DeepSeek V4.1 Flash — это разреженная модель "смесь экспертов" от DeepSeek, первая, построенная на архитектуре компании Causal Encoder-Decoder (CED). Она активирует 8 миллиардов параметров при вводе и 16 миллиардов при выводе из основной модели с 552 миллиардами параметров. Такое асимметричное разделение позволяет сохранить низкие вычислительные затраты на токен относительно общего размера модели. Понимание изображений является неотъемлемой частью архитектуры, при этом визуальные и текстовые вложения обучаются совместно с самого начала предварительного обучения, а не добавляются позже, как в более ранней экспериментальной модели [V4 Flash Vision Exp](https://openrouter.ai/deepseek/deepseek-v4-flash-vision-exp). Она подходит для агентов, работающих с кодом, терминалами и компьютерами, а также для задач с длительным горизонтом, которые должны выполняться до конца за много шагов, и для анализа длинного контекста. Сжатое KV-кэширование сокращает память кэша примерно до четверти по сравнению с предыдущим поколением Flash, значительно снижая затраты на агентские рабочие нагрузки. DeepSeek позиционирует ее как экономичный вариант семейства V4.1 и сообщает, что она превосходит [V4 Pro](https://openrouter.ai/deepseek/deepseek-v4-pro-0813) по производительности, скорости и времени выполнения задач.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://infergate.ru/api/v1",
api_key="sk-•••",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="deepseek/deepseek-v4.1-flash",
messages=[{"role": "user", "content": "Привет!"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)modelstringобязательныйmessagesarrayобязательныйtemperaturenumbermax_tokensintegertop_pnumbertop_kintegermin_pnumberstopstring | string[]frequency_penaltynumberpresence_penaltynumberrepetition_penaltynumberseedintegerlogit_biasobjectlogprobsbooleantop_logprobsintegerresponse_formatobjectstructured_outputsbooleantoolsarraytool_choicestring | objectreasoningobjectreasoning_effortstringinclude_reasoningboolean