DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash (batch)

DeepSeek V4.1 Flash (batch) ist ein Textgenerierungsmodell von DeepSeek, das auf api14 unter der Modell-ID deepseek/deepseek-v4.1-flash:batch gelistet ist. Es ist ein sparse Mixture-of-Experts-Modell und das erste des Unternehmens, das auf seiner Causal Encoder-Decoder-Architektur basiert. Das Veröffentlichungsdatum des Anbieters ist der 2026-09-10. Das Label batch kennzeichnet diese Variante als die Batch-Verarbeitungsoption für das Flash-Modell.

Das Modell akzeptiert Text- und Bildeingaben und gibt Textausgaben zurück, sodass es sowohl Sprach-Prompts als auch Prompts mit Bildern verarbeiten kann. Es hat ein Kontextfenster von 1.048.576 Tokens, das groß genug ist, um sehr lange Dokumente, Codebasen oder lange Gesprächsverläufe in einer einzigen Anfrage zu halten. Die maximale Ausgabelänge beträgt 131.072 Tokens, sodass auch Antworten lang sein können. Unterstützte Anfrageparameter umfassen temperature, top_p, top_k, min_p, frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty, logit_bias, seed, stop, max_tokens, response_format, structured_outputs, tool_choice, tools, reasoning, reasoning_effort und include_reasoning.

Da es sowohl Text als auch Bilder liest und lange Ausgaben erzeugen kann, eignet sich das Modell für Aufgaben wie das Zusammenfassen langer Berichte oder Verträge, das Beantworten von Fragen über große Dokumentensätze, das Extrahieren strukturierter Daten aus gemischten Text- und Bildeingaben und das Generieren von Langformentwürfen. Die Tool-Calling-Parameter (tools und tool_choice) machen es nutzbar als Reasoning-Engine in einem Agenten oder Workflow, der externe Funktionen aufrufen muss. Strukturierte Ausgaben und response_format helfen, wenn die Antwort einem festen Schema folgen soll, und die Reasoning-Parameter ermöglichen es Ihnen zu steuern, wie viel internes Reasoning das Modell vor der Antwort ausführt.

Sie rufen das Modell über die OpenAI-kompatible API von api14 mit der Modell-ID deepseek/deepseek-v4.1-flash:batch auf, auf dieselbe Weise, wie Sie jeden OpenAI-kompatiblen Chat-Completions-Endpunkt aufrufen würden. Setzen Sie das Feld model auf diese ID und senden Sie Ihre Nachrichten, einschließlich Bildinhalten, wo erforderlich. Die Anfrage unterstützt die oben aufgeführten Parameter, sodass Sie temperature, top_p, top_k, min_p, die Penalty-Parameter, logit_bias, seed, stop, max_tokens, response_format, structured_outputs, tools, tool_choice, reasoning, reasoning_effort und include_reasoning direkt im Anfrage-Body setzen können.

Die Batch-Variante ist diejenige, die Sie wählen sollten, wenn Ihre Arbeitslast im Batch statt interaktiv verarbeitet werden kann. Wenn Sie einen anderen Kompromiss zwischen Latenz und Fähigkeiten benötigen oder ein Modell, das andere Modalitäten als Text ausgibt, könnte ein anderes Modell auf api14 besser passen. Die hier genannten Fakten decken nur Textausgabe ab, sodass Aufgaben, die Bild-, Audio- oder Videogenerierung erfordern, außerhalb dessen liegen, was dieses Modell bietet.