DeepSeek V4.1 Flash: таҳаввул ё инқилоб?
DeepSeek 10 сентябри 2026 V4.1-Flash-ро баровард. Ин модели мултимодалии Mixture-of-Experts бо 552B параметр ва равзанаи контексти 1M токен аст. Тибқи нишондиҳандаҳои худи DeepSeek, он дар чандин вазифаи агентӣ бо Opus-5.0 баробар аст ё аз он бартарӣ дорад. Нархи он ҳам арзон аст: воридот дар соатҳои камбор $0.15 барои ҳар як миллион токен ва содирот $0.60 арзиш дорад. Ин тақрибан 4 маротиба арзонтар аз DeepSeek V4-Pro барои воридот ва 3 маротиба арзонтар барои содирот аст.
Модел ҳоло дар vega.chat ва тавассути API-и api.vega.chat дастрас аст.
Меъморӣ
DeepSeek-V4.1-Flash меъмории Causal Encoder-Decoder (CED)-ро истифода мебарад: Transformer-и 40-қабата, ки ба encoder-и сабабии 20-қабата ва decoder-и 20-қабата ҷудо шудааст. KV cache-и decoder аз ҳолатҳои ниҳонии ниҳоии encoder ҳосил мешавад, на аз ҳолатҳои ниҳонии худи ҳар як қабати decoder. Ба ин тартиб, модел ҳангоми prefill барои ҳар токен танҳо 8B параметр ва ҳангоми decode 16B параметрро фаъол мекунад.
Қабати MoE дорои 1 экспертии муштарак ва 384 эксперти масирёбанда аст, ки барои ҳар токен 6 эксперти масирёбандаро фаъол мекунад. Модел тасвирҳо ва матнро мустақиман тавассути vision encoder (DeepSeek-ViT, ки аз сифр бо 2D-RoPE омӯзонида шудааст) ва projector-и дуқабатаи MLP коркард мекунад.
DeepSeek моделро аз сифр дар корпуси мултимодалии 45T-токена омӯзонд; барои дарозии пайдарпаии 64K таваҷҷуҳи парокандаро истифода бурд ва контекстро бо 34T токен то 1M токен васеъ кард. Раванди омӯзиши баъдӣ аз SFT, RL ва on-policy distillation иборат аст ва тағйироти алгоритмӣ надорад. Кори асосӣ ба равиши кор бо додаҳо равона шуд: тавлиди автоматии миқёси бузурги вазифаҳо ва муҳитҳои агентӣ бо афзоиши тадриҷии ҳаҷми додаҳо, вазифаҳо ва rollout-ҳо.
Самаранокӣ: сатҳи Opus бо нархи Flash
Нишондиҳандаҳои худи DeepSeek V4.1-Flash-ро дар сатҳи Opus-5.0 қарор медиҳанд ва дар чандин вазифаи агентӣ бартарии онро нишон медиҳанд. Дар Terminal-Bench 2.1, V4.1-Flash 90.6 хол гирифта, аз 89.1-и Opus-5.0 пеш мегузарад. Дар DeepSWE v1.1 он 74.2 хол гирифта, аз 74.0-и Opus болотар аст. Дар Agent's Last Exam он 31.8 хол гирифтааст, ки ин беҳтарин натиҷа дар байни ҳамаи моделҳои муқоисашуда, аз ҷумла Opus, GPT-5.6 Sol, K3, GLM-5.3 ва V4-Pro мебошад. Дар Codeforces рейтинги он ба 3471 мерасад, ки дар ин муқоиса низ баландтарин аст. Дар AutomationBench он 54.8 хол гирифта, боз ҳам беҳтарин натиҷаро нишон медиҳад.
Ҷадвали пурраи нишондиҳандаҳо вазифаҳои марбут ба фикрронӣ, агентӣ ва визуалиро дар ҳафт модел фаро мегирад. V4.1-Flash дар Terminal-Bench 2.1, DeepSWE v1.1, Codeforces, CyberGym, HLE with tools, AutomationBench ва Agent's Last Exam ҷойи аввалро ишғол мекунад.
DeepSeek қайд мекунад, ки санҷишҳои чандин ҷониб V4.1-Flash-ро аз V4-Pro дар самаранокӣ, арзиш, суръат ва вақти умумии иҷро бартар нишон медиҳанд. Ширкат марҳила ба марҳила истифодаи V4-Pro-ро қатъ мекунад. Аз 14 сентябри 2026 сар карда, ҳамаи дархостҳои API ба deepseek-v4-pro бо нархҳои V4.1-Flash ба V4.1-Flash равона карда мешаванд, то замони баровардани V4.1-Pro.
