一點。
但這個模型有明顯的短板。純推理、不帶工具的 HLE 它只有 36.8，文字子集 39.1，明顯低於 GPT-5.6 Sol 的 44.5 和 Claude Opus 5 的 56.3。
所以它的定位很明確，一個擅長調工具幹活的模型，不是新的推理冠軍。 拿它去跑高難度的閉卷推理題，期望值要放低。
速度是另一條優勢。多個獨立測試者測到的持續輸出吞吐在 300 到 355 tokens/s 之間，個別峰值報到 500 以上；有一組對比裡，V4.1 Flash 是 355 tokens/s，V4 Pro 是 63 tokens/s，首 token 延遲從 766ms 降到 178ms。
怎麼接入
接入成本很低，改模型名就夠了。
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。舊模型名 deepseek-v4-flash 和 deepseek-v4-flash-vision-exp 仍然可以呼叫，但底層已經換成 V4.1 Flash，按 Flash 的價格計費。
| 功能 | 支援情況 |
|---|---|
| JSON Output | 支援 |
| Tool Calls | 支援 |
| Responses API | 支援 |
| Anthropic API | 支援 |
| 對話前綴續寫 | 支援（Beta） |
| FIM 補全 | 僅非思考模式 |
| 圖像理解 | 支援 |
有一條需要提前規劃。北京時間 2026 年 9 月 14 日 12:00 之後，到 V4.1 Pro 上線之前，所有發往 deepseek-v4-pro 的請求都會路由到 V4.1 Flash，並按 Flash 單價計費。
如果你有線上業務鎖死在 V4 Pro 上，那這幾天就是僅剩的驗證窗口。建議拿真實流量做一輪對比，確認輸出穩定性沒問題再放心切。已經跑通 V4 Pro 的提示詞，在 V4.1 Flash 上的表現需要重新測，不能假設一定平移。
權重和技術報告已經放出，Hugging Face 上可以下載。DeepSeek 也提到，如果團隊有大規模部署需求並且手裡有 2k 卡 GPU 和儲存叢集，可以直接聯繫他們。
開發者怎麼看
Hacker News 上這個帖子拿到 415 分、217 條評論，Reddit 的 r/singularity 也有專門討論。把兩邊翻下來，誇的和罵的都挺具體。
正面回饋集中在性價比。一位做 Agent 行業的開發者說，V4.1 Flash 的直接對手是 Gemini Flash，但在 Agent 類任務上品質更好，每個任務的成本只有對手的百分之二三十。另一位開發者用它批量把一堆 .metal 核心重構成 .cu，說需要的引導比 Opus 少，註解寫得更好，跑起來有 300 到 400 tokens/s。
吐槽也很實在。有人抱怨工具呼叫失敗時容易把 Agent 拖進重試迴圈，得在錯誤訊息裡寫清楚該怎麼改才行。有人提到語言跟隨不穩，用英文提問，思維鏈和回答有時候會蹦出中文，問一個德國的本地問題甚至收到了德語回答。還有人吐槽思考檔位只有 low、high、max 三檔，high 已經接近 max，燒 token 燒得厲害，缺一個真正能用的 medium。
爭議最大的是把 Pro 流量路由到 Flash 這件事。反對方理由是，如果使用者已經在 V4 Pro 上驗證過一套工作流，不該在不知情的情況下被換到另一個模型上跑生產。支持方則說，這家實驗室從 V3.2 一路過來每次都在換底層模型，想要長期穩定就該自己部署權重。
Reddit 那邊的態度差不多，認可效率提升，但保留意見。有人懷疑一個 Flash 級別的模型在日常使用中是不是真能壓過 Kimi K3 這種大塊頭。這個懷疑是有道理的，基準測試偏好乾淨規整的題目，而真實工作的髒亂程度，測試集往往覆蓋不到。
還有一點容易被忽略。上一代 V4 Flash 是 284B，很多人能在本地跑起來；V4.1 Flash 漲到 552B，本地部署的門檻跟著上去了。
常見問題
V4.1 Flash 什麼時候發布的？ 2026 年 9 月 10 日。
呼叫要改什麼？
把模型名改成 deepseek-flash，其餘參數不用動，OpenAI SDK 相容。
支援圖片嗎？ 支援，而且是原生視覺理解，不是外掛模組。文字和圖片走同一個模型入口。
上下文多長？ 1M tokens，最大輸出 384K tokens。
它比 V4 Pro 強嗎？ 在 Agent 和編碼類任務上，DeepSeek 表示已全面超越，並據此安排 V4 Pro 下線。但純推理場景下它不如 Opus 5、GPT-5.6 Sol 這類以推理見長的模型。
現在便宜多少？ 閒時輸出 4 元每百萬 tokens，對比 V4 Pro 的 13.5 元，降幅約七成；快取命中的輸入從 0.15 元降到 0.02 元。
能本地部署嗎？ 權重已開源，但 552B 的參數規模對顯存要求不低，個人裝置基本跑不動。
免費能用嗎？ API 是按量計費。想先試用，可以直接用下面這個入口。
線上體驗入口
不想折騰 API 的話，可以直接在 DeepSeek 官網（deepseek4.hk）體驗。這條線路已經接上 V4.1 Flash，1M 上下文、圖像理解、工具呼叫都能用，不需要設定 key，打開就能對話。
按 DeepSeek 使用指南 裡的路徑上手會更快。如果你還在確認入口和帳號相關的事，官網入口指引那篇寫得更細。想看 V4.1 這條線的來龍去脈，V4.1 融資、降價與全模態那篇可以當背景資料讀。
無需設定 API，打開即用。V4.1 Flash 的 1M 上下文與原生多模態已在 deepseek4.hk 上線。
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