DeepSeek Advanced Trọng số mở Có trong FlowHunt

DeepSeek V4.1 Flash

DeepSeek V4.1 Flash là mô hình AI đa phương thức hạng Nâng cao do DeepSeek phát triển và phát hành vào tháng 9 năm 2026. Là mô hình trọng số mở theo giấy phép MIT, các trọng số đã huấn luyện của nó được công khai, nên bạn có thể tự lưu trữ, tinh chỉnh trên dữ liệu độc quyền hoặc chạy tại chỗ mà không phụ thuộc vào API. Cửa sổ ngữ cảnh 1M token đủ lớn để chứa toàn bộ mã nguồn, tài liệu kỹ thuật dài hoặc các phiên tác nhân mở rộng mà không bị cắt ngắn.

Xem thêm
DeepSeek V4.1 Flash là mô hình Mixture-of-Experts với 552B tham số nền tảng, xử lý gốc cả hình ảnh và văn bản và tạo ra văn bản. Chỉ có 8B tham số được kích hoạt cho mỗi token trong giai đoạn prefill và 16B trong giai đoạn decode, điều mà DeepSeek cho biết giúp cải thiện hiệu quả chi phí cho các quy trình tác nhân nặng về đầu vào. KV cache của nó nhỏ hơn nhiều so với DeepSeek V4-Flash, giúp giảm bộ nhớ cần thiết cho ngữ cảnh dài. Mô hình cũng hỗ trợ thiết lập mức nỗ lực suy luận có thể điều chỉnh liên tục.
Dùng thử trong FlowHunt Quay lại AI Leaderboard

Benchmark

Mỗi điểm số chỉ xuất hiện một lần, kèm thứ hạng trong các mô hình được theo dõi và bên đã đo điểm.

So với các mô hình cùng hạng Advanced trên cùng thang đo
  • DeepSeek V4.1 Flashmô hình này
  • Mistral Large 4mô hình này dẫn đầu ở 3 trên 4
  • Claude Sonnet 5.5mô hình này dẫn đầu ở 1 trên 4
Đã xác minh bên đánh giá độc lập, được tính vào xếp hạng Tự báo cáo do DeepSeek công bố, hiển thị nhưng không xếp hạng
Tổng thể

AA Intelligence Index

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

Nguồn ↗

DeepSeek V4.1 Flash 39,5 Mistral Large 4 38,4 Claude Sonnet 5.5 56,0
#19trên 45 Đã xác minh
Lập trình

DeepSWE

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

Nguồn ↗

DeepSeek V4.1 Flash 74,2% Mistral Large 4 61,7% Claude Sonnet 5.5 71,0%
Không xếp hạng Tự báo cáo
Agent

Terminal-Bench 4.0

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

Nguồn ↗Ngoài ra: Tự báo cáo 31,2%

DeepSeek V4.1 Flash 26,8% Mistral Large 4 26,8% Claude Sonnet 5.5 63,6%
#14trên 36 Đã xác minh
Suy luận

Humanity's Last Exam

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

Nguồn ↗Ngoài ra: Tự báo cáo 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%
#26trên 44 Đã xác minh

GPQA Diamond

Graduate-level science questions that search cannot answer.

Nguồn ↗

DeepSeek V4.1 Flash 90,9% Mistral Large 4 Chưa có điểm Claude Sonnet 5.5 Chưa có điểm
Không xếp hạng Tự báo cáo

ARC-AGI-2

Novel visual puzzles that cannot be memorised.

Nguồn ↗

DeepSeek V4.1 Flash 72,9% Mistral Large 4 Chưa có điểm Claude Sonnet 5.5 Chưa có điểm
#13trên 27 Đã xác minh

Nên Sử dụng DeepSeek V4.1 Flash Cho Việc Gì

Triển khai Tự lưu trữ & Riêng tư

DeepSeek V4.1 Flash là mô hình trọng số mở theo giấy phép MIT. Chạy nó trên phần cứng GPU hoặc đám mây riêng của bạn để giữ dữ liệu trong môi trường của mình, tránh chi phí API theo token ở quy mô lớn hoặc tinh chỉnh trên các bộ dữ liệu độc quyền.