KV cache: 4 маротиба хурдтар
Модел Compressed Sparse Attention 2 (CSA2)-ро истифода мебарад, ки ба ҳар қабати таваҷҷуҳ яке аз се ҳолати статикӣ — Full, Reindex ё Reuse — медиҳад. Ин усул KV-и асосӣ ва K-и indexer-ро байни қабатҳо муштарак истифода бурда, инчунин индексҳои таваҷҷуҳи парокандаи Top-K-ро аз нав истифода мебарад. Ҳамроҳ бо кэшкунии KV-и асосӣ дар FP4 (формати E2M1, як миқёси E4M3 барои ҳар 16 канал), ҳаҷми умумии KV cache то 890 байт барои ҳар токен кам мешавад. Ин тақрибан 1/4-и DeepSeek V4-Flash ва 1/437-и DeepSeek V1 аст.
Пардохтҳо барои кэш-хитҳо аксар вақт қисми зиёди хароҷоти агентҳоро ташкил медиҳанд. Фишурда кардани кэш ин хароҷотро мустақиман кам мекунад. Дар муқоиса бо насли қаблӣ, барои KV cache-и V4.1-Flash 1/4-и HBM ва 1/8-и ҳаҷми нигоҳдории SSD лозим аст.
Нархгузорӣ
V4.1-Flash нархгузории соатҳои авҷ ва камборро истифода мебарад. Нархи соатҳои камбор 50% аз нархи соатҳои авҷ аст. Нархгузории нав аз соати 04:00 UTC, 10 сентябри 2026 эътибор пайдо кард.
| Навъи токен | Соатҳои камбор (барои 1M) | Соатҳои авҷ (барои 1M) |
|---|---|---|
| Воридот (кэш-хит) | $0.003 | $0.006 |
| Воридот (кэш-мисс) | $0.15 | $0.30 |
| Содирот | $0.60 | $1.20 |
Барои муқоиса, арзиши V4-Pro барои ҳар 1M токени воридотӣ (соатҳои камбор, кэш-мисс) $0.66 ва барои ҳар 1M токени содиротӣ (соатҳои камбор) $1.98 аст. V4.1-Flash барои воридот тақрибан 4 маротиба ва барои содирот 3 маротиба арзонтар аст ва ҳамзамон дар санҷишҳо бо V4-Pro баробарӣ мекунад ё аз он пеш мегузарад.
Вазифаҳои рӯзмарра, агентҳо ва vibe-коднависӣ
V4.1-Flash барои сарбориҳои агентӣ тарҳрезӣ шудааст, ки ҳаҷми зиёди воридот доранд. Ҳангоми prefill ҳамагӣ 8B параметри фаъол истифода мешавад, аз ин рӯ коркарди контекстҳои дароз арзон аст — маҳз дар ҳамин марҳила хароҷоти агентҳо ҷамъ мешаванд. Равзанаи контексти 1M токен ва дастгирии мултимодалии аслӣ (матн ва тасвирҳо) ба он имкон медиҳанд, ки ҳуҷҷатҳои калон, пойгоҳҳои код ва додаҳои визуалиро дар як гузариш хонад.
Модел танзимоти пайваста идорашавандаи сатҳи саъйи фикррониро дастгирӣ мекунад (адади бутуни аз 1 то 100), ки арзиши inference-ро ба дақиқӣ иваз мекунад. Сатҳҳои пасттар барои дархостҳои содатар харҷи токенҳоро кам мекунанд. Сатҳҳои баландтар барои масъалаҳои мураккаб қадамҳои иловагии фикррониро ба кор мебаранд. Ин хусусият моделро барои сӯҳбатҳои рӯзмарра ва саволҳои зуд муносиб месозад, на танҳо барои давраҳои тӯлонии агентӣ.
Модел дар нишондиҳандаҳои агентӣ беҳтарин натиҷаҳои худро ба даст меорад: Terminal-Bench 2.1 (90.6), DeepSWE v1.1 (74.2), Agent's Last Exam (31.8) ва AutomationBench (54.8). Он даъватҳои абзорҳо, баромади JSON ва Responses API-ро дастгирӣ мекунад. Шарикони расмии DeepSeek — WorkBuddy (аз ҷумла CodeBuddy) ва OpenCode — акнун V4.1-Flash-ро пурра дастгирӣ мекунанд.
Барои vibe-коднависӣ, рейтинги 3471 дар Codeforces ва натиҷаи 74.2 дар DeepSWE v1.1 V4.1-Flash-ро дар муқоиса ба ҷойи аввал мебароранд, ки аз Opus-5.0 ва GPT-5.6 Sol пеш аст. Нархи арзон ва контексти 1M ҳамроҳ бо ин натиҷаҳо онро ба модели пешфарзи хуб барои агентҳои коднависӣ табдил медиҳанд, ки ҷаласаҳои тӯлонӣ мегузаронанд ва контекстҳои калон ҷамъ мекунанд.
DeepSeek V4.1-Flash-ро дар vega.chat санҷед
DeepSeek V4.1-Flash ҳоло дар vega.chat ва тавассути API-и api.vega.chat дастрас аст. Шумо метавонед онро дар интерфейси чат санҷед, ҷавобҳояшро паҳлу ба паҳлу бо моделҳои дигар муқоиса кунед ё тавассути API-и мувофиқ бо OpenRouter дар api.vega.chat ба барномаҳои худ пайваст намоед.