DeepSeek 开源发布 V4.1 Flash，超旗舰低价引热议

DeepSeek 于 9 月 10 日正式发布并开源新模型 V4.1 Flash，在网页、App 与 API 三端同步上线，API 模型名为 deepseek-flash，权重以 MIT 协议上架 Hugging Face（提供 fp8/8-bit 版本，支持 transformers 部署），并附论文。官方称其性能、费用、速度全面超越自家旗舰 V4 Pro，是近期最受关注的开源模型发布之一。

已确认

• 架构与规模：552B 总参数的非对称 MoE，采用全新 Causal Encoder-Decoder 架构，输入侧仅激活 8B 参数、输出侧激活 16B，支持最高 100 万 token 上下文，借助跨层共享的压缩 KV Cache 等技术节省 7/8 的 KV 缓存开销（@YuchenjUW 称 KV cache 每 token 体积再降 4 倍），并采用两阶段稀疏索引器等设计。官方称非对称激活与 KV 缓存节省是跑赢旗舰的关键。
• 多模态与生态：这是 DeepSeek 新架构家族中首个原生支持视觉理解（image-text-to-text）的模型，也是该家族目前最小的成员，可为更大规模模型铺路；vLLM 与 SGLang 均提供零日支持，并已在 NVIDIA/AMD GPU 上验证。官方公开征集 2000 GPU + 存储集群级别的大规模部署合作。
• 定价与基准：官方公布新定价，谷峰价差 50%；社区转述输入价格约 $0.14-0.15/M、输出约 $0.60/M；@kimmonismus 称输出价格仅为 GPT-5.6 Sol 的 6%，@YuchenjUW 称整体成本约为其 3%。据 Artificial Analysis 数据，V4.1 Flash 在其 Intelligence Index 得分 40，反超自家 1.6T 参数的 Pro 旗舰，而 token 价格便宜约 4 倍；社区帖称 DeepSWE v1.1 得分 74.2%、CyberGym 88.1 vs 84.5，API 成本约为 Opus 5 的 2.5%。
• V4 Pro 退役与路由：官方公告称，在 V4.1 Pro 上线前，所有 V4 Pro 请求将被自动路由到 V4.1 Flash 并按更低价格计费；据 @markk 转述，9 月 14 日起 V4 Pro 请求即切换。旧模型 V4-Flash 与 V4-Flash-Vision-E 等也将退役。V4.1 Flash 距 7 月的 V4-Flash 发布仅约六周，迭代节奏明显加快。
• 行业反应：Hugging Face 联合创始人 Thom Wolf 称该模型重回开源排行榜榜首且价格极低，并制作前向传播可视化视频展示其推理设计；多位研究者将其视为近期最重要的模型发布之一。Redis 作者 antirez 持保留态度，认为相比上一代 4.0 Flash 并非质的飞跃——backbone 参数翻倍仅带来小幅领先。

尚未确认

• 部分转发帖（@solyarisoftware）出现 769B 总参数的说法，与官方口径的 552B 不一致，以官方 552B 为准。@ns123abc 称每百万 token 成本约为竞品的 1/86、输出速度 420-507 tok/s（快于 Gemini），该说法源自网络爆料，数字待独立验证。

为什么重要

• 以极低的激活参数量和成本达到超越旗舰 V4 Pro 的表现，配合 MIT 开源，可能进一步压低行业推理价格并冲击闭源厂商；但如 antirez 所指出的，相对前代的代际提升幅度存在争议。
• V4 Pro 用户需注意 9 月 14 日前后自动路由带来的行为变化，依赖其能力的开发者应在切换前评估实际表现。
• 百万 token 上下文、原生视觉与 7/8 的 KV 缓存节省，对长文档与智能体工作流场景的可用性和成本有直接影响；该模型还为同架构家族更大规模模型铺路。

2026-09-09 ~ 2026-09-11 · 57 条相关

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