DeepSeek 发布 V4.1-Flash：552B 骨干、百万上下文
DeepSeek 于 9 月 11 日前后正式发布新架构家族中最小的成员 DeepSeek-V4.1-Flash，并同步更新网页版和 App，主打「快速、专家、识图」三合一。该模型为多模态 MoE 架构，骨干参数 552B（Ollama 页面标注总参数 763B），原生支持图文输入，具备原生视觉理解能力，支持最长约 100 万 token 上下文，同时支持 vision、tools 与 thinking 等能力，面向 agentic 与长上下文场景。
已确认
- DeepSeek 官方确认 V4.1-Flash 是新架构家族中最小的模型，主打更高能力、更快推理、更高吞吐，并为家族后续更大模型做准备。
- 模型采用 Causal Encoder-Decoder 架构，KV 缓存缩小 4 倍。
- Fireworks 宣布上线该模型，定位编码与智能体场景；FLock API 平台与 Ollama（云端模式）也已上线。
- 据 APPSO 报道，主干参数从此前的 284B 翻倍至 552B，但速度反而更快：实测 420-507 tok/s，另有用户测得约 217 tok/s。
尚未确认
- 帖子材料中对参数规模的表述存在差异：转发帖称 552B 参数，Ollama 页面标注 763B 总参数、552B 骨干参数，官方口径尚需进一步核实。
- 「建站成本仅 Claude 的 1/40」「Agent 成绩反超 Claude」等对比性说法源自转发与媒体转述，具体测试条件不明。
为什么重要
- 该模型是 DeepSeek 新架构家族的首发小尺寸成员，其能力与成本表现将为后续更大模型定下基调。
- 552B 骨干参数叠加百万 token 上下文和 4 倍 KV 缓存压缩，在长上下文与 agentic 场景下对同类闭源模型构成直接竞争压力。
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一手来源
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- 【源头】DeepSeek 发布 V4.1-Flash:百万 token 上下文,KV 缓存缩小 4 倍 — matlabulous · 2026-09-11
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