DeepSeek V4.1-Flash

概述

DeepSeek V4.1-Flash 是深度求索于 2026 年 9 月 10 日发布的模型，官方定位为新架构家族中「更小但更强」的一档：552B 参数 MoE，采用新的 Causal Encoder–Decoder 架构——输入侧仅激活 8B 参数、输出侧 16B，用非对称激活把推理成本压下来的同时保留旗舰级能力。

它是当前性价比最锋利的一档国产开源模型：1M 上下文、原生视觉理解、MIT 许可权重，闲时 API 价 $0.15 / $0.60 每百万 token。官方给出的判断是它在性能、费用、速度与总用时上已全面超过自家的 DeepSeek V4-Pro，因此有序下线 V4-Pro：北京时间 2026-09-14 12:00 起，所有 deepseek-v4-pro 请求路由到 V4.1-Flash 并按 Flash 单价计费，直到 V4.1-Pro 上线（官方未给日期）。

2026-10-20 更新（一手，DeepSeek 官方 API 文档核对）：V4.1-Flash 已升级为 DeepSeek-V4.1-Flash-1017，模型名与价格不变

深度求索于 2026-10-17 上线 DeepSeek-V4.1-Flash-1017，官方标题为 「Wish-Driven Programming Made Real」。三点必须知道：

1. 模型名与调用方式不变：继续用 deepseek-flash，价格也不变。官方 API 文档已注明 deepseek-flash 「is now served by DeepSeek-V4.1-Flash-1017」——也就是说这是一次静默换代，不改代码也会发生（与 09-14 那次 deepseek-v4-pro 路由切换是同一类事件，本站第二次在 DeepSeek 这条线上记录到）。
2. 基准全面走高，其中两条直接推翻本卡此前的判断：

   基准	V4.1-Flash（09-10）	V4.1-Flash-1017
   HLE（w/o tools）	36.8（39.1*）	42.6（44.0*）
   Terminal-Bench 4.0	31.2	42.3
   DeepSWE v1.1	74.2	77.0
   ProgramBench	20.3	29.1
   NL2Repo-Bench	65.4	68.2
   Automation-Bench v1.0.6	54.8	60.5
   Agents' Last Exam	31.8	35.4
   Chartography（w/tools）	78.9	83.0
   BabyVision（w/tools）	89.6	92.5
   ZeroBench-main（w/tools）	49.0	51.0

   
   * HLE 仅在纯文本子集上测试；Terminal-Bench 4.0 用 Claude Code 框架测、DeepSWE 用 Mini-SWE-V2 框架测、ZeroBench-main 为 Pass@5（官方脚注）。
   据此更正本卡上文两处：① 「HLE 36.8 是明确短板」这句已不适用于 1017——42.6 已逼近自家 V4-Pro 的 42.7；② 上文基准表为 09-10 版本数字，请以本节 1017 一列为准。官方称新版本在提升表现的同时降低了任务运行时间与输出长度，构成「性能–成本帕累托改善」。
3. 同日开放 Search / Fetch API：由 DeepSeek 自研搜索引擎驱动，两个端点各自 $0.75 每 1,000 次调用；经 DeepSeek Harness / Claude Code / Codex 的服务端工具发起的调用目前免费，计费自 UTC 2026-10-31 16:00（北京时间 2026-11-01 00:00）开始。官方同时建议升级到 DeepSeek Harness v0.2.1-rc.1 或更高。

行动建议：① 显式钉模型名解决不了这次换代（官方服务的是同一个名字），要做的是对关键路径做定期回归评测；② 在 10-31 16:00 UTC 之前测出 Search / Fetch 的真实调用频次——这笔钱按次计、与 token 无关，Agent 循环里的重查很容易失控；③ 用 Claude Code / Codex / CodeBuddy 接 DeepSeek 后端的，先升 Harness 再测。本版参数规模官方未重述（本站沿用 552B MoE 口径，未独立核实），权重许可是否沿用 MIT 官方未明示，均列入待核实。详见 V4.1-Flash-1017 资讯。

