DeepSeek 开源 V4.1 Flash：552B 非对称 MoE 架构，砍掉 V4 Pro
机器之心 · wechat · 2026-09-10
DeepSeek V4.1 Flash 在网页、App 与 API 端全面上线并开源。模型为 552B 总参数的 MoE，采用全新 Causal-Encoder-Decoder 架构，输入侧仅激活 8B、输出侧激活 16B，配合新预训练方法与更大规模强化学习后训练，官方称核心指标全面超越 V4 Pro。
基准表现：在 DeepSWE v1.1（74.2，小幅领先 Opus5）、CyberGym、Automation-Bench 上取得图中最高分，但在 Terminal-Bench 3.0（30.0）上明显低于 Opus5（43.3）和 GPT-5.6 Sol（34.4），GPQA Diamond 等仍未全面占优，Coding/Agent 类任务竞争力强但并非全胜。
成本优化是另一主线：针对 Agent 负载「几万 token 输入换几百 token 输出」的特点做非对称设计；KV Cache 相比上一代大幅压缩，HBM 需求降至 1/4、SSD 降至 1/8，缓存小到权重读取成为瓶颈，社区测出 400 token/s 且速度不随上下文衰减。
价格与迁移：9 月 14 日后 V4 Pro API 下线，请求自动路由至 V4.1 Flash，闲时输入缓存命中 0.02 元、未命中 1 元、输出 4 元，高峰为闲时 2 倍。C 端网页/App 的快速、专家、识图三模式已合并接入 V4.1 Flash，支持深度思考+搜索。配套 DeepSeek Harness v0.1.5 同步更新，支持图片/PDF 上传与插件 UI 扩展；腾讯 WorkBuddy、CodeBuddy 与 OpenCode 已全量接入。
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