Технические характеристики и архитектура
DeepSeek V4.1 Flash (DSF) — это мультимодальная модель архитектуры MoE (Mixture-of-Experts). Модель имеет 552 миллиарда параметров, из которых в активном состоянии находятся только 16 миллиардов. Она поддерживает контекстное окно объемом 1 миллион токенов и принимает на вход как текст, так и изображения. Обновление до ревизии 1017 принесло значительные улучшения в эффективности использования ресурсов.
Экономическая эффективность и производительность
Главное преимущество новой версии — радикальное снижение требований к аппаратному обеспечению. По сравнению с предшественником V4 Flash, версия 1017 использует в 4 раза меньше HBM и в 8 раз меньше SSD-памяти для хранения KV-кэша, расходуя всего 890 байт на запись токена. Это делает модель идеальной для агентов, работающих с длинными сессиями.
| Параметр | Значение / Характеристика |
|---|---|
| Архитектура | MoE (552B всего, 16B активных) |
| Контекстное окно | 1 000 000 токенов |
| Стоимость ввода (off-peak) | $0.15 за 1 млн токенов |
| Стоимость вывода (off-peak) | $0.60 за 1 млн токенов |
| Стоимость при кэшировании | $0.003 за 1 млн токенов |
| Поиск (API) | $0.75 за 1000 запросов |
Рейтинги и бенчмарки
Внутренние тесты DeepSeek позиционируют модель между GPT-5.6 Sol и Claude Opus 5. Однако независимая платформа Artificial Analysis занимает более сдержанную позицию. В индексе интеллекта для открытых моделей DSF-1017 заняла 2-е место с оценкой 45, уступая лидеру (Claude Opus 5.5 с оценкой 58). При этом модель входит в число самых быстрых в своем классе, уступая по соотношению цена/задача только Xiaomi MiMo V2.6-Pro.
Цена низкой стоимости: проблема галлюцинаций
Несмотря на высокую скорость и низкую цену, модель страдает от серьезной проблемы с надежностью. В бенчмарке Omniscience от Artificial Analysis, оценивающем способность модели «знать, чего она не знает», DSF-1017 показала один из худших результатов среди открытых моделей. Она дала правильный ответ в 43% случаев, но в 67% случаев, когда ответа не было, модель начала галлюцинировать, выдумывая факты. Итоговый индекс достоверности составил всего 5 баллов против 20 у Kimi K3-max и 42+ у проприетарных лидеров.
Рекомендации по применению
Авторы статьи рекомендуют использовать DeepSeek V4.1 Flash для задач с верифицируемым выводом: программирование, OCR с последующей проверкой, конвертация форматов. В этих сценариях агент может самостоятельно проверить результат и исправить ошибку. Для открытых исследований, поиска фактов и создания точных документов модель не подходит из-за высокого риска выдуманных данных.
Бенчмарки
| Бенчмарк | DeepSeek V4.1 Flash | Claude Opus 5.5 | Kimi K3-max |
|---|---|---|---|
| Artificial Analysis Intelligence Index | 45score | 58score | — |
| Artificial Analysis Omniscience | 43% | — | 0% |
Жирным — лучший результат в строке. Источник цифр — официальная публикация.
Источник: Tom's Hardware ↗