DeepSeek Flash 是 DeepSeek V4.1 Flash 的常用名稱：DeepSeek 最新的多模態 AI 模型，針對高效推理、長上下文推理、程式設計與代理工作流程進行最佳化。該模型於 2026 年 9 月 10 日正式發布，可透過 DeepSeek API 使用，模型 ID 為 deepseek-flash。
本頁以 DeepSeek Flash 作為主要關鍵字，同時保留所有技術規格與基準測試結果均以 DeepSeek V4.1 Flash 為準。
DeepSeek Flash 的技術規格
| 規格 | DeepSeek Flash |
|---|---|
| 官方 API 模型 ID | deepseek-flash |
| 發布日期 | September 10, 2026 |
| 架構 | 因果編碼器-解碼器（CED）搭配專家混合（MoE） |
| 主幹參數量 | 552B |
| 啟用參數 | 預填期間約 8B；解碼期間 16B |
| 上下文視窗 | 最高 1 million tokens |
| 輸入模態 | 文字與影像 |
| 推理控制 | 可連續調整自 1 至 100 |
| MoE 組態 | 1 個共享專家與 384 個路由專家；每個 token 啟用 6 個路由專家 |
| 全域 KV 快取占用 | 每個 token 約 890 bytes |
| 訓練語料 | 約 45T 多模態 tokens |
| 授權 | MIT License |
| 離峰官方定價 | RMB 0.02/M cache-hit input tokens；RMB 1/M cache-miss input tokens；RMB 4/M output tokens |
| 尖峰定價 | 為離峰費率的兩倍 |
定價、可用性與路由策略可能變更。在部署生產應用前，請確認最新的模型 ID 與費率。
什麼是 DeepSeek Flash？
DeepSeek Flash 是一個多模態的專家混合（MoE）模型，專為長上下文推理、軟體工程、工具調用與自主代理工作流程而設計。
該模型結合 5520 億參數的主幹與稀疏啟用機制。處理輸入時約啟用 80 億參數，解碼時約啟用 160 億參數。這使 DeepSeek Flash 能保有可觀的模型容量，而無需在每個 token 上啟用整個網路。
模型支援最長 100 萬個 token 的上下文，並可原生處理影像與文字。透過 DeepSeek API 可使用模型名稱 deepseek-flash；較舊的 V4 Flash 識別符為了相容性會路由至新模型。
DeepSeek Flash 的主要特性
因果編碼器-解碼器架構
DeepSeek Flash 採用 40 層的因果編碼器-解碼器架構，由 20 層編碼器與 20 層解碼器組成。
解碼器不再在每一層建立獨立的全域 KV 快取，而是從編碼器的最終隱藏狀態投影其全域快取。此設計降低長輸入處理時的計算量，特別適合輸入繁重的代理工作負載。
稀疏專家混合路由
每個 MoE 層包含 1 個共享專家與 384 個路由專家。每個 token 會啟用 6 個路由專家。
稀疏路由在維持大參數容量的同時降低推理成本。此設計適用於吞吐與成本與極限智慧同等重要的高量服務。
一百萬個 token 的上下文
DeepSeek Flash 支援高達 1M tokens 的上下文，允許應用在單次請求中提供非常大的輸入，例如：
- 完整軟體儲庫
- 冗長的法律或財務文件
- 技術手冊
- 研究檔案
- 多階段代理歷史
- 多個相關檔案
模型卡建議在本地推論情境下使用 1M tokens 的上下文視窗，且 max_tokens 至少設定為 256K。
Compressed Sparse Attention 2（CSA2）
DeepSeek Flash 引入 Compressed Sparse Attention 2（CSA2），採用 Full、Reindex 與 Reuse 注意模式。
這些模式允許模型在層之間共享 KV 資訊並重用稀疏注意索引。階層式稀疏索引器進一步限制後續層所檢視的候選集合。
配合 FP4 主 KV 快取，這些改變將全域 KV 快取占用降至每個 token 約 890 bytes——約為 DeepSeek V4 Flash 報告值的四分之一。
原生多模態理解
DeepSeek Flash 可在同一段對話中處理影像與文字。其視覺系統使用 DeepSeek-ViT 編碼器、二維旋轉位置嵌入、pixel-unshuffle 下採樣，以及將視覺特徵轉換為語言模型嵌入的投影層。
該模型從零開始以約 45 兆 token 的多模態語料進行訓練。
可連續調整的推理
DeepSeek Flash 並非僅提供少數固定推理模式，而是支援 1 至 100 的數值化推理努力設定。
較低數值可降低常規任務的延遲與成本；較高數值則為困難的程式設計、數學、規劃與代理工作流程分配更多計算。
面向代理的元件
DeepSeek Flash 包含多項針對 AI 代理用途的元件：
- Engram 條件式記憶，支援基於 token 的查找
- DSpark 推測式解碼
- 長上下文稀疏注意力
- 提示與回應編碼工具
- 支援影像、工具呼叫與推理軌跡
- 相容於 Claude Code、Codex、mini-SWE 與 DeepSeek Harness 等代理腳手架
DeepSeek Flash 如何運作
典型的 DeepSeek Flash 請求流程如下：
- 將文字、影像、系統指令、對話歷史與工具定義轉換為 DeepSeek 的會話格式。
- 視覺編碼器處理影像並轉換為視覺嵌入。
- MoE 路由器為每個 token 選擇少量專家。
- CSA2 與階層式索引降低長上下文的注意力成本。
- 所選的推理努力決定分配的推理計算量。
- DSpark 產生並驗證候選 token 以提升解碼速度。
- 在代理工作流程中，模型產生工具呼叫、接收工具結果，並在同一上下文中持續推理。
此工作流程使 DeepSeek Flash 尤其適合需要閱讀大量資訊、但只需產生相對短小的決策、程式碼變更或工具動作的應用。
