DeepSeek V4.1 Flash
Réseau Neuronal
DeepSeek V4.1 Flash est un modèle MoE creux basé sur l'architecture Causal Encoder-Decoder, avec API pour tâches par lots.
Longueur maximale de la réponse
(en tokens)
Taille du contexte
(en tokens)
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 (mixture-of-experts) creux de DeepSeek, le premier basé sur l'architecture Causal Encoder-Decoder : seule une partie des experts est activée à chaque étape, avec 8B paramètres activés en entrée. La version batch est conçue pour le traitement par lots lorsque la réponse n'est pas instantanée mais traitée en flux. Sur BotHub, le modèle fonctionne sans VPN ni carte étrangère ; le paiement s'effectue en roubles par carte russe, à l'usage, pour les jetons consommés qui n'expirent pas. Accédez à plus de 250 modèles dans la même fenêtre pour comparer les réponses. L'API compatible OpenAI permet de changer de modèle sans réécrire l'intégration. Les échanges sont chiffrés AES-GCM. Les entreprises bénéficient de contrats, factures, EDI et d'un panneau d'administration avec limites. Idéal pour annoter et classer des documents, traiter des lots de générations pour des fiches produits, analyser des tickets de support, préparer des brouillons de code, corriger des erreurs ou traiter des logs selon un planning.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.
C'est un modèle textuel DeepSeek avec un contexte de plus d'un million de jetons : il est adapté au travail sur le code, au refactoring, au débogage, à l'analyse de longs documents, à l'analytique et aux tâches STEM. Vous pouvez fournir du texte, des documents et des images en entrée, et le mode batch est pratique pour traiter de grands volumes de requêtes similaires.
La limite de sortie est de 131 072 jetons par réponse, ce qui suffit pour un document technique volumineux, un grand module de code ou une analyse détaillée. Le contexte peut contenir jusqu'à 1 048 576 jetons, permettant de charger les documents sources en entier.
Oui, le mode de raisonnement est pris en charge : le modèle décompose la tâche étape par étape avant de fournir un résultat. Cela aide considérablement en mathématiques, logique, analyse des exigences et débogage de code, où la séquence de raisonnement est plus importante que la vitesse.
Oui, le modèle fonctionne avec l'appel de fonctions (function calling) et la sortie structurée en JSON. Cela permet de créer des agents et des pipelines, de connecter des outils externes et d'obtenir des réponses prévisibles pour l'analyse. BotHub propose une API unique compatible OpenAI, vous n'aurez donc pas à réécrire l'intégration.
Selon nos données, le modèle accepte du texte, des documents et des images en entrée : vous pouvez envoyer une capture d'écran, un schéma, un PDF ou un fichier de code volumineux pour analyse. La prise en charge de l'audio et de la vidéo n'est pas indiquée pour ce modèle ; il fournit les résultats sous forme textuelle.
Les modèles DeepSeek traitent traditionnellement bien les requêtes en russe, bien que nous n'ayons pas de mesures spécifiques par langue. Nous vous recommandons de tester le modèle sur vos tâches dans BotHub : accès sans VPN ni carte étrangère, paiement en roubles à l'usage pour les jetons.