DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash (batch)

DeepSeek V4.1 Flash (batch) är en textgenereringsmodell från DeepSeek, listad på api14 under modell-id deepseek/deepseek-v4.1-flash:batch. Det är en sparse mixture-of-experts-modell och den första från företaget byggd på dess Causal Encoder-Decoder-arkitektur. Leverantörens utgivningsdatum är 2026-09-10. Etiketten batch markerar denna variant som batchbearbetningsalternativet för Flash-modellen.

Modellen tar emot text- och bildindata och returnerar textutdata, så den kan hantera både språkprompter och prompter som innehåller bilder. Den har ett kontextfönster på 1 048 576 tokens, vilket är tillräckligt stort för att rymma mycket långa dokument, kodbaser eller långa konversationshistoriker i en enda begäran. Den maximala utdatalängden är 131 072 tokens, så svaren kan också bli långa. Parametrar som stöds i begäran inkluderar 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 och include_reasoning.

Eftersom den läser både text och bilder och kan producera långa utdata passar modellen för uppgifter som att sammanfatta långa rapporter eller avtal, besvara frågor över stora dokumentmängder, extrahera strukturerad data från blandade text- och bildindata samt generera långa utkast. Parametrarna för verktygsanrop (tools och tool_choice) gör den användbar som resonemangsmotor i en agent eller ett arbetsflöde som behöver anropa externa funktioner. Strukturerade utdata och response_format hjälper när du behöver att svaret följer ett fast schema, och resonemangsparametrarna låter dig styra hur mycket internt resonemang modellen utför innan den svarar.

Du anropar modellen via api14:s OpenAI-kompatibla API med modell-id deepseek/deepseek-v4.1-flash:batch, på samma sätt som du skulle anropa vilken OpenAI-liknande chat completions-slutpunkt som helst. Ställ in fältet model till det id:t och skicka dina meddelanden, inklusive bildinnehåll där det behövs. Begäran stöder parametrarna som listas ovan, så du kan ange temperature, top_p, top_k, min_p, straffparametrarna, logit_bias, seed, stop, max_tokens, response_format, structured_outputs, tools, tool_choice, reasoning, reasoning_effort och include_reasoning direkt i begärans brödtext.

Batchvarianten är den att välja när din arbetsbelastning kan bearbetas i batch snarare än interaktivt. Om du behöver en annan avvägning mellan latens och kapacitet, eller en modell som producerar andra modaliteter än text, kan en annan modell på api14 passa bättre. Fakta här täcker endast textutdata, så uppgifter som kräver bild-, ljud- eller videogenerering faller utanför vad denna modell erbjuder.