DeepSeek V4.1 Flash
нейросеть
DeepSeek V4.1 Flash — разреженная MoE-модель DeepSeek на архитектуре Causal Encoder-Decoder, deepseek api для пакетных задач.
Характеристики
- Входные данные
- текст, изображения, документы
- Результат
- текст
- Размер контекста
- 1 048 576 токенов
- Макс. длина ответа
- 384 000 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 mixture-of-experts модель DeepSeek и первая на архитектуре Causal Encoder-Decoder: на каждом шаге подключается лишь часть экспертов, на входе активируется 8B параметров. Вариант batch рассчитан на пакетный запуск задач, когда ответ нужен не мгновенно, а потоком. В BotHub модель работает без VPN и зарубежной карты, оплата российскими картами в рублях и по факту, за израсходованные токены, которые не сгорают. В том же окне более 250 нейросетей: переключайтесь и сравнивайте ответы, а единый OpenAI-совместимый API даёт сменить модель в мультимодельной системе, не переписывая интеграцию; переписка шифруется AES-GCM, компаниям доступны договор, счёт, ЭДО и админ-панель с лимитами. Пригодится, когда надо разметить и классифицировать массив документов, прогнать пакет однотипных генераций по карточкам товаров, разобрать обращения в поддержку, подготовить черновики кода и разборы ошибок или обрабатывать выгрузки и логи по расписанию.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.
Это текстовая модель DeepSeek с контекстом свыше миллиона токенов: она подходит для работы с кодом, рефакторинга и отладки, разбора длинных документов, аналитики и STEM-задач. На вход можно подавать текст, документы и изображения, а в пакетном режиме удобно обрабатывать большие объёмы однотипных запросов.
Лимит вывода — до 131072 токенов за один ответ, этого достаточно для объёмного технического документа, крупного модуля кода или подробного разбора. При этом в контекст помещается до 1048576 токенов, так что исходные материалы можно загружать целиком.
Да, режим рассуждений поддерживается: модель разбирает задачу по шагам, прежде чем выдать результат. Это заметно помогает в математике, логике, анализе требований и поиске ошибок в коде, где важна не скорость, а последовательность выводов.
Да, модель работает с function calling и структурированным выводом в JSON. Это позволяет строить агентов и пайплайны, подключать внешние инструменты и получать предсказуемые ответы для парсинга. В BotHub доступен единый OpenAI-совместимый API, поэтому интеграцию переписывать не придётся.
По нашим данным модель принимает на вход текст, документы и изображения: можно отправить скриншот, схему, PDF или объёмный файл с кодом и попросить разбор. Поддержка аудио и видео у этой модели не отмечена, результат она выдаёт текстом.
Модели DeepSeek традиционно работают с русскоязычными запросами на хорошем уровне, однако отдельных замеров по языкам в наших данных нет. Рекомендуем проверить модель на своих задачах в BotHub: доступ без VPN и зарубежной карты, оплата в рублях по факту за токены.