DeepSeek V4.1 Flash 1017
Red Neuronal
DeepSeek V4.1 Flash 1017: snapshot de DeepSeek V4.1 Flash con arquitectura MoE para tareas de código y texto.
Características
- Entrada
- texto, imágenes, documentos
- Salida
- texto
- Tamaño del contexto
- 1 048 576 tokens
- Longitud máxima de respuesta
- 393 216 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 1017?
DeepSeek V4.1 Flash 1017 es un snapshot de DeepSeek V4.1 Flash del 17 de octubre de 2026; el proveedor ofrece este modelo en la API bajo el nombre deepseek-flash. Se basa en una arquitectura dispersa mixture-of-experts: solo se activan algunos expertos por solicitud, lo que hace que el modelo sea eficiente en tareas de texto. La fecha del snapshot es importante cuando el comportamiento del modelo no debe cambiar entre versiones. A través de BotHub, la conexión es sin VPN ni tarjetas extranjeras: pague con tarjetas rusas en rublos y solo por los tokens utilizados, que no caducan. Con más de 250 modelos en una sola ventana, es fácil comparar respuestas y cambiar de modelo. Una API única compatible con OpenAI integra el modelo en su servicio sin necesidad de reescribir la integración al cambiar de modelo; el tráfico está cifrado con AES-GCM y el historial no se guarda. Las empresas disponen de contrato, facturación, EDI y panel de administración con límites. Utilice este modelo para escribir y refactorizar código, analizar errores, procesar y estructurar texto, preparar borradores de documentación y crear pipelines multimodelo.Preguntas frecuentes sobre DeepSeek V4.1 Flash 1017
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.
Es un modelo de texto de DeepSeek con modo de razonamiento. Es adecuado para trabajar con código: escritura, refactorización y depuración, así como para análisis, tareas STEM y análisis de documentos. Puede recibir texto, archivos e imágenes, lo cual es útil para extraer datos de capturas de pantalla y tablas.
El límite de salida es de hasta 393 216 tokens por respuesta, y la ventana de contexto es de 1 048 576 tokens. Esto es suficiente para generar un gran módulo de código, un análisis técnico detallado o un documento largo completo sin dividir la tarea en decenas de solicitudes separadas.
Sí, el modo de razonamiento está confirmado. El modelo primero construye una cadena de pasos y luego da una respuesta; esto ayuda en matemáticas, lógica, depuración de código y análisis de múltiples pasos. En solicitudes simples, este enfoque generalmente no es necesario, pero en las complejas aumenta notablemente la precisión.
Sí, el modelo admite llamadas a funciones (function calling) y salida estructurada en JSON. Se puede conectar a sus herramientas, bases de datos y servicios externos a través de la API única de BotHub compatible con OpenAI, y si es necesario, cambiar a otro modelo sin reescribir la integración.
Según nuestros datos, se aceptan texto, documentos e imágenes: puede enviar una captura de pantalla de una interfaz, un esquema, un gráfico o un PDF y pedir que analice el contenido. No hay notas sobre audio o video. El modelo responde con texto; no genera imágenes.
Los modelos DeepSeek fueron entrenados con datos multilingües y, en general, funcionan bien con solicitudes en ruso. No tenemos características exactas por idioma en nuestros datos, por lo que es más fácil probarlo con su propia tarea: en BotHub puede ejecutar el mismo prompt a través de varios modelos y comparar el resultado.