DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash (batch)

DeepSeek V4.1 Flash (batch) to model generowania tekstu od DeepSeek, wymieniony na api14 pod identyfikatorem modelu deepseek/deepseek-v4.1-flash:batch. Jest to rzadki model typu mixture-of-experts i pierwszy od tej firmy zbudowany na jej architekturze Causal Encoder-Decoder. Data wydania przez dostawcę to 2026-09-10. Etykieta batch oznacza ten wariant jako opcję przetwarzania wsadowego dla modelu Flash.

Model przyjmuje dane wejściowe w postaci tekstu i obrazów, a zwraca dane wyjściowe w postaci tekstu, więc obsługuje zarówno polecenia językowe, jak i polecenia zawierające obrazy. Ma okno kontekstu wynoszące 1 048 576 tokenów, co wystarcza do umieszczenia bardzo długich dokumentów, baz kodu lub długiej historii rozmów w jednym żądaniu. Maksymalna długość danych wyjściowych to 131 072 tokeny, więc odpowiedzi również mogą być długie. Obsługiwane parametry żądania obejmują 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 oraz include_reasoning.

Ponieważ model odczytuje zarówno tekst, jak i obrazy oraz może generować długie dane wyjściowe, nadaje się do zadań takich jak streszczanie długich raportów lub umów, odpowiadanie na pytania dotyczące dużych zbiorów dokumentów, wyodrębnianie danych strukturalnych z mieszanych danych wejściowych tekstowych i obrazowych oraz generowanie długich szkiców. Parametry wywoływania narzędzi (tools i tool_choice) czynią go użytecznym jako silnik rozumowania w agencie lub przepływie pracy, który musi wywoływać funkcje zewnętrzne. Dane wyjściowe strukturalne i response_format pomagają, gdy potrzebujesz, aby odpowiedź była zgodna z ustalonym schematem, a parametry reasoning pozwalają kontrolować, ile wewnętrznego rozumowania model wykonuje przed udzieleniem odpowiedzi.

Model wywołujesz przez zgodne z OpenAI API api14, używając identyfikatora modelu deepseek/deepseek-v4.1-flash:batch, w taki sam sposób, w jaki wywołałbyś dowolny punkt końcowy chat completions w stylu OpenAI. Ustaw pole model na ten identyfikator i wyślij swoje wiadomości, w tym treść obrazu, jeśli jest potrzebna. Żądanie obsługuje parametry wymienione powyżej, więc możesz ustawić temperature, top_p, top_k, min_p, parametry kary, logit_bias, seed, stop, max_tokens, response_format, structured_outputs, tools, tool_choice, reasoning, reasoning_effort oraz include_reasoning bezpośrednio w treści żądania.

Wariant batch wybierasz wtedy, gdy twoje obciążenie może być przetwarzane wsadowo, a nie interaktywnie. Jeśli potrzebujesz innego kompromisu między opóźnieniem a możliwościami albo modelu, który zwraca modalności inne niż tekst, lepszy może okazać się inny model na api14. Informacje tutaj obejmują wyłącznie dane wyjściowe tekstowe, więc zadania wymagające generowania obrazów, dźwięku lub wideo wykraczają poza to, co oferuje ten model.