MODEL VARLIĞI
DeepSeek-V4.1-Flash
DeepSeek'in 10 Eylül 2026'da yayımladığı, ağırlıkları MIT lisansıyla indirilebilen çok modlu MoE modeli. Yeni Causal Encoder–Decoder mimarisi sayesinde 552 milyar parametrelik gövdeden prefill sırasında 8B, decode sırasında 16B parametre etkinleşiyor. Model kartındaki karşılaştırmada 1,6 trilyon parametreli V4-Pro'yu BigCodeBench, HumanEval, GSM8K ve Codeforces'ta geçiyor; MMLU-Pro, MATH ve MultiLoKo'da geride kalıyor. Seride ilk kez yerel görsel anlama var: görüntü ve metni birlikte alıp metin üretiyor. Eski `deepseek-v4-flash` ve `deepseek-v4-flash-vision-exp` adları artık bu modele yönlendiriliyor.
Künye
Kapalı- Geliştirici
- DeepSeek
- Model tipi
- Çok modlu LLM
- Bağlam
- 1M token
- Modaliteler
- metin · görsel
- Açık ağırlık
- Var
- Lisans
- MIT
- Yönetilen API
- Var
- Yayın
- 2026-09-10
Son doğrulama: 12 Eylül 2026
Yetenekler
- 1M tokene kadar bağlam penceresi; 45T tokenlık ön eğitimin son 34T tokeninde bağlam 1M'e çıkarıldı
- 552B toplam parametreli MoE; MoE katmanlarında 1 paylaşılan ve 384 yönlendirilen uzmandan belirteç başına 6'sı etkin
- Yerel görsel anlama: 2D-RoPE ve pixel-unshuffle altörnekleme kullanan görüntü kodlayıcı
- 1–100 ölçeğinde sürekli ayarlanabilir akıl yürütme eforu (reasoning effort)
- FP4 (E2M1) KV cache: belirteç başına yaklaşık 890 baytlık küresel KV ayak izi
- Compressed Sparse Attention 2 (CSA2) ile hiyerarşik seyrek dikkat indeksleme
- SWA Bounded Replay ile kalıcı KV cache ayak izi DeepSeek-V4-Flash'ın yaklaşık 1/8'i
- Hem OpenAI ChatCompletions hem Anthropic API arayüzü üzerinden çağrılabiliyor
- 384K token azami çıktı
- Zirve dışı saatlerde tüm tarifeler yarıya düşer (1M girdi 0,15 USD, 1M çıktı 0,60 USD)
- Context caching: önbellek isabetinde girdi 1M token başına 0,006 USD (zirve tarifesi)
Sınırlılıklar
- Yalnızca metin üretir: görüntü, ses veya video üretemez.
- Çok modlu kapsam görüntü ile sınırlı; ses ve video girdisi desteklenmiyor.
- Fiyat yoğun saat ayrımına tabi. DeepSeek'in liste fiyatı yoğun saatlerde (Pazartesi–Cuma 01:00–04:00 ve 06:00–10:00 UTC) iki katına çıkıyor; yoğun olmayan saat tarifesi bu fiyatın %50'si.
- 552 milyar parametrelik ağırlığın kendi altyapısında barındırılması yüksek GPU bellek bütçesi gerektirir; MoE uzmanlarının tümü bellekte tutulmalıdır.
- MIT lisansı ağırlıkları ve çıkarım kodunu kapsıyor; eğitim verisi ve eğitim kodu yayımlanmadı.
- DeepSeek bu modeli yayımladıktan sonra `deepseek-v4-pro` adını da 14 Eylül 2026'dan itibaren bu modele yönlendirmeye başlıyor; sağlayıcı tarafında model kimliği kararlılığı zayıf.
- Fiyat saate bağlı: hafta içi 01:00-04:00 ve 06:00-10:00 UTC aralığında zirve tarifesi uygulanır ve maliyet iki katına çıkar.
- 384K çıktı üst sınırı, 1M tokenlık bağlamın tamamını tek yanıtta yeniden üretmeye yetmez.
Tipik kullanım alanları
- Ajan tabanlı yazılım geliştirme ve depo ölçeğinde kod düzenleme
- Görsel belge işleme (ekran görüntüsü, tablo, form okuma)
- Uzun doküman ve çok dosyalı bağlam üzerinde soru yanıtlama
- Maliyet duyarlı yüksek hacimli çıkarım akışları
- Kendi altyapısında barındırılan kurumsal asistanlar
Benchmark politikası
Bu sayfada skor tablosu yer almaz. Sinaptik Lab, yalnızca test verisi, model sürümü, örnekleme ayarları ve örneklem sayısı yayımlanmış ölçümleri raporlar. Metodoloji
BUILD
Hangi modeli seçeceğinize karar veremiyor musunuz?
Kendi görev setiniz üzerinde kalite, gecikme, maliyet ve uyum kısıtlarını birlikte ölçüyoruz.