DeepSeek V4.1 Flash
нейросеть
DeepSeek V4.1 Flash — разреженная MoE-модель DeepSeek на архитектуре Causal Encoder-Decoder, deepseek api для пакетных задач.
Макс. длина ответа
(в токенах)
Размер контекста
(в токенах)
Стоимость промпта
(за 1M токенов)
Стоимость ответа
(за 1M токенов)
Как работает DeepSeek V4.1 Flash?
DeepSeek V4.1 Flash — разреженная mixture-of-experts модель DeepSeek и первая на архитектуре Causal Encoder-Decoder: на каждом шаге подключается лишь часть экспертов, на входе активируется 8B параметров. Вариант batch рассчитан на пакетный запуск задач, когда ответ нужен не мгновенно, а потоком. В BotHub модель работает без VPN и зарубежной карты, оплата российскими картами в рублях и по факту, за израсходованные токены, которые не сгорают. В том же окне более 250 нейросетей: переключайтесь и сравнивайте ответы, а единый OpenAI-совместимый API даёт сменить модель в мультимодельной системе, не переписывая интеграцию; переписка шифруется AES-GCM, компаниям доступны договор, счёт, ЭДО и админ-панель с лимитами. Пригодится, когда надо разметить и классифицировать массив документов, прогнать пакет однотипных генераций по карточкам товаров, разобрать обращения в поддержку, подготовить черновики кода и разборы ошибок или обрабатывать выгрузки и логи по расписанию.Частые вопросы о DeepSeek V4.1 Flash
Вы можете использовать результаты генерации в коммерческих целях. Все права на созданный контент принадлежат вам. Единственное ограничение: убедитесь, что в запросе не использовались защищённые авторским правом материалы третьих сторон. Ответственность за соблюдение прав на входные данные лежит на пользователе.
Это текстовая модель DeepSeek с контекстом свыше миллиона токенов: она подходит для работы с кодом, рефакторинга и отладки, разбора длинных документов, аналитики и STEM-задач. На вход можно подавать текст, документы и изображения, а в пакетном режиме удобно обрабатывать большие объёмы однотипных запросов.
Лимит вывода — до 131072 токенов за один ответ, этого достаточно для объёмного технического документа, крупного модуля кода или подробного разбора. При этом в контекст помещается до 1048576 токенов, так что исходные материалы можно загружать целиком.
Да, режим рассуждений поддерживается: модель разбирает задачу по шагам, прежде чем выдать результат. Это заметно помогает в математике, логике, анализе требований и поиске ошибок в коде, где важна не скорость, а последовательность выводов.
Да, модель работает с function calling и структурированным выводом в JSON. Это позволяет строить агентов и пайплайны, подключать внешние инструменты и получать предсказуемые ответы для парсинга. В BotHub доступен единый OpenAI-совместимый API, поэтому интеграцию переписывать не придётся.
По нашим данным модель принимает на вход текст, документы и изображения: можно отправить скриншот, схему, PDF или объёмный файл с кодом и попросить разбор. Поддержка аудио и видео у этой модели не отмечена, результат она выдаёт текстом.
Модели DeepSeek традиционно работают с русскоязычными запросами на хорошем уровне, однако отдельных замеров по языкам в наших данных нет. Рекомендуем проверить модель на своих задачах в BotHub: доступ без VPN и зарубежной карты, оплата в рублях по факту за токены.