DeepSeek V4.1 Flash
нейросеть
DeepSeek V4.1 Flash — разреженная MoE-модель DeepSeek на архитектуре Causal Encoder-Decoder, доступная в BotHub через единый API.
Характеристики
- Входные данные
- текст, изображения, документы
- Результат
- текст
- Размер контекста
- 1 048 576 токенов
- Макс. длина ответа
- 943 718 токенов
- Уровни рассуждений
- без рассуждений, низкий, высокий, max
- Возможности
- рассуждения, вызов функций
Стоимость промпта
(за 1M токенов)
Стоимость ответа
(за 1M токенов)
Как работает DeepSeek V4.1 Flash?
DeepSeek V4.1 Flash — разреженная MoE-модель от DeepSeek и первая модель компании, построенная на архитектуре Causal Encoder-Decoder (CED). На входе она активирует около 8B параметров, при генерации — 16B, поэтому вычислительная нагрузка остаётся умеренной. Именно связка CED и разреженных экспертов отличает эту версию от прежних сборок DeepSeek. В BotHub модель открывается сразу: без VPN и зарубежной карты, с оплатой российскими картами в рублях и по факту — за израсходованные токены, которые не сгорают. Рядом в том же окне лежат другие модели из каталога 250+, поэтому один и тот же запрос легко прогнать через несколько нейросетей и сравнить ответы. Для разработчиков есть единый OpenAI-совместимый API: подключаете DeepSeek V4.1 Flash и меняете модель одной строкой, не переписывая интеграцию. Переписка шифруется по AES-GCM и не сохраняется, а компаниям доступны договор, счёт, ЭДО и админ-панель с лимитами. Подойдёт, чтобы сводить длинные документы в краткие выжимки, отвечать на типовые обращения в поддержке, готовить черновики текстов и извлекать структурированные данные из сырых записей.Частые вопросы о DeepSeek V4.1 Flash
Вы можете использовать результаты генерации в коммерческих целях. Все права на созданный контент принадлежат вам. Единственное ограничение: убедитесь, что в запросе не использовались защищённые авторским правом материалы третьих сторон. Ответственность за соблюдение прав на входные данные лежит на пользователе.
Модель работает с текстом, принимает на вход документы и изображения, поддерживает рассуждения перед ответом и вызов функций. Контекстное окно — 1 048 576 токенов, поэтому вы можете загружать объёмные отчёты, кодовые базы и длинные переписки: разбирать их, писать и рефакторить код, искать ошибки, готовить выжимки и аналитику.
Лимит вывода — 943 718 токенов на один ответ, это очень большой объём для генерации. Вы можете получать целые разделы документации, крупные модули кода, подробные разборы и длинные структурированные отчёты, не разбивая задачу на десятки отдельных запросов.
Да, режим рассуждений подтверждён в наших данных. Модель выстраивает цепочку шагов перед финальным ответом, что заметно помогает в задачах со логикой, математикой и STEM, при отладке кода и при разборе условий, где важен не только результат, но и проверяемый ход решения.
Да, модель поддерживает function calling и структурированный вывод JSON. Вы можете подключать её к внешним сервисам, базам и собственным инструментам, получая ответы в заданной схеме. Через единый OpenAI-совместимый API BotHub это подключается без переписывания интеграции при переключении на другую модель.
Изображения и документы модель принимает на вход — это подтверждено нашими данными: можно отправить скриншот, схему, PDF или таблицу и обсудить содержимое. Приём аудио и видео у нас не отмечен, поэтому для таких форматов удобнее выбрать профильную модель в том же интерфейсе.
Языковые характеристики модели в наших данных не зафиксированы, поэтому точнее всего проверить её прямо на вашей задаче. Интерфейс BotHub и оплата — в рублях российскими картами, без VPN, а оплата идёт по факту за токены, так что тестовый прогон обойдётся недорого.