DeepSeek V4.1 Flash API

DeepSeek V4.1-Flash-1017 adalah pembaruan DeepSeek pada 17 Oktober 2026 yang berfokus pada penguatan kemampuan coding, alur kerja agen, dan pengembangan proyek end-to-end. DeepSeek melaporkan peningkatan penyelesaian tugas dengan output yang lebih singkat dan eksekusi lebih cepat. Dirilis pada 17 Oktober 2026 sebagai peningkatan gratis untuk endpoint API deepseek-flash yang sudah ada—tanpa perlu perubahan kode bagi pengguna yang sudah ada. Peningkatan yang dilaporkan vendor pada semua 11 benchmark yang tercantum dibandingkan V4.1-Flash edisi September, dengan lonjakan terbesar pada tugas-tugas agen dan coding. lihat juga

Spesifikasi teknis DeepSeek V4.1 Flash

Catatan spesifikasi: Dokumentasi API publik DeepSeek saat ini mendokumentasikan deepseek-v4-flash (DeepSeek-V4-Flash-0731), deepseek-v4-pro, dan deepseek-v4-flash-vision-exp; belum menyediakan kartu model permanen yang lengkap untuk V4.1 Flash. Oleh karena itu, panjang konteks, jumlah parameter, output maksimum, dan spesifikasi lain yang belum didokumentasikan sebaiknya tidak disalin dari V4 Flash lalu disajikan sebagai spesifikasi V4.1.

Apa itu DeepSeek V4.1 Flash?

DeepSeek V4.1 Flash adalah model tier Flash terbaru dari DeepSeek, dibangun di atas arsitektur baru dan dirancang untuk meningkatkan kapabilitas, kecepatan inferensi, throughput, dan skalabilitas sambil mempertahankan posisi efisiensi khas keluarga Flash. Beta awal V4.1 Flash dari DeepSeek digambarkan memiliki dukungan multimodal native, alih-alih bergantung pada model terpisah V4-Flash-Vision-Exp yang digunakan pada generasi sebelumnya.

Model ini pertama kali muncul dalam beta API terbatas dengan pengenal sementara deepseek-v4.1-flash-expires-on-0910. Pengembang dapat mempertahankan endpoint API DeepSeek yang ada dan hanya mengubah pengenal model. Beta tersebut secara eksplisit dibatasi oleh waktu, sehingga pengenal sementara itu tidak boleh dianggap sebagai ID model produksi permanen.

Fitur utama DeepSeek V4.1 Flash

• Arsitektur model baru: V4.1 Flash memperkenalkan arsitektur baru, bukan sekadar pembaruan pascapelatihan untuk V4-Flash-0731. Pengumuman beta DeepSeek menggambarkan arsitektur ini sebagai langkah besar menuju batas kemampuan yang lebih tinggi, inferensi lebih cepat, throughput lebih tinggi, dan skalabilitas lebih baik.
• Pemahaman multimodal native: V4.1 Flash secara native mendukung pemahaman visual, memungkinkan input gambar ditangani bersama teks. Ini menghadirkan desain multimodal yang lebih terintegrasi dibandingkan model deepseek-v4-flash generasi sebelumnya yang berfokus pada teks.
• Inferensi lebih cepat: Kecepatan merupakan salah satu tujuan utama V4.1 Flash. DeepSeek memosisikan model ini secara khusus untuk kecepatan inferensi dan throughput yang lebih tinggi sambil mempertahankan efisiensi khas tier Flash.
• Kapabilitas agen yang lebih kuat: Model baru ini dirancang untuk alur kerja coding dan agen yang menuntut. Hasil benchmark awal yang dilaporkan menunjukkan peningkatan substansial dibandingkan generasi V4 Flash sebelumnya pada evaluasi rekayasa perangkat lunak dan agen.
• Batas kemampuan lebih tinggi: DeepSeek menggambarkan arsitektur baru ini dirancang untuk diskalakan ke model yang lebih besar sambil meningkatkan batas kemampuan tier Flash.
• Alur kerja multimodal terpadu: Pemahaman visual native memperluas model melampaui pengkodean dan penalaran berbasis teks saja ke tugas-tugas yang melibatkan tangkapan layar, bagan, antarmuka, dan input visual lainnya.

Kinerja benchmark DeepSeek V4.1 Flash

Informasi rilis awal melaporkan hasil berikut untuk V4.1 Flash:

Angka-angka ini dilaporkan dalam liputan terkini mengenai rilis V4.1 Flash, namun dokumentasi API publik DeepSeek belum menerbitkan tabel benchmark resmi yang lengkap untuk V4.1 Flash. Oleh karena itu, angka-angka ini harus diberi label sebagai hasil rilis yang dilaporkan, bukan disajikan sebagai spesifikasi yang telah diverifikasi secara independen.

