DeepSeek официально представила DeepSeek-V4.1-Flash — самую компактную модель нового поколения, которая, по заявлению компании, сочетает более высокий уровень интеллекта, скорость и эффективность по сравнению с предыдущими Flash- и Pro-моделями.
V4.1-Flash построена как 552-миллиардная MoE-модель (Mixture of Experts), но использует новую Causal Encoder — Decoder-архитектуру с асимметрией входа и выхода. Для обработки входных данных активируется всего 8 млрд параметров, для генерации ответа — 16 млрд. Это позволяет снизить вычислительные затраты и стоимость инференса при сохранении высокого качества.
По данным DeepSeek, такая конструкция обеспечивает более высокую пропускную способность и масштабируемость, а также закладывает основу для будущих, еще более крупных моделей семейства.
Компания заявляет, что V4.1-Flash прошла более масштабное дообучение с использованием методов RL (обучение с подкреплением) и превзошла на бенчмарках ряд флагманских моделей, включая собственную DeepSeek-V4 Pro.
При этом V4.1-Flash остается в классе «быстрых» моделей: она рассчитана на повседневные задачи, агентные сценарии и работу с длинным контекстом, но при этом дешевле и быстрее предыдущих версий.
Нативная мультимодальность: текст + изображение в одной модели
V4.1-Flash — это первая модель DeepSeek в серии Flash с нативной поддержкой визуального понимания. Модель принимает на вход одновременно текст и изображения, что позволяет:
- описывать содержимое картинок и скриншотов;
- читать текст с изображений (OCR);
- анализировать графики, схемы, таблицы;
- использовать изображения как часть агентных рабочих процессов.
Ранее для работы с изображениями DeepSeek предлагала отдельную экспериментальную модель V4-Flash-Vision-Exp. С выходом V4.1-Flash она выведена из эксплуатации: запросы с именами deepseek-v4-flash и deepseek-v4-flash-vision-exp временно перенаправляются на V4.1-Flash и тарифицируются по ставкам Flash.
DeepSeek подчеркивает, что V4.1-Flash опережает V4 Pro по всем ключевым метрикам: производительность, стоимость, скорость и общее время выполнения задач. На основе этих тестов компания объявила о плановом выводе V4 Pro из эксплуатации.
С 12:00 по пекинскому времени 14 сентября 2026 года и до выхода будущей модели V4.1-Pro все запросы к deepseek-v4-pro будут автоматически перенаправляться на V4.1-Flash и тарифицироваться также, по цене Flash.
Для работы с новой моделью через DeepSeek API достаточно установить: model = «deepseek-flash»
Легаси-имена deepseek-v4-flash и deepseek-v4-flash-vision-exp пока принимаются, но фактически обслуживаются V4.1-Flash.
Модель поддерживает те же режимы рассуждений, что и предыдущие версии: low / high / max, что позволяет выбирать глубину мышления в зависимости от сложности задачи.
V4.1-Flash показывает, что DeepSeek делает ставку не на бесконечное увеличение активной части модели, а на более умную архитектуру: большой общий объем параметров (552B), но небольшая активная часть (8B/16B). Это позволяет снизить стоимость и задержку, сохраняя высокий уровень интеллекта и добавляя нативную мультимодальность.
Для разработчиков это означает возможность строить более сложные агентные приложения, работать с изображениями и длинным контекстом, не переходя на дорогие «тяжелые» модели.
Модель находится в открытом доступе и доступна на huggingFace.
- Как устроены нейросети простыми словами и почему сейчас на них строят новые онлайн-сервисы.
- Пошагово показывают, как из обычной идеи сделать рабочий сайт: от текста и дизайна до первых пользователей.
- Как подключить оплату и платную подписку, чтобы сайт или сервис могли приносить деньги автоматически.
- Как собрать бота в популярных мессенджерах, который отвечает людям и принимает оплату без участия владельца.
- Какие реальные способы заработка используют участники: от первых продаж в течение недели до стабильного дохода с цифрового актива.
Уже начали обучение 12 350 человек