DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash

DeepSeek V4.1 Flash är en textgenereringsmodell från DeepSeek, släppt av leverantören den 10 september 2026. Det är en gles mixture-of-experts-modell och den första som byggts på DeepSeeks Causal Encoder-Decoder (CED)-arkitektur. Modellen aktiverar 8B parametrar på indata och 16B på utdata, vilket är den detaljnivå leverantören anger om sin interna design. Den tillhör textkategorin och identifieras på api14 som deepseek/deepseek-v4.1-flash.

Modellen tar emot text och bild som indata och returnerar text som utdata. Dess kontextfönster är 1 048 576 tokens, och den maximala utdatalängden är 393 216 tokens. Den kombinationen av ett mycket stort kontextfönster och en stor utdatabudget innebär att du kan skicka långa dokument, kodbaser eller bilduppsättningar i en enda begäran och fortfarande få ett omfattande svar. Eftersom indata kan innehålla bilder kan modellen hantera uppgifter som blandar skriftligt material med skärmbilder, diagram eller skannade sidor, så länge utdata du behöver är text.

Praktiska användningsområden följer av dessa egenskaper. Långkontextarbete som att sammanfatta eller ställa frågor till stora dokumentsamlingar, granska hela kodförråd och extrahera strukturerad data från blandade text- och bildindata passar alla rimligen. Det stora utdatataket stödjer uppgifter som producerar långa resultat, till exempel att generera utökade rapporter, transkribera eller omformatera stora mängder innehåll, eller utforma dokument med flera avsnitt i ett enda anrop. Bildindata utökar detta till arbetsflöden som att läsa diagram tillsammans med tillhörande kommentarer, eller att plocka ut fält från formulär och skärmbilder till ett textformat.

Du anropar modellen via api14:s OpenAI-kompatibla API med modell-id:t deepseek/deepseek-v4.1-flash, så befintliga OpenAI-klientbibliotek fungerar med bara en ändring av bas-URL och nyckel. Modellen stödjer en bred uppsättning begäranparametrar: frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty, temperature, top_p, top_k, min_p, seed, stop, max_tokens, logit_bias, logprobs och top_logprobs. För strukturerat arbete stödjer den response_format och structured_outputs, och för verktygsanvändning stödjer den tools och tool_choice. Resonemangsbeteende kan konfigureras genom reasoning, reasoning_effort och include_reasoning.

Det finns inga angivna begränsningar utöver modalitets- och längdfakta ovan, så den huvudsakliga praktiska frågan är om din uppgift behöver bildindata, mycket lång kontext eller mycket långa utdata. Om den inte behöver något av detta kan en mindre eller snabbare modell vara enklare att arbeta med. Om den behöver ljud- eller videoindata, eller icke-textutdata, tillhandahåller denna modell inte det.