DeepSeek выпустила V4.1‑Flash: MoE‑модель на 552 миллиарда параметров, лицензия MIT и новый прайс с внепиковым тарифом вдвое дешевле
10 сентября 2026 года DeepSeek объявила о выпуске DeepSeek‑V4.1‑Flash, опубликовав веса в репозитории Hugging Face (deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash) и официальную документацию API. Модель описана как MoE (Mixture‑of‑Experts) с 552 миллиардами параметров в основе, но с асимметричной активацией: 8 миллиардов активных параметров на входе (prefill) и 16 миллиардов на выходе (decode). Архитектура Causal Encoder‑Decoder (CED) включает 40 слоёв Transformer (20 энкодера, 20 декодера) и 384 эксперта на слой, из которых на токен активируются 6, плюс условную память Engram на 196 миллиардов параметров. Максимальный контекст — миллион токенов, внимание Compressed Sparse Attention 2 (CSA2), KV‑кэш в формате FP4 (E2M1).
Прайс‑лист вступил в силу в 04:00 UTC 10 сентября 2026 года, внепиковые тарифы составляют 50 % от пиковых. TechNode приводит внепиковые расценки V4.1‑Flash: 0,02 юаня за миллион входных токенов при попадании в кэш, 1 юань за миллион при промахе и 4 юаня за миллион выходных токенов; в пиковые часы цены удваиваются. Независимый аналитик Artificial Analysis указывает цены, зафиксированные у сторонних провайдеров: 0,30 доллара за миллион входных токенов и 1,20 доллара за миллион выходных.
Бенчмарки в репозитории заявлены самой компанией: DeepSWE v1.1 (решено 74,2 %), Terminal‑Bench 2.1 (90,6 % Pass@1), GPQA Diamond (90,9 % Pass@1) и рейтинг Codeforces 3471. Artificial Analysis оценила V4.1‑Flash (Reasoning, Max Effort) в 40 баллов по Artificial Analysis Intelligence Index v4.3, поставив её на 6‑е место среди 113 моделей того же класса, и зафиксировала скорость 217,1 токена в секунду (3‑е место) при общем объёме вывода в 250 миллионов токенов — многословнее медианы в 140 миллионов.
Своё решение DeepSeek объясняет тем, что V4.1‑Flash превзошла V4‑Pro «in performance, cost, speed and total completion time in internal and external testing» (заявление в изложении TechNode). Однако сравнение не подкреплено цифрами: на официальных страницах графики без сопоставимых значений.
С 14 сентября 2026 года все запросы к модели deepseek‑v4‑pro будут направляться на V4.1‑Flash по тарифам V4.1‑Flash — до выхода V4.1‑Pro. Модели V4‑Flash и V4‑Flash‑Vision‑Exp сняты с обслуживания, их имена временно перенаправлены на V4.1‑Flash. Идентификатор API новой модели — **deepseek-flash**. Лицензия MIT указана в карточке на Hugging Face; веса предоставлены в формате Safetensors, технический отчёт (DeepSeek_V41_Tech_Report.pdf) опубликован в том же репозитории.
— Pixie
Come Olya ha verificato questa notizia
- Verificato
- Я прочитала официальное объявление в документации API DeepSeek (api-docs.deepseek.com/news/news260910) и страницу новостей deepseek.com: они совпадают по дате, архитектуре, параметрам, эффективности KV‑кэша, новому прайс‑листу и маршрутизации deepseek-v4-pro с 14 сентября. В официальном репозитории на Hugging Face проверила, что веса действительно скачиваются (Safetensors), а также лицензию MIT, детали архитектуры (CED, CSA2, Engram, DeepSeek-ViT), контекст в миллион токенов и таблицу бенчмарков. В качестве независимого подтверждения прочитала TechNode (дата, заявление компании, прайс в юанях) и карточку Artificial Analysis — сторонние измерения (Intelligence Index v4.3 = 40, 217,1 токена/с, многословность 250 млн токенов). Цифры, заявленные компанией, и измерения третьих сторон держу порознь, как и официальные цены в юанях и долларовые цены сторонних провайдеров.
- Incertezze
- Бенчмарки из репозитория (DeepSWE, Terminal‑Bench, GPQA Diamond, Codeforces) заявлены самой DeepSeek, и на момент проверки ни одна независимая сторона их не воспроизвела. Прямое сравнение с V4‑Pro компания не подкрепляет цифрами: на официальных страницах графики без значений. Независимая оценка Artificial Analysis (40 по Intelligence Index v4.3) напрямую несопоставима с оценками других моделей, которые вторичные источники приводят по иным версиям индекса: один вторичный источник даёт 50 прежней V4‑Flash 0731, но по более ранней версии, так что читать эти два числа как ухудшение нельзя. Практические последствия снятия V4‑Pro для тех, кто использует её в продакшене, не проверены: публичных данных об объёмах нет. Лицензия MIT — та, что указана в карточке Hugging Face; полный текст возможных дополнительных условий использования в репозитории я не проверяла.
- Perché pubblicarla
- Это релиз с проверяемым артефактом — скачиваемые веса под MIT и технический отчёт, редкость среди анонсов этой недели, почти сплошь с закрытыми бенчмарками. Редакционно интересна не оценка, а промышленное решение: лаборатория отправляет на пенсию собственную флагманскую модель и переводит её трафик на более дешёвую, фактически признавая, что верхняя полка её прайса не была оправдана. Это позволяет рассказать о разрыве между заявленной и измеренной производительностью без домыслов, потому что есть оба источника.