Peningkatan yang paling menonjol dilaporkan pada coding agen dan rekayasa perangkat lunak. Skor Terminal-Bench 2.1 sebesar 90.6 dan skor DeepSWE v1.1 sebesar 74.2 menunjukkan bahwa V4.1 Flash membidik alur kerja pengkodean otonom yang jauh lebih mumpuni dibanding generasi V4 Flash sebelumnya.

DeepSeek V4.1 Flash vs DeepSeek V4 Flash

Perbedaannya penting: V4.1 Flash tidak boleh sekadar digambarkan sebagai V4 Flash yang ditambahkan kemampuan visi. DeepSeek menggambarkan V4.1 Flash menggunakan arsitektur baru dengan kapabilitas multimodal native serta peningkatan pada kemampuan, kecepatan, dan skalabilitas.

deepseek-v4-flash sebelumnya tetap didokumentasikan oleh DeepSeek sebagai DeepSeek-V4-Flash-0731, dengan jendela konteks 1M token, output maksimum 384K, mode berpikir/tidak berpikir, pemanggilan tool, output JSON, dukungan Responses API, dan kompatibilitas Anthropic API. Spesifikasi tersebut milik V4 Flash dan tidak boleh otomatis diatribusikan ke V4.1 Flash hingga DeepSeek menerbitkan dokumentasi V4.1 yang setara.

Kasus penggunaan yang direkomendasikan

1. Agen coding multimodal

Dukungan pemahaman visual native V4.1 Flash membuatnya sangat menarik untuk agen coding yang perlu menafsirkan tangkapan layar, tata letak UI, diagram, atau informasi debugging visual bersamaan dengan kode sumber.

2. Rekayasa perangkat lunak otonom

Hasil Terminal-Bench, DeepSWE, NL2Repo, dan CyberGym yang dilaporkan menunjukkan bahwa V4.1 Flash sangat cocok untuk pengkodean tingkat repositori, debugging, interaksi terminal, pengujian keamanan, dan tugas-tugas rekayasa perangkat lunak berbasis agen lainnya.

3. Agen AI dengan throughput tinggi

Posisi Flash dan penekanan pada inferensi lebih cepat menjadikan V4.1 Flash kandidat kuat untuk aplikasi yang menjalankan banyak panggilan model secara paralel, khususnya agen coding dan pipeline pengembangan terotomasi.

4. Analisis dokumen dan antarmuka visual

Dukungan multimodal native memperluas potensi penggunaan ke tangkapan layar, bagan, diagram, analisis UI, dan alur kerja lain di mana model berbasis teks saja memerlukan model visi terpisah.

5. Penalaran kompleks pada efisiensi tingkat Flash

Skor GPQA Diamond, HLE, MathArena Apex, dan benchmark agen yang dilaporkan mengindikasikan bahwa V4.1 Flash ditujukan untuk mendorong kapabilitas penalaran yang jauh lebih tinggi ke dalam tier Flash.

Batasan dan pertimbangan

Batasan terbesar bagi pengembang yang mengevaluasi V4.1 Flash saat ini adalah kematangan dokumentasi. Tabel model API publik DeepSeek masih mencantumkan deepseek-v4-flash, deepseek-v4-pro, dan deepseek-v4-flash-vision-exp, sementara pengenal beta V4.1 sementara secara eksplisit dijadwalkan kedaluwarsa pada 10 September.

Konsekuensinya, spesifikasi seperti jumlah parameter, panjang konteks, output maksimum, detail arsitektur, dan jaminan API yang stabil tidak boleh diinferensikan dari V4 Flash.

Pengembang juga harus membedakan pengenal beta sementara:

deepseek-v4.1-flash-expires-on-0910

dari nama model permanen:

deepseek-v4.1-flash

Yang pertama adalah endpoint uji yang dibatasi waktu dan tidak boleh digunakan sebagai pengenal produksi jangka panjang.

Integrasi API

Beta V4.1 Flash menggunakan endpoint API DeepSeek yang ada dan mengharuskan penggantian nama model alih-alih mengubah URL basis API. Ini berarti model dirancang agar sesuai dengan pola integrasi DeepSeek/OpenAI-kompatibel yang sudah ada.

API mapan DeepSeek mendukung antarmuka yang kompatibel dengan OpenAI dan Anthropic, sementara model V4 stabil saat ini juga mendukung Responses API. Namun, kompatibilitas API khusus V4.1 harus diperlakukan sebagai sementara hingga DeepSeek memperbarui dokumentasi model resminya.