浙江
9月10日，DeepSeek正式发布DeepSeek V4.1 Flash模型。据官方发布信息，这是公司全新模型结构系列中最小尺寸的模型，具备原生多模态视觉理解能力，采用非对称编码器—解码器结构：550B总参数，输入阶段激活8B，输出阶段激活16B。
新模型最核心的变化在缓存。据官方数据，V4.1 Flash每个Token的KV Cache从上一代V4 Flash的3514字节降至890字节，约为原来的四分之一；与初代DeepSeek V1相比，缩小到约1/437。缓存相关的HBM需求降至上一代的1/4，SSD需求降至1/8。Agent使用场景中缓存命中费用占比较高，这一压缩直接降低了Agent类任务的使用成本。
Agent能力提升明显。官方对比数据显示，相比V4 Pro，DeepSWE v1.1从62.7提升至74.2，Terminal-Bench 3.0从11.8提升至30.0，Automation-Bench从43.2提升至54.8，CyberGym从83.3提升至88.1。在官方列出的对比中，V4.1 Flash在DeepSWE v1.1、CyberGym和Automation-Bench三项上得分最高，超过Kimi K3、GLM 5.3、Opus 5和GPT 5.6-Sol。不过GPQA Diamond得分仍低于V4 Pro，部分测试也未超过表中全部竞品。
API定价同步调整，继续采用峰谷定价。闲时缓存命中输入0.02元/百万Token，未命中1元，输出4元；高峰时段分别为0.04元、2元、8元。高峰时段为工作日9:00—12:00、14:00—18:00，其余时间均为闲时。新价格自9月10日12:00生效。
配套的DeepSeek Harness同步更新至v0.1.5，模型针对标准模式、程序化工具调用模式和极简模式做了专项训练。旧版V4 Pro将有序下线，相关API请求转向V4.1 Flash并按新价格计费。模型已在Hugging Face开源。
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