DeepSeek V4.1 Flash
Red Neuronal
DeepSeek V4.1 Flash: modelo MoE disperso de DeepSeek con arquitectura Causal Encoder-Decoder, API de DeepSeek para tareas por lotes.
Longitud máxima de respuesta
(en tokens)
Tamaño del contexto
(en tokens)
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 (mixture-of-experts) de DeepSeek y el primero con arquitectura Causal Encoder-Decoder: en cada paso solo se activa una parte de los expertos, con 8B de parámetros activados en la entrada. La variante batch está diseñada para ejecutar tareas por lotes cuando la respuesta no se necesita al instante, sino en flujo. En BotHub, el modelo funciona sin VPN ni tarjetas extranjeras; el pago es en rublos con tarjetas rusas, solo por los tokens consumidos que no caducan. Accede a más de 250 redes neuronales en una sola ventana: cambia y compara respuestas. La API compatible con OpenAI permite cambiar de modelo en sistemas multimodelo sin reescribir la integración. Los chats están cifrados con AES-GCM. Para empresas, ofrecemos contratos, facturación, EDI y panel de administración con límites. Es ideal para etiquetar y clasificar documentos, procesar lotes de descripciones de productos, analizar tickets de soporte, preparar borradores de código, depurar errores o procesar registros y logs programados.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.
Es un modelo de texto de DeepSeek con un contexto de más de un millón de tokens: es adecuado para trabajar con código, refactorización y depuración, análisis de documentos largos, analítica y tareas STEM. Puede recibir texto, documentos e imágenes, y el modo por lotes es útil para procesar grandes volúmenes de solicitudes similares.
El límite de salida es de hasta 131,072 tokens por respuesta, suficiente para un documento técnico extenso, un módulo de código grande o un análisis detallado. Además, el contexto admite hasta 1,048,576 tokens, por lo que puede cargar materiales fuente completos.
Sí, se admite el modo de razonamiento: el modelo desglosa la tarea paso a paso antes de dar un resultado. Esto ayuda notablemente en matemáticas, lógica, análisis de requisitos y búsqueda de errores en código, donde la secuencia de conclusiones es más importante que la velocidad.
Sí, el modelo funciona con llamadas a funciones (function calling) y salida estructurada en JSON. Esto permite crear agentes y pipelines, conectar herramientas externas y obtener respuestas predecibles para el análisis. BotHub ofrece una API compatible con OpenAI, por lo que no es necesario reescribir la integración.
Según nuestros datos, el modelo acepta texto, documentos e imágenes: puede enviar capturas de pantalla, esquemas, PDF o archivos de código extensos para su análisis. No se indica soporte para audio o video; el modelo entrega los resultados en texto.
Los modelos DeepSeek tradicionalmente manejan consultas en ruso a un buen nivel, aunque no tenemos mediciones específicas por idioma. Recomendamos probar el modelo con sus tareas en BotHub: acceso sin VPN ni tarjetas extranjeras, pago en rublos por tokens consumidos.