注意：旧模型 V4-Flash 与 V4-Flash-Vision-Exp 已退役；出于兼容，deepseek-v4-flash 与 deepseek-v4-flash-vision-exp 两个名字暂路由到 V4.1-Flash。上一代情况见 DeepSeek V4（V4-Pro / V4-Flash）。

核心能力

新架构：Causal Encoder–Decoder

非对称激活是这一代的核心设计——输入（prefill）只激活 8B、输出（decode）激活 16B。官方配套的说法是预训练方法更新 + 更大 scale 的 RL 后训练，使其在多个基准上超过自家旗舰 V4-Pro。

长上下文与缓存成本

1M 输入上下文、最大 384K 输出。真正影响账单的是 KV cache 体积：官方称所需 HBM 为上代的 1/4、SSD 存储 1/8。对 Agent 场景意义重大，因为缓存命中费用常常占 Agent 成本的大头，而 Flash 的缓存命中价只有未命中的 1/50。

多模态（原生视觉）

图片输入内置，无需再挂单独的 vision 模型。官方同时提到支持图片 + 文本混合输入。

基准表现（官方公布，非第三方复现）

形状很清楚：编程、终端、Agent 自动化类全面提升；纯推理知识类相对回退——但注意，1017 版已把 HLE 从 36.8 推到 42.6（见上文更新段），本表仍为 09-10 首发版本的官方数字。第三方（DataNorth）提醒的「HLE 对 Opus-5.0 的 56.3 是数量级差距」，在 1017 上是否仍然成立本站未做独立复现，因此「不要把它放在研究助手或强事实问答的位置」这一判断建议在新版上重测后再定。

获取方式（定价 2026-09 核对）

峰值时段为工作日 01:00–04:00 与 06:00–10:00 UTC（北京时间 09:00–12:00 与 14:00–18:00）；其余时间与周末全部为闲时，闲时价格为峰值的一半。峰值价自 2026-09-10 12:00 生效。

API 调用示例

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-...",
    base_url="https://api.deepseek.com",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-flash",   # 官方模型名；旧名 deepseek-v4-pro 自 2026-09-14 起同样路由至此
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一个代码审查助手。只指出确定的问题，不要猜测。"},
        {"role": "user", "content": "审查以下模块，列出潜在 bug 与重复代码：<粘贴代码>"},
    ],
    max_tokens=8192,
)
print(resp.choices[0].message.content)

缓存命中价与未命中价相差 50 倍，稳定的 system prompt 与工具定义顺序是拿到低价的前提；每次请求动态拼接前缀会直接让缓存失效。

适合 / 不适合

适合

• 长上下文代码审查、接手陌生老仓库（整库一次喂入，省掉 RAG 切片）
• 高频 Agent 流水线：检索、规划、工具选择这类会放大 token 差异的场景
• 可排期的批量任务与离线 eval（挪到闲时窗口直接省一半）
• 合规要求「源码不出境」的团队（MIT 权重可自部署）

不适合

• 深度数学 / 长链条推理（1017 版 HLE 42.6 已大幅补上，但仍非前沿推理档；强事实问答请先在自有任务集上复测）
• 强事实准确性要求的研究助手类应用
• 硬件资源不足以承载约 510 GB checkpoint 的自部署团队
• 依赖 deepseek-v4-pro 旧行为且无法接受静默替换的生产链路（需在 09-14 前完成回归评测）

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来源

• DeepSeek-V4.1-Flash-1017: Wish-Driven Programming Made Real（DeepSeek API Docs 新闻页，2026-10-17，一手核对）
• DeepSeek API Docs Change Log（2026-10-17 条目：开放自研搜索 API / V4.1-Flash-1017 更新）
• DeepSeek V4.1 Flash：更强、更快、更普惠 — DeepSeek 官方
• DeepSeek-V4.1-Flash: Smarter, Faster, More Efficient — DeepSeek API Docs
• DeepSeek releases DeepSeek-V4.1-Flash（定价与自托管门槛） — DataNorth
• DeepSeek V4.1 Flash: Pricing, Specs, V4 Pro Routing — Yotta Labs
• DeepSeek-V4.1-Flash 权重（MIT） — Hugging Face
• DeepSeek-V4.1-Flash 技术报告（PDF）

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