Primäre Verwendung angegeben oder vorsichtig aus offizieller Dokumentation abgeleitet.
DeepSeek V4.1 Flash
DeepSeek aktualisierte API, Website und App am 17. Oktober 2026 auf DeepSeek-V4.1-Flash-1017. Der API-Bezeichner bleibt deepseek-flash und die Preise ändern sich nicht. Wir behalten Profil und URL bei: Es handelt sich um eine Revision des bestehenden Modells, nicht um ein weiteres Duplikat.
Das Wesentliche
Maximale Eingabekapazität bei Veröffentlichung durch die Quelle.
Dokumentierte maximale Erzeugungsgrenze.
Verifizierte Verfügbarkeitskanäle.
Primäre Funktionsfamilie und verifizierte Spezialisierungen.
Deklarierte Bedingungen für API, Gewichte oder Self-Hosting.
Limits und Integration
| API-ID | deepseek-flash |
|---|---|
| Modelltyp | Text und Begründung |
| Zugangsmodell | Kostenpflichtige API · offene Gewichte |
| Lizenz | MIT |
| Einsatz | Gehostete API · eigene Infrastruktur |
| Veröffentlichung | 10. SEP 2026 |
| Wissensstichtag | Nicht veröffentlicht |
| Eingang | Text · Bild |
| Ausfahrt | Text |
| Kontextfenster | 1.000.000 Tokens |
| maximale Leistung | 384.000 tokens |
| Schlussfolgern | Modi mit und ohne Reasoning |
| Veröffentlichte Tools | Funktionen · Responses API · Chat-Präfix · FIM |
| Strukturierte Ausflüge | Unterstützt |
| Stapelverarbeitung | Nicht veröffentlicht |
| Prompt-Cache | Unterstützt |
| Feinabstimmung | Offene Gewichte |
| Verifizierte Plattformen | DeepSeek API · Hugging Face |
Agenten, Code und offene Bereitstellung zu niedrigen Kosten.
Die Gewichte von DeepSeek-V4.1-Flash-1017 sind im offiziellen Repository unter der MIT-Lizenz verfügbar. Die Ergebnisse vom 17. Oktober stehen sowohl im API-Update als auch in der Modellkarte des Checkpoints: Es handelt sich um Messungen des Anbieters, nicht um Tests von Inferama. GPQA und Terminal-Bench 2.1 behalten ihre historischen Werte vom 10. September. Die lokale Version enthält kein Jinja-Chat-Template: Beachten Sie den offiziellen Encoder und prüfen Sie dessen Code vor der Ausführung. Herunterladbare Gewichte bedeuten keine kostenlose Inferenz.
Was es kann
Orientierung
Agenten, Code und offene Bereitstellung zu niedrigen Kosten.
Kontext
1.000.000 tokens · 384.000 tokens
Tools und Integration
Funktionen · Responses API · Chat-Präfix · FIM
Zugang
DeepSeek API · offene Gewichte
Dokumentierte Kosten
| Konzept | Wert | Einheit/Zustand |
|---|---|---|
| Standardeingabe | 0,30 USD / 1 M tokens (Spitzenwert) | Standardtarif der API |
| Eingabe aus dem Cache | 0,006 USD / 1 M tokens (Spitzenwert) | Lesen wiederverwendeter Präfixe |
| Schreiben oder Speichern im Cache | Nicht veröffentlicht | Die Bedingung variiert je nach Anbieter |
| Standardausgabe | 1,20 USD / 1 M tokens (Spitzenwert) | Kann Reasoning-Tokens enthalten |
| Batch-Eingabe | Nicht veröffentlicht | Asynchrone Verarbeitung |
| Batch-Ausgabe | Nicht veröffentlicht | Asynchrone Verarbeitung |
Außerhalb der Spitzenzeiten halbieren sich die Preise; die Zeiten werden in UTC veröffentlicht.
i Die Preise ändern sich und können von Level, Region oder Kontextlänge abhängen. Überprüfen Sie die Quelle, bevor Sie eine Entscheidung treffen.
