DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash (batch)

DeepSeek V4.1 Flash (batch) é um modelo de geração de texto da DeepSeek, listado em api14 sob o id de modelo deepseek/deepseek-v4.1-flash:batch. É um modelo esparso de mistura de especialistas e o primeiro da empresa construído sobre a sua arquitetura Causal Encoder-Decoder. A data de lançamento do fornecedor é 2026-09-10. O rótulo batch marca esta variante como a opção de processamento em lote para o modelo Flash.

O modelo aceita entrada de texto e imagem e devolve saída de texto, pelo que consegue lidar tanto com prompts de linguagem como com prompts que incluem imagens. Tem uma janela de contexto de 1,048,576 tokens, suficientemente grande para conter documentos muito longos, bases de código ou históricos de conversa longos num único pedido. O comprimento máximo de saída é 131,072 tokens, pelo que as respostas também podem ser longas. Os parâmetros de pedido suportados incluem 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.

Como lê tanto texto como imagens e consegue produzir saídas longas, o modelo adequa-se a tarefas como resumir relatórios ou contratos longos, responder a perguntas sobre grandes conjuntos de documentos, extrair dados estruturados de entradas mistas de texto e imagem, e gerar rascunhos de forma longa. Os parâmetros de chamada de ferramentas (tools e tool_choice) tornam-no utilizável como motor de raciocínio num agente ou fluxo de trabalho que precise de chamar funções externas. As saídas estruturadas e o response_format ajudam quando precisa que a resposta siga um esquema fixo, e os parâmetros de raciocínio permitem controlar quanto raciocínio interno o modelo realiza antes de responder.

Chama o modelo através da API compatível com OpenAI da api14 usando o id de modelo deepseek/deepseek-v4.1-flash:batch, da mesma forma que chamaria qualquer endpoint de chat completions ao estilo OpenAI. Defina o campo model com esse id e envie as suas mensagens, incluindo conteúdo de imagem quando necessário. O pedido suporta os parâmetros listados acima, pelo que pode definir temperature, top_p, top_k, min_p, os parâmetros de penalização, logit_bias, seed, stop, max_tokens, response_format, structured_outputs, tools, tool_choice, reasoning, reasoning_effort e include_reasoning diretamente no corpo do pedido.

A variante batch é a que deve escolher quando a sua carga de trabalho pode ser processada em lote em vez de interativamente. Se precisar de um compromisso diferente entre latência e capacidade, ou de um modelo que produza modalidades que não texto, outro modelo em api14 pode encaixar melhor. Os factos aqui apresentados cobrem apenas saída de texto, pelo que tarefas que exijam geração de imagem, áudio ou vídeo ficam fora do que este modelo oferece.