DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash

DeepSeek V4.1 Flash, DeepSeek का एक टेक्स्ट जनरेशन मॉडल है, जिसे प्रोवाइडर ने 10 सितंबर 2026 को जारी किया था। यह एक sparse mixture-of-experts मॉडल है और पहला ऐसा मॉडल है जो DeepSeek की Causal Encoder-Decoder (CED) आर्किटेक्चर पर बनाया गया है। मॉडल इनपुट पर 8B पैरामीटर और आउटपुट पर 16B पैरामीटर सक्रिय करता है, यही विवरण का स्तर प्रोवाइडर अपने आंतरिक डिज़ाइन के बारे में देता है। यह टेक्स्ट श्रेणी में आता है और api14 पर deepseek/deepseek-v4.1-flash के रूप में पहचाना जाता है।

मॉडल टेक्स्ट और इमेज इनपुट स्वीकार करता है और टेक्स्ट आउटपुट लौटाता है। इसका context window 1,048,576 tokens है, और अधिकतम आउटपुट लंबाई 393,216 tokens है। बहुत बड़े context और बड़े आउटपुट बजट का यह संयोजन意味着 आप एक ही अनुरोध में लंबे दस्तावेज़, कोडबेस या इमेज सेट भेज सकते हैं और फिर भी पर्याप्त प्रतिक्रिया प्राप्त कर सकते हैं। चूंकि इनपुट में इमेज शामिल हो सकती हैं, मॉडल ऐसे कार्य संभाल सकता है जिनमें लिखित सामग्री के साथ स्क्रीनशॉट, आरेख या स्कैन किए गए पृष्ठ मिले हों, बशर्ते आपको आवश्यक आउटपुट टेक्स्ट हो।

व्यावहारिक उपयोग इन गुणों से निकलते हैं। लंबे context वाले कार्य जैसे बड़े दस्तावेज़ संग्रहों का सारांश बनाना या उनसे प्रश्न पूछना, पूरे रिपॉज़िटरी की समीक्षा करना, और मिश्रित टेक्स्ट और इमेज इनपुट से संरचित डेटा निकालना, ये सभी उपयुक्त हैं। बड़ी आउटपुट सीमा उन कार्यों का समर्थन करती है जो लंबे परिणाम देते हैं, उदाहरण के लिए विस्तृत रिपोर्ट तैयार करना, बड़ी मात्रा में सामग्री को ट्रांसक्राइब या पुनः स्वरूपित करना, या एक ही कॉल में बहु-अनुभागीय दस्तावेज़ का मसौदा तैयार करना। इमेज इनपुट इसे ऐसे वर्कफ़्लो तक बढ़ाता है जैसे चार्ट को उनकी आसपास की टिप्पणी के साथ पढ़ना, या फ़ॉर्म और स्क्रीनशॉट से फ़ील्ड निकालकर टेक्स्ट प्रारूप में लाना।

आप मॉडल को api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से model id deepseek/deepseek-v4.1-flash का उपयोग करके कॉल करते हैं, इसलिए मौजूदा OpenAI क्लाइंट लाइब्रेरीज़ केवल base URL और key बदलने पर काम करती हैं। मॉडल अनुरोध पैरामीटर का एक विस्तृत सेट समर्थन करता है: frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty, temperature, top_p, top_k, min_p, seed, stop, max_tokens, logit_bias, logprobs और top_logprobs। संरचित कार्य के लिए यह response_format और structured_outputs का समर्थन करता है, और टूल उपयोग के लिए यह tools और tool_choice का समर्थन करता है। तर्क व्यवहार को reasoning, reasoning_effort और include_reasoning के माध्यम से कॉन्फ़िगर किया जा सकता है।

ऊपर दिए गए modality और लंबाई संबंधी तथ्यों के अलावा कोई घोषित प्रतिबंध नहीं हैं, इसलिए मुख्य व्यावहारिक प्रश्न यह है कि क्या आपके कार्य को इमेज इनपुट, बहुत लंबे context या बहुत लंबे आउटपुट की आवश्यकता है। यदि इनमें से किसी की आवश्यकता नहीं है, तो छोटा या तेज़ मॉडल उपयोग करना अधिक सरल हो सकता है। यदि इसे ऑडियो या वीडियो इनपुट, या गैर-टेक्स्ट आउटपुट चाहिए, तो यह मॉडल यह प्रदान नहीं करता है।