DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash

Описание

DeepSeek V4.1 Flash — это разреженная модель DeepSeek, основанная на архитектуре «смеси экспертов» (mixture-of-experts), и первая, построенная на архитектуре причинного кодировщика-декодера (Causal Encoder-Decoder, CED) этой компании. Она активирует 8 миллиардов параметров на входе и 16 миллиардов на выходе из общей основы в 552 миллиарда параметров — асимметричное разделение, которое поддерживает низкий уровень вычислений на токен относительно общего размера модели. Понимание изображений является встроенной функцией архитектуры, при этом визуальные и текстовые встраивания обучаются совместно с самого начала предварительного обучения, а не добавляются впоследствии, как в более ранней экспериментальной версии V4 Flash Vision Exp. Модель подходит для кодирования, работы с терминалом и агентов для использования компьютером, а также для долгосрочных задач, которые должны быть выполнены за много шагов, и для анализа документов и графиков в больших контекстах. Сжатое кеширование KV сокращает объем кеш-памяти примерно до одной четверти по сравнению с предыдущим поколением Flash, что важно для агентских циклов, которые многократно перечитывают большие контексты. DeepSeek позиционирует ее как экономичный 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",
    messages=[{"role": "user", "content": "Привет!"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

Поддерживаемые параметры запроса