DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash (batch)

DeepSeek V4.1 Flash (batch) est un modèle de génération de texte de DeepSeek, répertorié sur api14 sous l'identifiant de modèle deepseek/deepseek-v4.1-flash:batch. Il s'agit d'un modèle sparse mixture-of-experts et le premier de l'entreprise construit sur son architecture Causal Encoder-Decoder. La date de publication du fournisseur est le 2026-09-10. Le libellé batch indique que cette variante est l'option de traitement par lots du modèle Flash.

Le modèle accepte en entrée du texte et des images et renvoie du texte en sortie, il peut donc traiter à la fois des invites linguistiques et des invites contenant des images. Il dispose d'une fenêtre de contexte de 1 048 576 tokens, suffisamment grande pour contenir de très longs documents, des bases de code ou de longs historiques de conversation dans une seule requête. La longueur maximale de sortie est de 131 072 tokens, les réponses peuvent donc être longues également. Les paramètres de requête pris en charge incluent 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 et include_reasoning.

Comme il lit à la fois du texte et des images et peut produire de longues sorties, le modèle convient à des tâches telles que le résumé de longs rapports ou contrats, la réponse à des questions sur de grands ensembles de documents, l'extraction de données structurées à partir d'entrées mixtes texte et image, et la génération de brouillons de forme longue. Les paramètres d'appel d'outils (tools et tool_choice) le rendent utilisable comme moteur de raisonnement dans un agent ou un flux de travail qui doit appeler des fonctions externes. Les sorties structurées et response_format sont utiles lorsque vous avez besoin que la réponse suive un schéma fixe, et les paramètres de raisonnement vous permettent de contrôler la quantité de raisonnement interne que le modèle effectue avant de répondre.

Vous appelez le modèle via l'API compatible OpenAI d'api14 en utilisant l'identifiant de modèle deepseek/deepseek-v4.1-flash:batch, de la même manière que vous appelleriez n'importe quel point de terminaison de complétions de chat de style OpenAI. Définissez le champ model sur cet identifiant et envoyez vos messages, en incluant le contenu image si nécessaire. La requête prend en charge les paramètres listés ci-dessus, vous pouvez donc définir temperature, top_p, top_k, min_p, les paramètres de pénalité, logit_bias, seed, stop, max_tokens, response_format, structured_outputs, tools, tool_choice, reasoning, reasoning_effort et include_reasoning directement dans le corps de la requête.

La variante batch est celle à choisir lorsque votre charge de travail peut être traitée par lots plutôt qu'en interactif. Si vous avez besoin d'un compromis différent entre latence et capacité, ou d'un modèle qui produit des modalités autres que du texte, un autre modèle sur api14 pourrait mieux convenir. Les informations ici ne couvrent que la sortie texte, les tâches qui nécessitent la génération d'images, d'audio ou de vidéo sortent donc du cadre de ce que ce modèle fournit.