So lesen Sie die Ergebnisse
DeepSeek veröffentlicht zwölf neue Ergebnisse und weist vollständiges HLE und dessen reine Textteilmenge getrennt aus. Terminal-Bench 4.0 verwendet Claude Code; DeepSWE v1.1 verwendet Mini-SWE-V2. Chartography, BabyVision und ZeroBench nutzen Tools; ZeroBench-main misst Pass@5. Das sind weder von Inferama durchgeführte Evaluationen noch direkte Vergleiche unterschiedlicher Protokolle.
| Benchmark | Ergebnis | Metrik | Quelle |
|---|---|---|---|
| GPQA Diamond | 90,9 % | Genauigkeit | Quelle öffnen ↗ |
| Terminal-Bench 2.1 | 90,6 % | Genauigkeit | Quelle öffnen ↗ |
| HLE (sin herramientas) | 42,6 | Punktzahl | Quelle öffnen ↗ |
| HLE (texto, sin herramientas) | 44,0 | Punktzahl | Quelle öffnen ↗ |
| Terminal-Bench 4.0 (Claude Code) | 42,3 | Punktzahl | Quelle öffnen ↗ |
| DeepSWE v1.1 | 77,0 | Punktzahl | Quelle öffnen ↗ |
| ProgramBench | 29,1 | Punktzahl | Quelle öffnen ↗ |
| NL2Repo-Bench | 68,2 | Punktzahl | Quelle öffnen ↗ |
| Automation-Bench v1.0.6 | 60,5 | Punktzahl | Quelle öffnen ↗ |
| Agents’ Last Exam | 35,4 | Punktzahl | Quelle öffnen ↗ |
| Apex Bench v1.1 | 72,1 | Punktzahl | Quelle öffnen ↗ |
| Chartography (con herramientas) | 83,0 | Punktzahl | Quelle öffnen ↗ |
| BabyVision (con herramientas) | 92,5 | Punktzahl | Quelle öffnen ↗ |
| ZeroBench-main (Pass@5, herramientas) | 51,0 | Punktzahl | Quelle öffnen ↗ |
Inferama hebt nur dann ein „bestes Ergebnis“ hervor, wenn Metrik, Testsatz, Konfiguration und Datum einen gleichwertigen Vergleich ermöglichen. Die Zahlen des Lieferanten werden als Angaben aus eigener Quelle dargestellt.
Chronologie
DeepSeek-V4.1-Flash-1017
API, Website, App und öffentlicher Checkpoint unter MIT. Kennung der Gewichte: deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017. Der Alias deepseek-flash und die Preise bleiben unverändert.
DeepSeek V4.1 Flash
Ursprüngliche multimodale Veröffentlichung. DeepSWE v1.1: 74,2; GPQA Diamond: 90,9; Terminal-Bench 2.1: 90,6. Nicht mit Revision 1017 vermischen.
Verwandte Analysen
DeepSeek V4.1 Flash: So prüfen Sie, ob die komprimierte Cache den tatsächlichen Aufwand für einen Agenten senkt
DeepSeek zufolge verfügt V4.1 Flash über einen deutlich kleineren persistenten KV-Cache als sein Vorgänger. Diese Angabe beschreibt eine Infrastruktureigenschaft, nicht die Kosten oder die Dauer einer vollständigen Aufgabe. Diese Analyse schlägt einen kontrollierten Test vor, mit dem sich beides messen lässt.
28 Sep 2026 ↗ COMPARATIVADeepSeek V4.1 Flash + Eleven v3 im Vergleich mit Full-Duplex-Sprachsystemen: So lassen sich die Architekturen vergleichen
Eine modulare Kette aus Spracherkennung, DeepSeek V4.1 Flash und Eleven v3 ist nicht dasselbe wie ein Full-Duplex-Sprachmodell. Dieser Leitfaden schlägt vor, beide Systeme durchgängig zu vergleichen, ohne aus einzelnen Spezifikationen vorab einen Sieger abzuleiten.
26 Sep 2026 ↗ ANALISISDeepSWE v1.1: Was ein Patch misst, der seinen Verifizierer besteht – und wann sein pass@1 nicht mehr zeigt, dass der Agent die Aufgabe gelöst hat
DeepSWE v1.1 bewertet von Agenten erzeugte Codeänderungen in originären Aufgaben mit langem Bearbeitungshorizont. Das Ergebnis kann ein nützliches Signal liefern, doch eine Leaderboard-Zeile ist nur interpretierbar, wenn Harness, Fehlerpolitik, Rollouts, Verifizierer und die exakte Benchmark-Version bekannt sind. Eine Überprüfung von Epoch AI fügt eine konkrete Warnung hinzu: Manche Patches, die Tests verändern, können unter bestimmten Bedingungen einen falsch negativen Befund erhalten.
23 Sep 2026 ↗