DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash

DeepSeek V4.1 Flash est un modèle de génération de texte de DeepSeek, publié par le fournisseur le 10 septembre 2026. C'est un modèle de mélange d'experts clairsemé et le premier à être construit sur l'architecture Causal Encoder-Decoder (CED) de DeepSeek. Le modèle active 8B de paramètres en entrée et 16B en sortie, ce qui correspond au niveau de détail que le fournisseur donne sur sa conception interne. Il appartient à la catégorie texte et est identifié sur api14 comme deepseek/deepseek-v4.1-flash.

Le modèle accepte une entrée texte et image et renvoie une sortie texte. Sa fenêtre de contexte est de 1 048 576 tokens, et la longueur maximale de sortie est de 393 216 tokens. Cette combinaison d'un très grand contexte et d'un large budget de sortie signifie que vous pouvez envoyer de longs documents, des bases de code ou des ensembles d'images en une seule requête et recevoir malgré tout une réponse substantielle. Comme l'entrée peut inclure des images, le modèle peut traiter des tâches qui mêlent du matériel écrit à des captures d'écran, des diagrammes ou des pages numérisées, tant que la sortie dont vous avez besoin est du texte.

Les usages pratiques découlent de ces propriétés. Les travaux à long contexte tels que le résumé ou l'interrogation de grandes collections de documents, la revue de dépôts entiers, et l'extraction de données structurées à partir d'entrées mixtes texte et image sont tous des cas adaptés. Le plafond de sortie élevé prend en charge les tâches qui produisent de longs résultats, par exemple générer des rapports étendus, transcrire ou reformater de grands volumes de contenu, ou rédiger des documents à plusieurs sections en un seul appel. L'entrée d'images étend cela à des flux de travail comme la lecture de graphiques accompagnés de leurs commentaires environnants, ou l'extraction de champs à partir de formulaires et de captures d'écran vers un format texte.

Vous appelez le modèle via l'API compatible OpenAI d'api14 en utilisant l'identifiant de modèle deepseek/deepseek-v4.1-flash, donc les bibliothèques clientes OpenAI existantes fonctionnent avec seulement un changement d'URL de base et de clé. Le modèle prend en charge un large ensemble de paramètres de requête : frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty, temperature, top_p, top_k, min_p, seed, stop, max_tokens, logit_bias, logprobs et top_logprobs. Pour le travail structuré, il prend en charge response_format et structured_outputs, et pour l'utilisation d'outils, il prend en charge tools et tool_choice. Le comportement de raisonnement est configurable via reasoning, reasoning_effort et include_reasoning.

Il n'y a aucune restriction déclarée au-delà des faits de modalité et de longueur ci-dessus, donc la principale question pratique est de savoir si votre tâche nécessite une entrée d'images, un contexte très long ou une sortie très longue. Si elle n'a besoin d'aucun de ceux-ci, un modèle plus petit ou plus rapide peut être plus simple à utiliser. Si elle nécessite une entrée audio ou vidéo, ou une sortie non textuelle, ce modèle ne la fournit pas.