DeepSeek-V4.1-Flash

是什么

DeepSeek-V4.1-Flash 是深度求索（DeepSeek）于 2026 年 9 月 10 日发布的多模态大语言模型，API 模型名为 deepseek-flash^[1]。深度求索称，它是其新架构系列中最小的模型，并具备原生的视觉理解能力^[1]。该模型取代了 V4-Flash 和 V4-Flash-Vision-Exp^[1]。

架构

模型总参数为 5520 亿，采用混合专家设计。它最具特点的部分是深度求索所称的「因果编码器-解码器」（causal encoder-decoder）架构：处理输入（预填充，prefill）时激活 80 亿参数，生成输出（解码，decode）时激活 160 亿参数^[1][2]。预填充阶段是模型读取提示词的过程，解码阶段则是逐词元写出回答。

网络共 40 层，由 20 层编码器和 20 层解码器组成。每个 MoE 层包含 1 个共享专家和 384 个路由专家，每个词元激活 6 个路由专家^[2]。

模型卡还列出了其他组件：压缩稀疏注意力 2（Compressed Sparse Attention 2）、FP4 KV 缓存、单遍 mHC、一个 1960 亿参数的 Engram 条件记忆模块、DSpark 推测解码，以及 DeepSeek-ViT 视觉编码器^[2]。推测解码是指由一个快速的草稿模型先预测若干词元，再由主模型进行核验的技术。

该模型的 KV 缓存所需的高带宽显存（HBM）为上一代的四分之一，固态硬盘（SSD）存储为上一代的八分之一，约为每个词元 890 字节^[1][2]。

训练

模型在 45 万亿词元的多模态数据上进行了预训练，上下文扩展到 100 万词元。后训练依次使用监督微调（SFT）、强化学习和在线策略蒸馏（on-policy distillation）。推理强度可在 1 到 100 之间调节^[2]。

公布的成绩

在最大推理强度下，模型卡所列 Instruct 版本的成绩为：GPQA Diamond 90.9，HLE 36.8，Codeforces 评分 3471，Terminal-Bench 2.1 90.6，DeepSWE v1.1 74.2^[2]。深度求索称，其基准成绩领先于包括 DeepSeek-V4-Pro 在内的旗舰模型^[1]。

发布与后续更新

权重与技术报告已在 Hugging Face 上以 MIT 许可证发布^[1][2]。自 2026 年 9 月 14 日起，发往 deepseek-v4-pro 的请求也由该模型处理，直至 V4.1-Pro 推出^[1]。2026 年 10 月 17 日，又推出了更新版 DeepSeek-V4.1-Flash-1017^[3]。