DeepSeek V4.1 Flash 1017
Réseau Neuronal
DeepSeek V4.1 Flash 1017 est un instantané daté du modèle DeepSeek V4.1 Flash basé sur une architecture MoE pour le code et le texte.
Caractéristiques
- Entrée
- texte, images, documents
- Sortie
- texte
- Taille du contexte
- 1 048 576 tokens
- Longueur maximale de la réponse
- 393 216 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 1017?
DeepSeek V4.1 Flash 1017 est un instantané figé de DeepSeek V4.1 Flash du 17 octobre 2026 ; chez le fournisseur, ce modèle est disponible via l'API sous le nom deepseek-flash. Il repose sur une architecture creuse mixture-of-experts : seule une partie des experts est activée par requête, rendant le modèle économique pour les tâches textuelles en flux. La référence à la date de l'instantané est cruciale lorsque le comportement du modèle doit rester constant entre les versions. Via BotHub, la connexion se fait sans VPN ni carte étrangère : payez avec des cartes russes en roubles, à l'usage, pour des jetons qui n'expirent pas. Plus de 250 modèles sont disponibles dans une interface unique, facilitant la comparaison et le basculement. Une API unique compatible OpenAI intègre le modèle à votre service sans nécessiter de réécriture lors d'un changement de modèle ; le trafic est chiffré en AES-GCM et les conversations ne sont pas conservées. Les entreprises bénéficient de contrats, factures, EDI et d'un panneau d'administration avec limites. Utilisez ce modèle pour écrire et refactoriser du code, analyser des erreurs, traiter et structurer du texte en masse, préparer des brouillons de documentation et assembler des pipelines multimodaux.Questions fréquentes sur DeepSeek V4.1 Flash 1017
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.
C'est un modèle textuel DeepSeek avec un mode de raisonnement. Il est adapté au travail sur le code : écriture, refactorisation et débogage, ainsi qu'à l'analyse, aux tâches STEM et à l'analyse de documents. Vous pouvez fournir du texte, des fichiers et des images, ce qui est pratique pour extraire des données de captures d'écran et de tableaux.
La limite de sortie est de 393 216 jetons par réponse, et la fenêtre contextuelle est de 1 048 576 jetons. Cela suffit pour générer un grand module de code, une analyse technique détaillée ou un long document complet sans diviser la tâche en dizaines de requêtes distinctes.
Oui, le mode de raisonnement est confirmé. Le modèle construit d'abord une chaîne d'étapes, puis fournit une réponse — cela aide en mathématiques, logique, débogage de code et analyse multi-étapes. Pour les requêtes simples, cette approche n'est généralement pas nécessaire, mais elle améliore considérablement la précision sur les tâches complexes.
Oui, le modèle prend en charge l'appel de fonctions (function calling) et la sortie structurée en JSON. Vous pouvez le connecter à vos outils, bases de données et services externes via l'API unique compatible OpenAI de BotHub, et basculer vers un autre modèle si nécessaire sans réécrire l'intégration.
Selon nos données, le modèle accepte en entrée du texte, des documents et des images : vous pouvez envoyer une capture d'écran d'interface, un schéma, un graphique ou un PDF et demander d'analyser le contenu. Il n'y a aucune mention concernant l'audio ou la vidéo. Le modèle répond par du texte — il ne génère pas d'images.
Les modèles DeepSeek ont été entraînés sur des données multilingues et fonctionnent généralement bien avec les requêtes en russe. Nous n'avons pas de caractéristiques précises par langue, il est donc plus simple de tester sur votre propre tâche : dans BotHub, vous pouvez exécuter la même invite sur plusieurs modèles et comparer le résultat.