DeepSeek V4.1 Flash 正式发布

iFlicker · 2026-09-10T14:22:00+08:00

参数量是 552B ，看起来是重新预训练的模型，benchmark 看起来很棒。“新一代模型大幅减少了 KV Cache 缓存的大小，与上一代模型相比，对 HBM 的需求减少到 1/4 ，对 SSD 的需求减少到 1/8 。在 Agent 使用场景中，缓存命中的费用往往占比较高，对 KV Cache 的压缩大幅降低了 Agent 类任务的使用成本。”不知道用了什么黑科技，降价也是因为成本降了。“我们将会全力支持开源社区进行新模型的推理适配，并尝试通过各种方式扩大部署的范围。如果您有大规模部署的需求且具备相应的资源（ 2k 卡 GPU 、有存储集群），欢迎与我们联系。”帮忙做适配🤣公众号原文： https://mp.weixin.qq.com/s/qg0NU3NNUbp1co2PdkAPAg模型开源链接： https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash论文链接： https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash/blob/main/DeepSeek_V41_Tech_Report.pdf

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iFlicker2026-09-10
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参数量是 552B ，看起来是重新预训练的模型，benchmark 看起来很棒。
“新一代模型大幅减少了 KV Cache 缓存的大小，与上一代模型相比，对 HBM 的需求减少到 1/4 ，对 SSD 的需求减少到 1/8 。在 Agent 使用场景中，缓存命中的费用往往占比较高，对 KV Cache 的压缩大幅降低了 Agent 类任务的使用成本。”
不知道用了什么黑科技，降价也是因为成本降了。
“我们将会全力支持开源社区进行新模型的推理适配，并尝试通过各种方式扩大部署的范围。如果您有大规模部署的需求且具备相应的资源（ 2k 卡 GPU 、有存储集群），欢迎与我们联系。”
帮忙做适配🤣
公众号原文： https://mp.weixin.qq.com/s/qg0NU3NNUbp1co2PdkAPAg
模型开源链接： https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash
论文链接： https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash/blob/main/DeepSeek_V41_Tech_Report.pdf
主楼
guagecool2026-09-10
67642
非常夸张
#1
yidinghe2026-09-10
1420
买 K3 套餐的那些人要哭死了 😂
#2
kuandrew2026-09-10
67643
上班中途简单拿官方的 web 端试了一下，感觉确实又聪明一点了，之前抛给它计算的一个问题，不用提醒也能一轮问答出结果了
#3
xing76732026-09-10
41868
参数量增加一点倒是没啥，把 v4 pro 的 api 关了转 v4.1f 这个我是没看懂，完全把 B 端服务给忽略了，B 端很多客户就是需要 v4 pro 的大参数知识量
说实话做这个决策的人要单独拎出来挨批
ds 如果真打算认真做商业，这个决策起码让它们损失一半左右的收益
#4
june42026-09-10
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@xing7673 太实诚了，偷偷降智就行了
#5
mewking2026-09-10
45567
@xing7673 ds 到目前为止都言行合一，商业只是附带，不是首要目标
#6
abcfreedom2026-09-10
67599
梁圣归来
#7
xvb24212026-09-11
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workbuddy 的 v4.1flash 还限额，各位大佬还有没有哪些渠道？官方 api 高峰时段随便一两个任务就去掉几块了
#8

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