Tech Meridian ← К ЛЕНТЕ
EN

РЕЛИЗ · MODELS · #505

DeepSeek представляет DeepSeek‑V4.1‑Flash с новой причинно‑кодировочной архитектурой и снижением стоимости

DeepSeek объявила DeepSeek‑V4.1‑Flash — меньшую модель с нативным пониманием изображений на новой Causal Encoder–Decoder архитектуре (8B активных параметров для входа, 16B для выхода), обновлённой предобучением и более крупным RL‑посттренингом, а также компрессией KV‑кеша. Компания выводит из эксплуатации варианты V4‑Flash, перенаправит запросы deepseek-v4-pro на V4.1‑Flash с 04:00 UTC 14 сентября 2026 года и вводит новые тарифы с 04:00 UTC 10 сентября 2026 года; партнёры WorkBuddy, CodeBuddy и OpenCode уже поддерживают модель.

КЛЮЧЕВЫЕ ТЕЗИСЫ

  1. DeepSeek объявила DeepSeek‑V4.1‑Flash — меньшую модель с нативным пониманием изображений на новой Causal Encoder–Decoder архитектуре (8B активных параметров для входа, 16B для выхода), обновлённой предобучением и более крупным RL‑посттренингом, а также компрессией KV‑кеша.
  2. Компания выводит из эксплуатации варианты V4‑Flash, перенаправит запросы deepseek-v4-pro на V4.1‑Flash с 04:00 UTC 14 сентября 2026 года и вводит новые тарифы с 04:00 UTC 10 сентября 2026 года; партнёры WorkBuddy, CodeBuddy и OpenCode уже поддерживают модель.
  3. Релиз обещает улучшенную производительность и заметное снижение стоимости инференса, одновременно меняя маршрутизацию и тарифы, что влияет на планы развертывания, расходы и совместимость пользователей и партнёров DeepSeek.

ПОЧЕМУ ЭТО ВАЖНО

Релиз обещает улучшенную производительность и заметное снижение стоимости инференса, одновременно меняя маршрутизацию и тарифы, что влияет на планы развертывания, расходы и совместимость пользователей и партнёров DeepSeek.

ИСТОЧНИКИ И ХРОНОЛОГИЯ

1
01
DEEPSEEK ПЕРВОИСТОЧНИК
Introducing DeepSeek-V4.1-Flash: smarter, faster, more efficient.

Introducing the smallest model in our new architecture family, with native visual understanding. Designed for greater capability, faster inference, higher throughput, and scaling to larger models. New Causal Encoder–Decoder architecture: just 8B active parameters for input, 16B for output. New pretraining methods + larger-scale RL post-training deliver benchmark results ahead of flagship models, including DeepSeek-V4…

↗