DeepSeek представила новую облегчённую ИИ-модель v4.1 Flash. Нейросеть получила обновлённую архитектуру, нативную поддержку мультимодальности и более компактный KV-кэш, что позволило повысить скорость работы и снизить требования к ресурсам.
Одним из ключевых изменений стала архитектура Causal Encoder-Decoder. При обработке входных данных модель задействует около 8 млрд параметров, а при генерации ответа – 16 млрд. По словам разработчиков, такой подход ускоряет обработку запросов и позволяет эффективнее расходовать токены.
Отдельное внимание инженеры DeepSeek уделили оптимизации памяти. Новая технология компрессии уменьшила размер KV-кэша до 890 байт на один токен. В результате для хранения кэша на SSD требуется примерно в восемь раз меньше пространства, чем в случае с предыдущей моделью v4.0 Pro.
DeepSeek v4.1 Flash также поддерживает мультимодальную обработку данных без необходимости подключения отдельных моделей. Кроме того, пользователи могут регулировать объём вычислительных ресурсов, которые нейросеть задействует для решения задачи. Аналогичный механизм управления глубиной обработки запросов уже применяется в современных моделях OpenAI и Anthropic.
По опубликованным DeepSeek результатам тестирования, v4.1 Flash оказалась производительнее V4-Pro в ряде профильных бенчмарков. Новая модель показала более высокие результаты в DeepSWE v1.1, ExploitGym, а также во всех версиях Terminal-Bench.
При сравнении с флагманскими решениями конкурентов, включая GPT 5.6-Sol и Claude Opus 5, модель DeepSeek в большинстве испытаний пока остаётся позади. При этом во многих тестах разрыв находится в пределах 10–15%, что делает v4.1 Flash конкурентоспособным решением с учётом её облегчённой архитектуры.
DeepSeek v4.1 Flash уже доступна разработчикам через API. В часы максимальной нагрузки стоимость составляет $0,30 за входные данные и $1,20 за выходные. В периоды пониженной загрузки тарифы уменьшаются на 50%.
