DeepSeek Advanced Greutăți deschise Disponibil în FlowHunt

DeepSeek V4.1 Flash

DeepSeek V4.1 Flash este un model AI multimodal de nivel Advanced dezvoltat de DeepSeek și lansat în septembrie 2026. Fiind un model open-weight sub licența MIT, greutățile sale antrenate sunt disponibile public, așa că îl poți auto-găzdui, îl poți fine-tuna pe date proprietare sau îl poți rula on-premise, fără dependențe de API. Fereastra de context de 1 milion de tokeni este suficient de mare pentru a cuprinde baze de cod întregi, documente tehnice voluminoase sau sesiuni agentice extinse, fără trunchiere.

Citește mai mult
DeepSeek V4.1 Flash este un model Mixture-of-Experts cu 552B parametri de bază, care procesează nativ imagini și text și generează text. Doar 8B parametri sunt activi per token în timpul prefill și 16B în timpul decode, ceea ce, potrivit DeepSeek, îmbunătățește eficiența costurilor pentru fluxurile agentice cu multă intrare. Cache-ul său KV este mult mai mic decât cel al DeepSeek V4-Flash, ceea ce reduce memoria necesară pentru contexte lungi. Suportă și o setare a efortului de raționament care poate fi ajustată continuu.
Încearcă în FlowHunt Înapoi la AI Leaderboard

Benchmark-uri

Fiecare scor apare o singură dată, cu locul său printre modelele urmărite și cu cine l-a măsurat.

Comparat cu modelele de nivel Advanced pe aceeași scară
  • DeepSeek V4.1 Flashacest model
  • Mistral Large 4acest model conduce la 3 din 4
  • Claude Sonnet 5.5acest model conduce la 1 din 4
Verificat evaluator independent, contează în clasament Autoraportat publicat de DeepSeek, afișat, dar neclasat
General

AA Intelligence Index

Independent composite of agent, coding, knowledge and science tests by Artificial Analysis (v4).

Sursă ↗

DeepSeek V4.1 Flash 39,5 Mistral Large 4 38,4 Claude Sonnet 5.5 56,0
#19din 45 Verificat
Programare

DeepSWE

113 long-horizon software tasks written from scratch, graded by hidden tests.

Sursă ↗

DeepSeek V4.1 Flash 74,2% Mistral Large 4 61,7% Claude Sonnet 5.5 71,0%
Neclasat Autoraportat
Agenți

Terminal-Bench 4.0

Multi-step professional tasks done by an agent in a command-line terminal.

Sursă ↗De asemenea: Autoraportat 31,2%

DeepSeek V4.1 Flash 26,8% Mistral Large 4 26,8% Claude Sonnet 5.5 63,6%
#14din 36 Verificat
Raționament

Humanity's Last Exam

Expert-written questions across 100+ subjects, no tools.

Sursă ↗De asemenea: Autoraportat 36,8% (full set; 39.1 text-only subset)

DeepSeek V4.1 Flash 39,2% Mistral Large 4 35,0% Claude Sonnet 5.5 55,0%
#26din 44 Verificat

GPQA Diamond

Graduate-level science questions that search cannot answer.

Sursă ↗

DeepSeek V4.1 Flash 90,9% Mistral Large 4 Fără scor Claude Sonnet 5.5 Fără scor
Neclasat Autoraportat

ARC-AGI-2

Novel visual puzzles that cannot be memorised.

Sursă ↗

DeepSeek V4.1 Flash 72,9% Mistral Large 4 Fără scor Claude Sonnet 5.5 Fără scor
#13din 27 Verificat

Pentru Ce Să Folosești DeepSeek V4.1 Flash

Implementări Auto-Găzduite și Private

DeepSeek V4.1 Flash este open-weight sub licența MIT. Rulează-l pe propriul hardware GPU sau în cloud privat pentru a-ți păstra datele în mediul tău, pentru a evita costurile API per token la scară mare sau pentru a-l fine-tuna pe seturi de date proprietare.

Fluxuri Agentice cu Multă Intrare

Designul său activează mai puțini parametri în timpul prefill, ceea ce, potrivit DeepSeek, îmbunătățește eficiența costurilor pentru agenții care citesc mult context la fiecare pas.

Analiză de Documente Lungi și Baze de Cod

Cu o fereastră de context de 1 milion de tokeni și un cache KV compact, DeepSeek V4.1 Flash poate prelua depozite întregi, contracte lungi sau istorice extinse de lucru într-un singur prompt.

Intrare de Imagine și Text

Modelul procesează nativ imagini alături de text, așa că o singură implementare poate gestiona documente, capturi de ecran și diagrame.

Puncte forte și limitări

Puncte forte

  • Fluxuri agentice
  • Implementări auto-găzduite și cu confidențialitatea datelor (open-weight, licență MIT)
  • Intrare de imagine și text
  • Efort de raționament ajustabil
  • Documente foarte lungi și baze de cod mari (1M context)

Limitări

  • Auto-găzduirea unui model cu 552B parametri necesită o infrastructură GPU substanțială

Folosește-l în FlowHunt

Folosește DeepSeek V4.1 Flash în orice flux, alături de propriile unelte și surse de cunoștințe.

  1. 1Deschide un flux sau creează unul dintr-un șablon
  2. 2Adaugă o componentă AI Agent sau Generator
  3. 3Alege DeepSeek V4.1 Flash în selectorul de modele

Modele AI Conexe

Despre DeepSeek Hangzhou, China · Fondat 2023 · deepseek.com

DeepSeek este un laborator chinez de cercetare AI fondat în 2023 ca subsidiară a High-Flyer, unul dintre cele mai mari fonduri speculative cantitative din China. Laboratorul a devenit cunoscut la începutul anului 2025, când lansarea DeepSeek V3 și R1 a declanșat cea mai mare scădere într-o singură zi a capitalizării de piață a NVIDIA de până la acea dată, pe măsură ce investitorii au reevaluat intensitatea capitalului în dezvoltarea modelelor de frontieră, având în vedere costurile de instruire mai scăzute raportate de DeepSeek. DeepSeek este neobișnuit printre laboratoarele de frontieră prin angajamentul său de a lansa modele cu greutăți deschise alături de cercetarea sa proprietară și prin operarea unei prezențe active pe rețelele sociale care critică prețurile modelelor închise. Seria sa de modele V (V3 până la V4-Pro) este utilizată pe scară largă ca modele de codare și raționament auto-găzduite în Occident, în ciuda examinării continue de reglementare și securitate a modelelor AI de origine chineză în mai multe jurisdicții.

deepseek.com ↗

Vezi Clasamentul Complet al Modelelor AI

Comparați toate modelele urmărite în benchmarkuri de programare, agenți și raționament, fiecare scor fiind marcat ca verificat sau raportat de producător.

← Înapoi la AI Leaderboard Încearcă în FlowHunt

Întrebări frecvente