DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash (batch)

DeepSeek V4.1 Flash (batch) DeepSeek का एक टेक्स्ट जनरेशन मॉडल है, जो api14 पर मॉडल आईडी deepseek/deepseek-v4.1-flash:batch के तहत सूचीबद्ध है। यह एक sparse mixture-of-experts मॉडल है और कंपनी का पहला ऐसा मॉडल है जो इसकी Causal Encoder-Decoder आर्किटेक्चर पर बनाया गया है। प्रदाता की रिलीज़ तिथि 2026-09-10 है। batch लेबल इस वेरिएंट को Flash मॉडल के लिए batch प्रोसेसिंग विकल्प के रूप में चिह्नित करता है।

मॉडल टेक्स्ट और इमेज इनपुट स्वीकार करता है और टेक्स्ट आउटपुट लौटाता है, इसलिए यह भाषा प्रॉम्प्ट और इमेज वाले प्रॉम्प्ट दोनों को संभाल सकता है। इसकी कॉन्टेक्स्ट विंडो 1,048,576 टोकन है, जो इतनी बड़ी है कि एक ही अनुरोध में बहुत लंबे दस्तावेज़, कोडबेस या लंबे बातचीत इतिहास रख सके। अधिकतम आउटपुट लंबाई 131,072 टोकन है, इसलिए प्रतिक्रियाएँ भी लंबी हो सकती हैं। समर्थित अनुरोध पैरामीटर में 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 और include_reasoning शामिल हैं।

चूँकि यह टेक्स्ट और इमेज दोनों पढ़ता है और लंबे आउटपुट बना सकता है, मॉडल ऐसे कार्यों के लिए उपयुक्त है जैसे लंबी रिपोर्ट या अनुबंधों का सारांश बनाना, बड़े दस्तावेज़ सेटों पर प्रश्नों के उत्तर देना, मिश्रित टेक्स्ट और इमेज इनपुट से संरचित डेटा निकालना, और लंबे फॉर्म ड्राफ्ट तैयार करना। टूल कॉलिंग पैरामीटर (tools और tool_choice) इसे किसी एजेंट या वर्कफ़्लो में रीज़निंग इंजन के रूप में उपयोग करने योग्य बनाते हैं जिसे बाहरी फ़ंक्शन कॉल करने हों। Structured outputs और response_format तब मदद करते हैं जब आपको उत्तर एक निश्चित स्कीमा का पालन करना हो, और reasoning पैरामीटर आपको यह नियंत्रित करने देते हैं कि उत्तर देने से पहले मॉडल कितनी आंतरिक रीज़निंग करता है।

आप मॉडल को api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी deepseek/deepseek-v4.1-flash:batch का उपयोग करके कॉल करते हैं, ठीक उसी तरह जैसे आप किसी भी OpenAI-शैली के chat completions एंडपॉइंट को कॉल करते हैं। model फ़ील्ड को उस आईडी पर सेट करें और अपने संदेश भेजें, जहाँ आवश्यक हो वहाँ इमेज सामग्री सहित। अनुरोध ऊपर सूचीबद्ध पैरामीटर का समर्थन करता है, इसलिए आप temperature, top_p, top_k, min_p, penalty पैरामीटर, logit_bias, seed, stop, max_tokens, response_format, structured_outputs, tools, tool_choice, reasoning, reasoning_effort और include_reasoning सीधे अनुरोध बॉडी में सेट कर सकते हैं।

batch वेरिएंट तब चुनें जब आपका वर्कलोड इंटरैक्टिव के बजाय batch में प्रोसेस किया जा सकता हो। यदि आपको लेटेंसी और क्षमता के बीच अलग संतुलन चाहिए, या ऐसा मॉडल चाहिए जो टेक्स्ट के अलावा अन्य मोडैलिटी आउटपुट करे, तो api14 पर कोई अन्य मॉडल बेहतर फिट हो सकता है। यहाँ दिए गए तथ्य केवल टेक्स्ट आउटपुट को कवर करते हैं, इसलिए जिन कार्यों में इमेज, ऑडियो या वीडियो जनरेशन चाहिए वे इस मॉडल की क्षमता से बाहर हैं।