DeepSeek V4.1 Flash 1017
Red Neuronal
DeepSeek V4.1 Flash 1017 es una instantánea de octubre del modelo MoE disperso de DeepSeek, ofrecido por el proveedor como deepseek-flash.
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 1017?
DeepSeek V4.1 Flash 1017 es una instantánea fija del modelo DeepSeek V4.1 Flash del 17 de octubre de 2026; en la API del proveedor se ofrece como deepseek-flash, y conectarse a esta versión no requiere reescribir la integración. Su arquitectura es dispersa, mixture-of-experts: solo una parte de los parámetros funciona por solicitud, lo que proporciona gran conocimiento con costes moderados. La instantánea es valorada por su reproducibilidad: la versión no cambia con las actualizaciones de pesos. A través de BotHub, el modelo está disponible desde Rusia sin VPN ni tarjeta extranjera, el pago es en rublos según uso y los tokens no caducan. En la misma ventana hay otros modelos: es fácil comparar respuestas y cambiar, y una API única compatible con OpenAI evita reescribir código. Las solicitudes no se guardan, el canal está protegido con cifrado AES-GCM, y las empresas tienen acceso a contratos, facturas, EDI y límites en el panel de administración. Escenarios: asistentes de chat, widgets de soporte, preparación y reescritura de textos, resumen de documentos, generación de ideas y borradores, integración en productos vía API.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.
deepseek-v4.1-flash-1017:batch es un modelo de texto de DeepSeek. Acepta texto, documentos e imágenes, razona antes de responder, llama a funciones y devuelve JSON estructurado. Es adecuado para trabajar con código, analizar documentos grandes, procesar escaneos y tablas, así como para tuberías que requieren procesamiento por lotes. Contexto: hasta 1 048 576 tokens.
Hasta 943 718 tokens por respuesta: es el volumen máximo de salida indicado para el modelo en nuestros datos. La longitud real de la respuesta depende de la solicitud y la configuración, pero hay un gran margen: se puede obtener un análisis de código detallado, un documento largo o un JSON voluminoso sin necesidad de unir partes.
Sí. En nuestros datos, el modelo está marcado como compatible con el razonamiento previo a la respuesta: puede pensar en los pasos de la solución y luego dar el resultado. Esto es útil donde la lógica y la verificación de cálculos intermedios son importantes: en matemáticas, análisis de código y resolución de condiciones contradictorias.
Sí, ambos puntos están marcados en los datos del modelo: se admiten la llamada a funciones y la salida JSON estructurada. A través de ellos, se pueden conectar servicios externos, obtener datos vía API y devolver una respuesta en un formato que el programa analiza inmediatamente, lo cual es conveniente para la automatización y escenarios de agentes.
Imágenes y documentos: sí, están indicados entre los formatos de entrada del modelo. No hay mención sobre audio y video en nuestros datos, por lo que no prometemos que se puedan cargar. Si necesita dicho análisis, es mejor consultar con el soporte antes de comenzar a trabajar.
En nuestros datos no hay una evaluación de la calidad del idioma ruso para este modelo, por lo que no prometemos un resultado perfecto. El modelo funciona con entrada de texto normal, pero antes de ponerlo en marcha, vale la pena probarlo con sus propios ejemplos: ejecute consultas típicas y observe el resultado.