DeepSeek V4.1 Flash
Réseau Neuronal
DeepSeek V4.1 Flash est un modèle MoE creux basé sur l'architecture Causal Encoder-Decoder, disponible sur BotHub via une API unique.
Caractéristiques
- Entrée
- texte, images, documents
- Sortie
- texte
- Taille du contexte
- 1 048 576 tokens
- Longueur maximale de la réponse
- 943 718 tokens
- Niveaux de raisonnement
- aucun, faible, élevé, max
- Fonctionnalités
- raisonnement, appel de fonctions
Coût du prompt
(par 1M tokens)
Coût de la réponse
(par 1M tokens)
Comment ça marche DeepSeek V4.1 Flash?
DeepSeek V4.1 Flash est un modèle MoE creux de DeepSeek et le premier de l'entreprise basé sur l'architecture Causal Encoder-Decoder (CED). Il active environ 8B de paramètres en entrée et 16B lors de la génération, maintenant une charge de calcul modérée. C'est la combinaison du CED et des experts creux qui distingue cette version des précédentes. Sur BotHub, le modèle est accessible immédiatement : sans VPN ni carte étrangère, avec paiement en roubles par cartes russes et facturation à l'usage pour les jetons consommés, qui n'expirent pas. D'autres modèles du catalogue de plus de 250 options sont disponibles dans la même fenêtre, permettant de tester facilement une requête sur plusieurs réseaux et de comparer les réponses. Pour les développeurs, une API unique compatible OpenAI est disponible : connectez DeepSeek V4.1 Flash et changez de modèle en une ligne sans réécrire l'intégration. Les échanges sont chiffrés en AES-GCM et ne sont pas conservés. Les entreprises bénéficient de contrats, factures, EDI et d'un panneau d'administration avec limites. Idéal pour résumer de longs documents, répondre aux demandes de support, rédiger des brouillons et extraire des données structurées.Questions fréquentes sur DeepSeek V4.1 Flash
Vous pouvez utiliser les résultats générés à des fins commerciales. Tous les droits sur le contenu créé vous appartiennent. Seule restriction : vérifiez que la requête ne contient pas de contenus protégés par le droit d'auteur appartenant à des tiers. Le respect des droits sur les données d'entrée relève de votre responsabilité.
Le modèle traite le texte, accepte des documents et images, prend en charge le raisonnement avant réponse et l'appel de fonctions. Fenêtre contextuelle de 1 048 576 jetons : vous pouvez charger des rapports volumineux, bases de code et longues conversations pour les analyser, écrire et refactoriser du code, corriger des erreurs, préparer des résumés et des analyses.
Limite de sortie de 943 718 jetons par réponse, un volume très important pour la génération. Vous pouvez obtenir des sections entières de documentation, de grands modules de code, des analyses détaillées et de longs rapports structurés sans diviser la tâche en dizaines de requêtes.
Oui, le mode de raisonnement est confirmé dans nos données. Le modèle construit une chaîne d'étapes avant la réponse finale, ce qui aide considérablement pour les tâches de logique, mathématiques, STEM, le débogage de code et l'analyse de conditions où le processus de résolution est aussi important que le résultat.
Oui, le modèle prend en charge le 'function calling' et la sortie JSON structurée. Vous pouvez le connecter à des services externes, bases de données et outils propriétaires, en obtenant des réponses selon un schéma défini. Via l'API unique compatible OpenAI de BotHub, cela se connecte sans réécrire l'intégration lors du changement de modèle.
Le modèle accepte les images et documents en entrée, comme confirmé par nos données : vous pouvez envoyer une capture d'écran, un schéma, un PDF ou un tableau pour en discuter. La réception audio et vidéo n'est pas indiquée, il est donc préférable de choisir un modèle spécialisé dans la même interface pour ces formats.
Les caractéristiques linguistiques du modèle ne sont pas documentées dans nos données, il est donc préférable de le tester directement sur votre tâche. L'interface BotHub et le paiement se font en roubles avec des cartes russes, sans VPN, et la facturation est à l'usage, donc un test ne coûtera pas cher.