DeepSeek Flash 在基準測試上的表現如何？
以下分數來自 DeepSeek 的官方 API 更新與 V4.1 Flash 的 Hugging Face 模型卡。結果使用不同評估設定，包括最大推理努力、特定代理腳手架，以及—在某些情況下—一百萬 token 的上下文。
| 基準測試 | 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 |
就實務而言，結果顯示 DeepSeek Flash 在程式設計、終端互動、軟體維護、資安評估與使用工具的代理方面表現突出。其在 Terminal-Bench 2.1 的 90.6 與 DeepSWE v1.1 的 74.2 指向強勁的軟體工程工作流程能力。CyberGym 88.1 與 SEC-Bench Pro 62.8 亦顯示其在安全分析上的實用性。
該模型在 MMMU-Pro 取得 56.5、在 CVBench 取得 77.9、在 DocVQA 取得 95.6、在 RefCOCO 平均取得 86.0，顯示其多模態能力不僅限於影像描述，亦涵蓋視覺問答、文件理解與參照定位。
DeepSeek 的模型卡強調，這些並非脫離上下文的分數。代理結果會隨測試框架、提示格式、工具定義、上下限、取樣參數，以及每個任務的取樣數而變動。因此，開發者應在自身工作負載上驗證 DeepSeek Flash，再依賴基準排名。
DeepSeek Flash vs DeepSeek V4 Pro vs DeepSeek V4 Flash
| 模型 | 架構側重 | 總/主幹參數 | 啟用參數 | 多模態 | 上下文 |
|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek Flash | CED MoE | 552B | 8B prefill / 16B decode | Native | 1M |
| DeepSeek V4 Pro | MoE | 1.6T | 49B | Yes | 1M |
| DeepSeek V4 Flash | MoE | 284B | 13B | Limited/variant-dependent | 1M |
DeepSeek 報告指出，DeepSeek Flash 在其內外部測試中，於效能、速度、成本與總完成時間方面均優於 V4 Pro。因此，自 2026 年 9 月 14 日起，DeepSeek 計畫將 deepseek-v4-pro 請求路由至 DeepSeek Flash，直至 V4.1 Pro 可用為止。
與較早的 V4 Flash 相比，DeepSeek Flash 提供不同的架構、原生多模態處理、更強的代理基準表現，以及大幅降低的 KV 快取需求。
DeepSeek Flash 最適合的場景
程式輔助
DeepSeek Flash 能分析大型儲庫、解釋陌生程式碼、產生修補、撰寫測試並診斷失敗。其長上下文有助於跨檔依賴分析與儲庫層級變更。
自主軟體代理
該模型適用於執行指令、編輯檔案、跑測試、檢視日誌，並在接收工具結果後持續規劃的代理。
長文件分析
組織可在單一上下文中提供合約、手冊、研究論文、財務紀錄與內部文件，而無需激進地切分材料。
多模態文件處理
原生視覺能力支援：
- 圖表解讀
- 截圖分析
- 掃描文件理解
- 發票與表格擷取
- 視覺品質檢測
- 文件問答
研究與資料分析
DeepSeek Flash 能跨多樣來源綜整資訊、比較競爭性解釋，並結合外部工具進行多步分析。
安全與程式碼稽核
該模型在 CyberGym、SEC-Bench Pro 與 ExploitGym 的結果顯示其於安全研究與程式碼稽核輔助的潛力。與安全相關的輸出應始終在受控環境中測試，並由合格專業人士審查。
高流量 API 自動化
稀疏啟用、KV 快取壓縮、推測式解碼與可調推理，使 DeepSeek Flash 對需要同時管理成本與延遲的大規模應用具吸引力。
CometAPI 如何提供 DeepSeek Flash API 的存取？
CometAPI 可透過標準 API 工作流程，為存取 DeepSeek Flash 提供統一閘道。
典型整合流程如下：
- 建立 CometAPI 帳號並產生 API 金鑰。
- 在應用程式中設定 CometAPI 的基底 URL。
- 在 CometAPI 儀表板中選擇目前的 DeepSeek Flash 模型 ID。
- 發送聊天、多模態或代理請求。
- 在 CometAPI 主控台監控 token 用量、延遲、錯誤與成本。
CometAPI 目前支援的模型 ID、參數名稱與影像輸入格式，應在正式上線前以其最新文件確認。
為什麼選擇 CometAPI 來使用 DeepSeek Flash？
當你希望使用 DeepSeek Flash 而不自行營運模型服務基礎設施時，CometAPI 可能相當實用。
潛在優點包括：
- 一個 API 介面對接多家 AI 供應商
- 集中化的 API 金鑰與用量管理
- 統一的計費與預算監控
- 更容易比較 DeepSeek Flash 與其他模型
- 減少供應商特定整合工作量
- 熟悉的 OpenAI 風格請求格式
- 更簡單的模型切換與備援配置
- 多模型應用的集中化可觀測性
此方法對希望在投資專用 GPU 基礎設施前先行測試 DeepSeek Flash 的新創、代理公司與開發團隊特別有用。
何時 CometAPI 是更佳選擇？
在以下情況下，CometAPI 很可能是更佳選擇：
- 你需要快速啟動原型。
- 你希望透過一個 API 測試多個模型。
- 你的團隊不想營運大型 GPU 叢集。
- 你需要統一的用量與成本控管。
- 你希望在供應商壅塞時有備援模型。
- 你的流量中等、不規則或仍在成長。
- 你需要在承諾自託管之前評估 DeepSeek Flash 的多模態與代理能力。
若你需要對資料駐留地、網路拓撲、推論配置進行嚴格控管，或擁有高量且可預測的流量，則直接使用 DeepSeek 或自託管可能更為合適。