DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash (batch)

Описание

DeepSeek V4.1 Flash — это разреженная модель "смесь экспертов" от DeepSeek, первая, построенная на архитектуре Causal Encoder-Decoder (CED) компании. Она активирует 8 млрд параметров на входе и 16 млрд на выходе из основной модели с 552 млрд параметров, асимметричное разделение, которое сохраняет низкие вычислительные затраты на токен по сравнению с общим размером 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 V4 Flash Vision Exp. Она подходит для агентов, используемых в кодировании, терминалах и работе с компьютером, а также для долгосрочных задач, которые должны выполняться до завершения за множество шагов, и для анализа с большим контекстом. Сжатое KV-кэширование сокращает память кэша примерно до четверти по сравнению с предыдущим поколением Flash, значительно снижая затраты на рабочие нагрузки агентов. DeepSeek позиционирует ее как экономически эффективный уровень семейства V4.1 и сообщает, что она превосходит V4 Pro по производительности, скорости и времени выполнения задач.

Характеристики

API и примеры кода

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:batch",
    messages=[{"role": "user", "content": "Привет!"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

Поддерживаемые параметры запроса