DeepSeek剛剛在公眾號
宣布，DeepSeek V4.1 Flash 模型已正式推出並開源權重。該模型是其全新模型結構系列中尺寸最小的一款，原生具備多模態視覺理解能力。
DeepSeek V4.1 Flash為 552B 參數的 MoE 模型，採用全新的 Causal-Encoder-Decoder 結構，輸入與輸出不對稱——輸入激活僅 8B，輸出激活 16B，官方稱其成本顯著低於已知同尺寸模型。DeepSeek 表示，配合新的預訓練方式與更大規模的強化學習後訓練，該模型在基準測試中已超過包括 V4 Pro 在內的一眾旗艦模型；官方對比圖顯示，它與 Kimi-K3、GLM-5.3、Opus5、GPT5.6-Sol 在四項 Agent 基準上同場對比，CyberGym 以 88.1 分、Automation-Bench 以 54.8 分居首。
DeepSeek 表示，KV緩存的壓縮是這一代的主要變化：新模型對 HBM 的需求降至上一代的 1/4、對 SSD 的需求降至 1/8。相對初代模型，其KV緩存已縮小 437 倍。DeepSeek 提到，Agent 場景中緩存命中的費用往往占比較高，壓縮 KV緩存直接降低了這類任務的成本。
那麼如何使用新模型呢？對於API開放平台的用戶來說，把模型名改為 deepseek-flash 即可調用。需要注意的是，舊版 V4 Flash 與 V4 Flash Vision Exp 已下線，原模型名暫時路由到 V4.1 Flash。又因為新模型在性能、速度、總用時等規格上全面超過 V4 Pro，DeepSeek也選擇了下線 V4 Pro：9 月 14 日 12:00 起至 V4.1 Pro 上線前，deepseek-v4-pro 的請求將全部路由至 V4.1 Flash，並按新單價計費。
與此同時，DeepSeek Flash模型的新價格自 9 月 10 日 12:00 生效，仍為峰谷定價，閒時價格為高峰時段的一半；高峰時段每百萬 tokens 輸入緩存命中 0.04 元、未命中 2 元，輸出 8 元。官方還提到，騰訊與 OpenCode 已作為官方合作夥伴全量接入。
DeepSeek V4.1 Flash開源鏈接：https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash
