DeepSeek Flash er det almindeligt anvendte navn for DeepSeek V4.1 Flash: DeepSeeks nyeste multimodale AI-model, optimeret til effektiv inferens, langkontekst-ræsonnering, kodning og agentiske workflows. Modellen blev officielt udgivet den 10. september 2026 og er tilgængelig via DeepSeek API under model-ID'et deepseek-flash.
Denne side bruger DeepSeek Flash som primært nøgleord, samtidig med at alle tekniske specifikationer og benchmarkresultater forbliver specifikke for DeepSeek V4.1 Flash.
Teknisk specifikation for DeepSeek Flash
| Specifikation | DeepSeek Flash |
|---|---|
| Officielt API-model-ID | deepseek-flash |
| Udgivelsesdato | 10. september 2026 |
| Arkitektur | Kausal encoder-decoder (CED) med Mixture-of-Experts (MoE) |
| Backbone-parametre | 552B |
| Aktiverede parametre | Cirka 8B under prefill; 16B under dekodning |
| Kontekstvindue | Op til 1 million tokens |
| Inputmodaliteter | Tekst og billeder |
| Ræsonneringskontrol | Kontinuerligt justerbar fra 1 til 100 |
| MoE-konfiguration | 1 delt ekspert og 384 routede eksperter; 6 routede eksperter aktiveres pr. token |
| Globalt KV-cache-fodaftryk | Cirka 890 bytes pr. token |
| Træningskorpus | Cirka 45T multimodale tokens |
| Licens | MIT-licens |
| Officiel pris uden for spidsbelastning | RMB 0.02/M cache-hit input tokens; RMB 1/M cache-miss input tokens; RMB 4/M output tokens |
| Pris i spidsbelastning | Dobbelt så høje som uden for spidsbelastning |
Priser, tilgængelighed og routingpolitikker kan ændre sig. Bekræft det aktuelle model-ID og satserne, før du implementerer en produktionsapplikation.
Hvad er DeepSeek Flash?
DeepSeek Flash er en multimodal Mixture-of-Experts-model designet til langkontekst-ræsonnering, softwareudvikling, værktøjskald og autonome agent-workflows.
Modellen kombinerer en backbone på 552 milliarder parametre med sparsom aktivering. Den bruger cirka 8 milliarder parametre under inputbehandling og 16 milliarder parametre under dekodning. Dette gør det muligt for DeepSeek Flash at bevare en betydelig modelkapacitet uden at aktivere hele netværket for hvert token.
Modellen understøtter op til én million tokens kontekst og kan behandle billeder og tekst nativt. Den er tilgængelig via DeepSeek API under modelnavnet deepseek-flash, mens ældre V4 Flash-identifikatorer viderestilles til den nye model for kompatibilitet.
Hvad er de vigtigste funktioner i DeepSeek Flash
Kausal encoder-decoder-arkitektur
DeepSeek Flash bruger en 40-lags kausal encoder-decoder-arkitektur bestående af 20 encoder-lag og 20 decoder-lag.
I stedet for at generere en separat global KV-cache ved hvert decoder-lag projicerer decoderens globale cache fra encoderens endelige skjulte tilstande. Dette reducerer mængden af beregning, der kræves under behandling af lange input, og er særligt nyttigt til inputtunge agent-workloads.
Sparsom Mixture-of-Experts-routing
Hvert MoE-lag indeholder én delt ekspert og 384 routede eksperter. Seks routede eksperter aktiveres for hvert token.
Sparsom routing sænker de beregningsmæssige omkostninger ved inferens, samtidig med at modellen kan opretholde en stor overordnet parameterkapacitet. Dette design er nyttigt for tjenester med høj volumen, hvor gennemløb og omkostninger er lige så vigtige som maksimal intelligens.
Kontekst på én million tokens
DeepSeek Flash understøtter et kontekstvindue på op til 1M tokens. Dette gør det muligt for applikationer at levere meget store input i en enkelt forespørgsel, såsom:
- Komplette software-repositorier
- Lange juridiske eller finansielle dokumenter
- Tekniske manualer
- Forskningsarkiver
- Agent-historikker over flere sessioner
- Flere relaterede filer
Modelkortet anbefaler et kontekstvindue på 1M tokens og mindst 256K max_tokens til lokale inferensscenarier.
Compressed Sparse Attention 2
DeepSeek Flash introducerer Compressed Sparse Attention 2 (CSA2), som bruger opmærksomhedstilstandene Full, Reindex og Reuse.
Disse tilstande gør det muligt for modellen at dele KV-information mellem lag og genbruge sparse-attention-indeks. En hierarkisk sparsom indekser yderligere begrænser kandidathavet, som senere lag undersøger.
Sammen med FP4 main-KV-caching reducerer disse ændringer det globale KV-cache-fodaftryk til cirka 890 bytes pr. token—omkring en fjerdedel af fodaftrykket rapporteret for DeepSeek V4 Flash.
Naturlig multimodal forståelse
DeepSeek Flash behandler billeder og tekst i den samme konversation. Dets visionssystem bruger en DeepSeek-ViT-encoder, todimensionale roterende positionsindlejringer, pixel-unshuffle-nedsampling og et projektionslag, der konverterer visuelle features til sprogmodelindlejringer.
Modellen blev trænet fra bunden på et multimodalt korpus med cirka 45 billioner tokens.
Kontinuerligt justerbar ræsonnering
I stedet for kun at tilbyde nogle få faste ræsonneringstilstande understøtter DeepSeek Flash en numerisk indstilling for ræsonneringsindsats fra 1 til 100.
Lavere værdier kan reducere latenstid og omkostninger for rutineopgaver, mens højere værdier allokerer flere beregningsressourcer til krævende opgaver inden for kodning, matematik, planlægning og agentiske workflows.
Agent-orienterede komponenter
DeepSeek Flash omfatter flere komponenter målrettet AI-agenter:
- Engram-betinget hukommelse med token-baseret opslag
- DSpark-spekulativ dekodning
- Langkontekst sparsom opmærksomhed
- Værktøjer til kodning af prompts og svar
- Understøttelse af billeder, værktøjskald og ræsonneringsspor
- Kompatibilitet med agentrammeværker såsom Claude Code, Codex, mini-SWE og DeepSeek Harness
Hvordan fungerer DeepSeek Flash
En typisk DeepSeek Flash-forespørgsel følger denne sekvens:
- Tekst, billeder, systeminstruktioner, samtalehistorik og værktøjsdefinitioner konverteres til DeepSeeks samtaleformat.
- Billeder behandles af visions-encoderen og konverteres til visuelle indlejringer.
- MoE-routeren vælger et lille antal eksperter for hvert token.
- CSA2 og hierarkisk indeksering reducerer opmærksomhedsomkostningen for lange kontekster.
- Den valgte ræsonneringsindsats bestemmer, hvor meget inferensberegning der allokeres.
- DSpark genererer og verificerer kandidat-tokens for at forbedre dekodningshastigheden.
- For agent-workflows genererer modellen værktøjskald, modtager værktøjsresultater og fortsætter ræsonneringen i samme kontekst.
Denne arbejdsgang gør DeepSeek Flash særligt velegnet til applikationer, der læser store mængder information, men producerer relativt korte beslutninger, kodeændringer eller værktøjshandlinger.
Hvordan klarer DeepSeek Flash sig på benchmarks?
Følgende resultater stammer fra DeepSeeks officielle API-opdatering og V4.1 Flash-modelkortet på Hugging Face. Resultaterne bruger forskellige evalueringsindstillinger, herunder maksimal ræsonneringsindsats, specifikke agentrammer og—i nogle tilfælde—kontekster på én million tokens.
| Benchmark | DeepSeek V4.1 Flash |
|---|---|
| GPQA Diamond | 90.9 |
| Humanity’s Last Exam | 36.8 |
| Humanity’s Last Exam, text-only subset | 39.1 |
| Codeforces rating | 3,471 |
| MathArena Apex | 65.6 |
| Terminal-Bench 2.1 | 90.6 |
| Terminal-Bench 3.0 | 30 |
| Terminal-Bench 4.0 | 31.2 |
| DeepSWE v1.1 | 74.2 |
| ProgramBench | 20.3 |
| NL2Repo-Bench | 65.4 |
| CyberGym | 88.1 |
| SEC-Bench Pro | 62.8 |
| ExploitGym | 15.3 |
| Humanity’s Last Exam with tools | 63.9 |
| AutomationBench | 54.8 |
| Agents’ Last Exam | 31.8 |
| Chartography with tools | 78.9 |
| BabyVision with tools | 89.6 |
| ZeroBench-main | 49 |
I praksis viser resultaterne, at DeepSeek Flash er særligt stærk inden for kodning, terminalinteraktion, softwarevedligeholdelse, cybersikkerhedsevaluering og agentarbejde med værktøjer. Dets Terminal-Bench 2.1-score på 90.6 og DeepSWE v1.1-resultat på 74.2 indikerer stærk ydeevne på software-engineering-workflows. CyberGym-scoren på 88.1 og SEC-Bench Pro-scoren på 62.8 peger også på nyttige kapaciteter til sikkerhedsanalyser.
Modellen rapporterer 56.5 på MMMU-Pro, 77.9 på CVBench, 95.6 på DocVQA og 86.0 på RefCOCO-gennemsnit, hvilket viser, at dens multimodale evner rækker ud over simpel billedtekstning til visuel spørgsmål-svar, dokumentforståelse og referenceforankring.
DeepSeeks modelkort understreger, at dette ikke er kontekstfrie scorer. Agentresultater varierer afhængigt af rammeværk, promptformat, værktøjsdefinitioner, kontekstgrænse, samplingparametre og antal prøver pr. opgave. Udviklere bør derfor validere DeepSeek Flash på deres egen arbejdsbyrde, før de overlader sig til benchmarkrangeringer.
DeepSeek Flash vs DeepSeek V4 Pro vs DeepSeek V4 Flash
| Model | Arkitekturfokus | Samlede/backbone-parametre | Aktiverede parametre | Multimodal | Kontekst |
|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek Flash | CED MoE | 552B | 8B prefill / 16B decode | Native | 1M |
| DeepSeek V4 Pro | MoE | 1.6T | 49B | Ja | 1M |
| DeepSeek V4 Flash | MoE | 284B | 13B | Begrænset/variantafhængig | 1M |
DeepSeek rapporterer, at DeepSeek Flash overgår V4 Pro på tværs af performance, hastighed, omkostninger og samlet færdiggørelsestid i deres interne og eksterne test. Som et resultat planlægger DeepSeek at viderestille forespørgsler til deepseek-v4-pro til DeepSeek Flash efter den 14. september 2026, indtil V4.1 Pro bliver tilgængelig.
Sammenlignet med den tidligere V4 Flash tilbyder DeepSeek Flash en anderledes arkitektur, nativer multimodal behandling, stærkere agent-benchmarks og væsentligt lavere KV-cache-krav.
Hvad er DeepSeek Flash bedst til
Kodeassistenter
DeepSeek Flash kan analysere store repositories, forklare ukendt kode, generere patches, skrive tests og diagnosticere fejl. Dets lange kontekst er nyttig til analyse på tværs af filer og ændringer på repository-niveau.
Autonome softwareagenter
Modellen er velegnet til agenter, der udfører kommandoer, redigerer filer, kører tests, inspicerer logs og fortsætter planlægning efter at have modtaget værktøjsresultater.
Analyse af lange dokumenter
Organisationer kan levere kontrakter, manualer, forskningsartikler, finansielle optegnelser og intern dokumentation i en enkelt kontekst i stedet for at splitte materialet aggressivt.
Multimodal dokumentbehandling
Native vision-kapaciteter understøtter:
- Tolkning af diagrammer
- Analyse af skærmbilleder
- Forståelse af scannede dokumenter
- Faktura- og tabeludtræk
- Visuel kvalitetsinspektion
- Dokumentbaseret spørgsmål-svar
Forskning og dataanalyse
DeepSeek Flash kan syntetisere information på tværs af omfattende kilder, sammenligne konkurrerende forklaringer og udføre flertrinsanalyse med eksterne værktøjer.
Sikkerhed og kodeauditering
Modellens resultater på CyberGym, SEC-Bench Pro og ExploitGym indikerer potentiale for sikkerhedsforskning og assistance til kodegennemgang. Sikkerhedsrelaterede outputs bør altid testes i kontrollerede miljøer og gennemgås af kvalificerede fagfolk.
API-automatisering i stor skala
Sparsom aktivering, KV-cache-komprimering, spekulativ dekodning og justerbar ræsonnering gør DeepSeek Flash attraktiv til applikationer, der skal styre omkostninger og latenstid i stor skala.
Hvordan giver CometAPI adgang til DeepSeek Flash API?
CometAPI kan give en samlet gateway til adgang til DeepSeek Flash via et standardiseret API-workflow.
En typisk integrationsproces er:
- Opret en CometAPI-konto og generér en API-nøgle.
- Konfigurer CometAPI-basis-URL'en i din applikation.
- Vælg det aktuelle DeepSeek Flash model-ID angivet i CometAPI-dashboardet.
- Send chat-, multimodal- eller agent-forespørgsler.
- Overvåg tokenforbrug, latenstid, fejl og omkostninger i CometAPI-konsollen.
CometAPIs aktuelt understøttede model-ID, parameternavne og billedinputformat bør bekræftes i den nyeste dokumentation før produktionsimplementering.
Hvorfor vælge CometAPI til DeepSeek Flash?
CometAPI kan være nyttigt, når du vil bruge DeepSeek Flash uden selv at drive model-serving-infrastrukturen.
Mulige fordele omfatter:
- Ét API-interface til flere AI-udbydere
- Centraliseret API-nøgle- og forbrugsstyring
- Samlet fakturering og budgetovervågning
- Nem sammenligning mellem DeepSeek Flash og alternative modeller
- Mindre arbejde med udbyderspecifikke integrationer
- Velkendte OpenAI-lignende anmodningsformater
- Simpler modelskift og fallback-konfiguration
- Centraliseret observabilitet for multimodelapplikationer
Denne tilgang er særligt nyttig for startups, bureauer og udviklingsteams, der vil teste DeepSeek Flash, før de investerer i dedikeret GPU-infrastruktur.
Hvornår er CometAPI det bedre valg?
CometAPI er sandsynligvis det bedre valg, når:
- Du skal lancere en prototype hurtigt.
- Du vil teste flere modeller gennem ét API.
- Dit team ikke ønsker at drive store GPU-klynger.
- Du har brug for samlet forbrugs- og omkostningskontrol.
- Du vil have en fallback-model under udbyderbelastning.
- Din trafik er moderat, uregelmæssig eller stadig voksende.
- Du skal evaluere DeepSeek Flashs multimodale og agentkapaciteter, før du forpligter dig til selvhosting.
Direkte adgang til DeepSeek eller selvhosting kan være at foretrække, når du kræver streng kontrol over dataresidens, netværkstopologi, inferenskonfiguration eller højvolumen, forudsigelig trafik.