Mô hình DeepSeek-V4.1-Flash chính thức có mặt trên nền tảng SiliconFlow (Ngày 0)

Ngày 10/9, DeepSeek đã ra mắt mô hình V4.1 Flash, phiên bản có kích thước nhỏ nhất trong dòng cấu trúc mô hình hoàn toàn mới, sở hữu khả năng hiểu thị giác đa phương thức nguyên bản. Mô hình này sử dụng kiến trúc MoE với 552B tham số, cấu trúc bộ mã hóa-giải mã nhân quả (causal encoder-decoder) có đầu vào và đầu ra bất đối xứng, với 8B tham số kích hoạt ở đầu vào và 16B ở đầu ra. Mô hình hỗ trợ cửa sổ ngữ cảnh 1M tokens và được phát hành theo giấy phép MIT.

Về hiệu năng, mô hình đạt kết quả ấn tượng trong nhiều bài kiểm tra tiêu chuẩn. Theo báo cáo từ Artificial Analysis, mô hình đạt 40 điểm trên Intelligence Index, vượt qua thế hệ tiền nhiệm DeepSeek V4 Pro 0813 (1.6T tham số) trong khi chi phí chỉ bằng khoảng một phần tư. Trên AutomationBench-AA, mô hình đồng hạng nhất với GPT-6 Astra với tỉ lệ 69%. Ngoài ra, mô hình đạt 27% trên Terminal-Bench v4.0 và 84% trên AA-LCR v1.1.

Về chi phí và hiệu suất, giá API chính thức của DeepSeek là 0,30 USD cho mỗi triệu token đầu vào và 1,20 USD cho mỗi triệu token đầu ra, giá token đầu vào trong bộ nhớ đệm (cache) thấp tới 0,006 USD (giảm giá 98%). Theo phân tích từ Hong Ming, thay đổi then chốt của bản cập nhật này là việc cắt giảm đáng kể KV Cache, giúp nhu cầu HBM giảm xuống còn một phần tư và nhu cầu SSD giảm xuống còn một phần tám so với thế hệ trước. DeepSeek dự kiến sẽ chuyển hướng các yêu cầu của V4 Pro sang V4.1 Flash sau ngày 14/9 và áp dụng biểu giá mới. Nền tảng SiliconFlow đã tích hợp mô hình này ngay trong ngày ra mắt (Ngày 0).