DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash (batch)

DeepSeek V4.1 Flash (batch) is een tekstgeneratiemodel van DeepSeek, vermeld op api14 onder het model-id deepseek/deepseek-v4.1-flash:batch. Het is een sparse mixture-of-experts-model en het eerste van het bedrijf dat is gebouwd op zijn Causal Encoder-Decoder-architectuur. De releasedatum van de provider is 2026-09-10. Het batch-label markeert deze variant als de batchverwerkingsoptie voor het Flash-model.

Het model accepteert tekst- en afbeeldingsinvoer en retourneert tekstuitvoer, zodat het zowel taalprompts als prompts met afbeeldingen aankan. Het heeft een contextvenster van 1.048.576 tokens, groot genoeg om zeer lange documenten, codebases of lange gespreksgeschiedenissen in één verzoek op te nemen. De maximale uitvoerlengte is 131.072 tokens, dus antwoorden kunnen ook lang zijn. Ondersteunde verzoekparameters zijn onder meer 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 en include_reasoning.

Omdat het zowel tekst als afbeeldingen leest en lange uitvoer kan produceren, is het model geschikt voor taken zoals het samenvatten van lange rapporten of contracten, het beantwoorden van vragen over grote documentsets, het extraheren van gestructureerde gegevens uit gemengde tekst- en afbeeldingsinvoer, en het genereren van langere concepten. De tool calling-parameters (tools en tool_choice) maken het bruikbaar als de reasoning-engine in een agent of workflow die externe functies moet aanroepen. Structured outputs en response_format helpen wanneer je wilt dat het antwoord een vast schema volgt, en de reasoning-parameters laten je bepalen hoeveel interne reasoning het model uitvoert voordat het antwoordt.

Je roept het model aan via de OpenAI-compatibele API van api14 met het model-id deepseek/deepseek-v4.1-flash:batch, op dezelfde manier waarop je een OpenAI-style chat completions-endpoint zou aanroepen. Stel het model-veld in op dat id en verzend je berichten, inclusief afbeeldingsinhoud waar nodig. Het verzoek ondersteunt de hierboven genoemde parameters, dus je kunt temperature, top_p, top_k, min_p, de penalty-parameters, logit_bias, seed, stop, max_tokens, response_format, structured_outputs, tools, tool_choice, reasoning, reasoning_effort en include_reasoning rechtstreeks in de request body instellen.

De batch-variant is de juiste keuze wanneer je workload in batch kan worden verwerkt in plaats van interactief. Als je een andere afweging tussen latency en capaciteit nodig hebt, of een model dat andere modaliteiten dan tekst uitvoert, past een ander model op api14 mogelijk beter. De feiten hier hebben alleen betrekking op tekstuitvoer, dus taken die beeld-, audio- of videogeneratie vereisen vallen buiten wat dit model biedt.