Quy trình Tác nhân Nặng về Đầu vào

Thiết kế của mô hình kích hoạt ít tham số hơn trong giai đoạn prefill, điều mà DeepSeek cho biết giúp cải thiện hiệu quả chi phí cho các tác nhân đọc nhiều ngữ cảnh ở mỗi bước.

Phân tích Tài liệu Dài & Mã nguồn

Với cửa sổ ngữ cảnh 1M token và KV cache gọn nhẹ, DeepSeek V4.1 Flash có thể tiếp nhận toàn bộ kho lưu trữ, hợp đồng dài hoặc lịch sử làm việc mở rộng trong một lời nhắc duy nhất.

Đầu vào Hình ảnh và Văn bản

Mô hình xử lý gốc hình ảnh cùng với văn bản, nên một lần triển khai có thể xử lý tài liệu, ảnh chụp màn hình và sơ đồ.

Điểm mạnh và hạn chế

Điểm mạnh

  • Quy trình tác nhân
  • Triển khai tự lưu trữ & bảo mật dữ liệu (trọng số mở, giấy phép MIT)
  • Đầu vào hình ảnh và văn bản
  • Mức nỗ lực suy luận có thể điều chỉnh
  • Tài liệu rất dài và mã nguồn lớn (1M ngữ cảnh)

Hạn chế

  • Tự lưu trữ mô hình 552B tham số đòi hỏi hạ tầng GPU đáng kể

Dùng trong FlowHunt

Dùng DeepSeek V4.1 Flash trong mọi luồng, cùng với công cụ và nguồn kiến thức của riêng bạn.

  1. 1Mở một luồng, hoặc tạo từ mẫu
  2. 2Thêm thành phần AI Agent hoặc Generator
  3. 3Chọn DeepSeek V4.1 Flash trong bộ chọn mô hình

Các Mô hình AI Liên quan

Về DeepSeek Hangzhou, China · Thành lập 2023 · deepseek.com

DeepSeek là một phòng thí nghiệm nghiên cứu AI của Trung Quốc được thành lập vào năm 2023 với tư cách là công ty con của High-Flyer, một trong những quỹ phòng hộ định lượng lớn nhất Trung Quốc. Phòng thí nghiệm này trở nên nổi tiếng rộng rãi vào đầu năm 2025 khi việc phát hành DeepSeek V3 và R1 gây ra đợt giảm vốn hóa thị trường lớn nhất trong một ngày của NVIDIA tính đến thời điểm đó, khi các nhà đầu tư đánh giá lại cường độ vốn của việc phát triển mô hình tiên tiến dựa trên chi phí huấn luyện thấp hơn được báo cáo của DeepSeek. DeepSeek khác biệt so với các phòng thí nghiệm tiên tiến khác ở cam kết phát hành mô hình trọng số mở (open-weight) cùng với nghiên cứu độc quyền và vận hành một kênh truyền thông xã hội tích cực phê phán định giá mô hình đóng. Các mô hình dòng V (V3 đến V4-Pro) được sử dụng rộng rãi làm mô hình lập trình và suy luận có thể tự lưu trữ ở phương Tây, bất chấp sự giám sát về quy định và an ninh đang diễn ra đối với các mô hình AI có nguồn gốc từ Trung Quốc tại một số khu vực pháp lý.

deepseek.com ↗

Xem Toàn bộ Bảng xếp hạng Mô hình AI

So sánh mọi mô hình được theo dõi trên các bài đánh giá về lập trình, tác tử và suy luận, mỗi điểm số đều được ghi rõ là đã xác minh hay do nhà phát triển tự công bố.

← Quay lại Bảng xếp hạng AI Dùng thử trong FlowHunt

Câu hỏi thường gặp