DeepSeek V4.1 Flash
Red Neuronal
DeepSeek V4.1 Flash es un modelo MoE disperso de DeepSeek con arquitectura Causal Encoder-Decoder, disponible en BotHub vía API.
Características
- Entrada
- texto, imágenes, documentos
- Salida
- texto
- Tamaño del contexto
- 1 048 576 tokens
- Longitud máxima de respuesta
- 943 718 tokens
- Niveles de razonamiento
- ninguno, bajo, alto, max
- Funciones
- razonamiento, llamada a funciones
Costo del prompt
(por 1M tokens)
Costo de la respuesta
(por 1M tokens)
Cómo funciona DeepSeek V4.1 Flash?
DeepSeek V4.1 Flash es un modelo MoE disperso de DeepSeek y el primero de la compañía basado en la arquitectura Causal Encoder-Decoder (CED). Activa unos 8B de parámetros en la entrada y 16B durante la generación, manteniendo una carga computacional moderada. Esta combinación de CED y expertos dispersos distingue a esta versión de las anteriores de DeepSeek. En BotHub, el modelo está disponible de inmediato: sin VPN ni tarjetas extranjeras, con pago en rublos mediante tarjetas rusas y solo por los tokens consumidos, que no caducan. En la misma ventana encontrará otras modelos de un catálogo de más de 250, lo que facilita comparar respuestas enviando la misma consulta a varias redes neuronales. Para desarrolladores, ofrecemos una API compatible con OpenAI: conecte DeepSeek V4.1 Flash y cambie de modelo con una sola línea sin reescribir la integración. Los chats se cifran mediante AES-GCM y no se guardan. Las empresas disponen de contratos, facturas, intercambio electrónico de documentos y panel de administración con límites. Ideal para resumir documentos largos, responder consultas de soporte, redactar borradores y extraer datos estructurados.Preguntas frecuentes sobre DeepSeek V4.1 Flash
Puede usar los resultados generados con fines comerciales. Todos los derechos sobre el contenido creado le pertenecen. La única restricción: asegúrese de que la solicitud no incluya material de terceros protegido por derechos de autor. El usuario es responsable de respetar los derechos sobre los datos de entrada.
El modelo trabaja con texto, acepta documentos e imágenes, admite razonamiento previo a la respuesta y llamada a funciones. Con una ventana de contexto de 1 048 576 tokens, puede cargar informes extensos, bases de código y conversaciones largas: analizarlos, escribir y refactorizar código, buscar errores, preparar resúmenes y análisis.
El límite de salida es de 943 718 tokens por respuesta, un volumen muy grande para la generación. Puede obtener secciones completas de documentación, módulos de código grandes, análisis detallados e informes estructurados largos sin dividir la tarea en decenas de solicitudes separadas.
Sí, el modo de razonamiento está confirmado en nuestros datos. El modelo construye una cadena de pasos antes de la respuesta final, lo que ayuda notablemente en tareas de lógica, matemáticas y STEM, depuración de código y análisis de condiciones donde no solo importa el resultado, sino también el proceso de solución verificable.
Sí, el modelo admite 'function calling' y salida estructurada en JSON. Puede conectarlo a servicios externos, bases de datos y herramientas propias, obteniendo respuestas en un esquema definido. A través de la API de BotHub, compatible con OpenAI, esto se conecta sin reescribir la integración al cambiar de modelo.
El modelo acepta imágenes y documentos, confirmado por nuestros datos: puede enviar capturas de pantalla, esquemas, PDF o tablas y discutir el contenido. La recepción de audio y video no está marcada, por lo que para esos formatos es más conveniente elegir un modelo especializado en la misma interfaz.
Las características lingüísticas del modelo no están registradas en nuestros datos, por lo que lo más preciso es probarlo directamente con su tarea. La interfaz de BotHub y el pago son en rublos con tarjetas rusas, sin VPN, y el pago se realiza por los tokens consumidos, por lo que una prueba no resultará costosa.