模型介绍
DeepSeek V4.1 Flash is a sparse mixture-of-experts model from DeepSeek, and the first built on the company's Causal Encoder-Decoder (CED) architecture. It activates 8B parameters on input and 16B on...
下方摘要由共用资料处理模型依据来源整理，非本站实测；选型结论请结合原始资料和实际业务验证。
主要特点
- Sparse mixture-of-experts architecture enabling dynamic parameter activation (8B on input, 16B on output)
- First model built on DeepSeek's proprietary Causal Encoder-Decoder (CED) architecture
- Supports multimodal inputs (text and image), with text-only outputs
局限与注意事项
- Output modality is text-only — no native image or audio generation capabilities
- Batch inference mode only — not designed for real-time, single-request latency-sensitive use cases
- Limited public documentation on reasoning depth, tool integration scope, or structured output schema constraints
来源报价与费用分析
同一模型在不同渠道、地区和配置下可能采用不同价格。下表独立保留各渠道报价，不将渠道价格视为厂商官方统一价格。
| 来源 / 渠道 | 输入 | 输出 | 计费单位 | 采集时间 |
|---|---|---|---|---|
| OpenRouter · deepseek/deepseek-v4.1-flash:batch ↗ | USD 0.05 | USD 0.15 | 每百万 Token | 2026/11/2 06:25:22 |
部分渠道提供缓存优惠。缓存读取、写入及额外费用详见对应报价来源。
按月估算基础 Token 费用
预估不包含缓存优惠、阶梯定价、多模态附加费用、网络检索、税费及推理额外输出。
公开评测与运行配置
暂无已采集的可核验公开评分。模型未上榜不代表能力较低。
查看完整已收录榜单 →常见问题
What does 'Flash' signify in DeepSeek V4.1 Flash?
The 'Flash' designation reflects its optimized batch inference design and sparse MoE architecture for throughput efficiency, not a consumer-facing speed claim.
Does DeepSeek V4.1 Flash support multimodal output?
No — it accepts both text and image inputs but produces only text outputs.
Is DeepSeek V4.1 Flash suitable for interactive, low-latency applications?
No — it is explicitly labeled as a batch-mode model, indicating it is not intended for interactive or low-latency deployment.
开放权重是否代表可以免费商用？
不一定。应核对具体版本许可证、商用门槛和使用政策。自部署还会产生算力和维护成本。
这些价格是实时结算价格吗？
不是实时结算价格，而是带采集时间的来源报价快照。请到对应渠道核对当前版本、区域、折扣和计费方式。
资料来源与可追溯记录
许可证：来源未披露，须进一步核验。模型介绍与第三方评测均以原来源的具体版本和方法为准。