DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash

DeepSeek V4.1 Flash adalah model generasi teks dari DeepSeek, yang dirilis oleh penyedia pada 10 September 2026. Ini adalah model sparse mixture-of-experts dan yang pertama dibangun di atas arsitektur Causal Encoder-Decoder (CED) milik DeepSeek. Model ini mengaktifkan 8B parameter pada input dan 16B pada output, itulah tingkat detail yang diberikan penyedia tentang desain internalnya. Model ini berada di kategori teks dan diidentifikasi di api14 sebagai deepseek/deepseek-v4.1-flash.

Model ini menerima input teks dan gambar serta mengembalikan output teks. Jendela konteksnya adalah 1.048.576 token, dan panjang output maksimumnya adalah 393.216 token. Kombinasi konteks yang sangat besar dan anggaran output yang besar berarti Anda dapat mengirim dokumen panjang, basis kode atau kumpulan gambar dalam satu permintaan dan tetap menerima respons yang substansial. Karena input dapat menyertakan gambar, model ini dapat menangani tugas yang mencampur materi tertulis dengan tangkapan layar, diagram atau halaman hasil pindai, selama output yang Anda butuhkan adalah teks.

Penggunaan praktis mengikuti properti tersebut. Pekerjaan konteks panjang seperti meringkas atau menanyakan koleksi dokumen besar, meninjau seluruh repositori, dan mengekstrak data terstruktur dari input campuran teks dan gambar semuanya cocok. Batas output yang besar mendukung tugas yang menghasilkan hasil panjang, misalnya menghasilkan laporan panjang, mentranskripsikan atau memformat ulang konten dalam jumlah besar, atau menyusun dokumen multi-bagian dalam satu panggilan. Input gambar memperluas ini ke alur kerja seperti membaca bagan bersama komentar di sekitarnya, atau menarik field dari formulir dan tangkapan layar ke format teks.

Anda memanggil model ini melalui API yang kompatibel dengan OpenAI dari api14 menggunakan model id deepseek/deepseek-v4.1-flash, sehingga pustaka klien OpenAI yang ada berfungsi hanya dengan perubahan base URL dan key. Model ini mendukung berbagai parameter permintaan: frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty, temperature, top_p, top_k, min_p, seed, stop, max_tokens, logit_bias, logprobs dan top_logprobs. Untuk pekerjaan terstruktur, model ini mendukung response_format dan structured_outputs, dan untuk penggunaan tool, model ini mendukung tools dan tool_choice. Perilaku penalaran dapat dikonfigurasi melalui reasoning, reasoning_effort dan include_reasoning.

Tidak ada batasan yang dinyatakan di luar fakta modalitas dan panjang di atas, jadi pertanyaan praktis utamanya adalah apakah tugas Anda membutuhkan input gambar, konteks yang sangat panjang atau output yang sangat panjang. Jika tidak membutuhkan satupun dari itu, model yang lebih kecil atau lebih cepat mungkin lebih sederhana untuk digunakan. Jika membutuhkan input audio atau video, atau output non-teks, model ini tidak menyediakannya.