DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash (batch)

DeepSeek V4.1 Flash (batch) è un modello di generazione di testo di DeepSeek, elencato su api14 con l'id del modello deepseek/deepseek-v4.1-flash:batch. È un modello sparse mixture-of-experts e il primo dell'azienda costruito sulla sua architettura Causal Encoder-Decoder. La data di rilascio del provider è 2026-09-10. L'etichetta batch contrassegna questa variante come l'opzione di elaborazione batch per il modello Flash.

Il modello accetta input di testo e immagini e restituisce output di testo, quindi può gestire sia prompt linguistici sia prompt che includono immagini. Ha una finestra di contesto di 1.048.576 token, abbastanza ampia da contenere documenti molto lunghi, basi di codice o lunghe cronologie di conversazione in una singola richiesta. La lunghezza massima dell'output è di 131.072 token, quindi anche le risposte possono essere lunghe. I parametri di richiesta supportati includono 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 e include_reasoning.

Poiché legge sia testo sia immagini e può produrre output lunghi, il modello è adatto a compiti come riassumere report o contratti lunghi, rispondere a domande su grandi insiemi di documenti, estrarre dati strutturati da input misti di testo e immagini e generare bozze di testo lungo. I parametri di chiamata degli strumenti (tools e tool_choice) lo rendono utilizzabile come motore di ragionamento in un agente o in un flusso di lavoro che deve chiamare funzioni esterne. Gli output strutturati e response_format aiutano quando serve che la risposta segua uno schema fisso, e i parametri di reasoning consentono di controllare quanto ragionamento interno il modello svolge prima di rispondere.

Si chiama il modello tramite l'API compatibile con OpenAI di api14 usando l'id del modello deepseek/deepseek-v4.1-flash:batch, allo stesso modo in cui si chiamerebbe qualsiasi endpoint chat completions in stile OpenAI. Impostare il campo model su quell'id e inviare i messaggi, includendo il contenuto immagine dove necessario. La richiesta supporta i parametri elencati sopra, quindi è possibile impostare temperature, top_p, top_k, min_p, i parametri di penalità, logit_bias, seed, stop, max_tokens, response_format, structured_outputs, tools, tool_choice, reasoning, reasoning_effort e include_reasoning direttamente nel corpo della richiesta.

La variante batch è quella da scegliere quando il carico di lavoro può essere elaborato in batch anziché in modo interattivo. Se serve un compromesso diverso tra latenza e capacità, o un modello che produca modalità diverse dal testo, un altro modello su api14 potrebbe essere più adatto. I fatti qui riportati riguardano solo l'output di testo, quindi i compiti che richiedono la generazione di immagini, audio o video esulano da ciò che questo modello offre.