DeepSeek V4.1 Flash 1017 API
Multimodální model DeepSeek V4.1 Flash 1017 přijímá text a obrázky, generuje text, nabízí kontext až jeden milion tokenů a vážené otevřené parametry pod licencí MIT.
DeepSeek V4.1 Flash 1017 je multimodální model s architekturou mixture-of-experts, který přijímá textové a obrazové vstupy a generuje text. Kontext pro vstup dosahuje až jednoho milionu tokenů a výstupní limit je 384 000 tokenů. Model je dostupný jako open-weight pod licencí MIT, takže jej lze komerčně používat i hostovat samostatně. Podle jednoho zdroje má 763,2 miliardy celkových parametrů, jiný uvádí 552 miliard páteřních parametrů s 8 miliardami aktivními při prefillu a 16 miliardami při dekódování. Trénink proběhl na 45 bilionech tokenů a znalostní cutoff je květen 2025.
Model nabízí plynule nastavitelnou hloubku uvažování a je vhodný pro dlouhokontextové multimodální uvažování, programování, porozumění dokumentům, analýzu dokumentů, interpretaci grafů a vizuální odpovídání na otázky. Používá se také v agentních aplikacích využívajících nástroje, které zpracovávají text a obrázky a generují text. Oproti předchozímu DeepSeek V4.1 Flash zlepšuje téměř všechny benchmarky, například HLE bez nástrojů z 36,8 na 42,6 a Terminal-Bench 4.0 z 31,2 na 42,3. Podle zpráv překonává model V4 Pro v výkonu, rychlosti i době dokončení úloh a v mnoha případech i K3, GLM-5.3 a GPT-5.6 Sol.
Model je dostupný prostřednictvím DeepSeek, NVIDIA NIM a dalších platforem a lze jej použít s Transformers, vLLM, SGLang a Docker Model Runner. Repozitář na Hugging Face obsahuje ukázky kódu pro Transformers pipeline, AutoModelForCausalLM, vLLM a SGLang. Nemá šablonu chatu ve formátu Jinja, místo toho poskytuje samostatnou referenční implementaci v Pythonu pro kódování promptů a sadu deepseek-recipe, což jsou knihovny v Rustu s vazbami na Python se stejným formátem promptů. Model zaostává za Opus 5 v několika benchmarcích.
Aktualizováno:
MODEL ID
deepseek-v4.1-flash-1017- Kontext
- 1.049M
- Max. výstup
- 393.216K
- Doporučené API
- messages
- Vstup
- text / image
- Výstup
- text
Hlavní body
- Multimodální mixture-of-experts
- Kontext až 1 milion tokenů
- Open-weight pod licencí MIT
- Nastavitelná hloubka uvažování
- Zlepšení téměř všech benchmarků
Poskytovatelé
Porovnejte ceny API u různých poskytovatelů. Vyberte poskytovatele a zobrazte všechny poplatky a podmínky.
| $0.3 | $1.2 | $0.007 | |
| $0.02 | $1 | $0.015 |
Co se dá pořídit za $10
- Vstup
- 33,3 mil. tokenů
- Výstup
- 8,3 mil. tokenů
Odhad z aktuálních cen vstupu a výstupu, před slevami.
Benchmarky
- 42.6
HLE (bez nástrojů)
předchozí V4.1 Flash skóroval 36.8
- 42.3
Terminal-Bench 4.0
předchozí V4.1 Flash skóroval 31.2
- 77.0
DeepSWE v1.1
- 29.1
ProgramBench
- 68.2
NL2Repo-Bench
- 60.5
Automation-Bench v1.0.6
- 35.4
Agents Last Exam
- 72.1
Apex Bench v1.1
Skóre podle zveřejnění poskytovatele modelu.
Uvažování
- Výchozí úroveň úsilí
- high
- Ve výchozím nastavení zapnuto
- Ano
- Vždy zapnuto
- Ne
- Dostupné úrovně úsilí
- max / high / low / none
Rychlý start
Kód připravený ke vložení pro volání tohoto modelu pomocí kompatibilních API Felo API Platform. Pokud chcete prompty vyzkoušet před psaním kódu, začněte v Playground.
Získejte API klíč
Vytvořte klíč ve svém účtu Felo API Platform a nastavte jej jako proměnnou prostředí.
export FELO_API_KEY="YOUR_API_KEY"Odešlete první požadavek
Použijte toto ID modelu s endpointem Felo API Platform. Volitelné hlavičky požadavku, jako X-Request-Id, mohou pomoci při řešení potíží.
deepseek-v4.1-flash-1017Tento model podporuje uvažování. Pokud zvolený protokol a trasa modelu nabízejí ovládací prvky uvažování, zachovejte vrácená metadata uvažování při pokračování konverzace.
const response = await fetch("https://openapi.felo.ai/api/v1/messages", {
method: 'POST',
headers: {
Authorization: `Bearer ${process.env.FELO_API_KEY}`,
'Content-Type': 'application/json',
},
body: JSON.stringify({
"model": "deepseek-v4.1-flash-1017",
"max_tokens": 1024,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Hello"
}
]
}),
});
if (!response.ok) throw new Error(await response.text());
console.log(await response.json());Použití SDK třetích stran
Používejte kompatibilní SDK nastavením baseURL na https://openapi.felo.ai/api/v1. Pro klienty ve stylu Claude použijte base URL kompatibilní s Anthropic. https://openapi.felo.ai/api.
Zapněte streamování
Přidejte stream: true, abyste dostávali odpovědi jako server-sent events.
curl -N https://openapi.felo.ai/api/v1/messages \
-H "Authorization: Bearer $FELO_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "deepseek-v4.1-flash-1017",
"max_tokens": 1024,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Hello"
}
],
"stream": true
}'Endpoint
Felo API Platform nabízí kompatibilní rozhraní pro volání modelů. Vyberte to, které vaše aplikace nebo klientský agent již podporuje.
Messages
Zprávy kompatibilní s Anthropic pro klienty ve stylu Claude.
POST
https://openapi.felo.ai/api/v1/messagesParametry
modelstringdeepseek-v4.1-flash-1017Veřejné ID modelu pro volání.max_tokensinteger—Maximální počet generovaných tokenů.messagesarray—Zprávy konverzace pro Chat Completions.frequency_penalty———include_reasoning———logit_bias———logprobs———max_completion_tokens———min_p———parallel_tool_calls———presence_penalty———reasoning———reasoning_effort———repetition_penalty———response_formatobject—Vyžádá strukturovaný výstup, pokud je podporován.seed———stop———structured_outputs———temperaturenumber—Řídí různorodost odpovědí, pokud je podporováno.tool_choicestring or object—Řídí, zda má být nástroj zavolán.toolsarray—Definice volání nástrojů podle kompatibilního schématu.top_k———top_logprobs———top_p———Časté dotazy
Co je DeepSeek V4.1 Flash 1017?
DeepSeek V4.1 Flash 1017 je multimodální model s architekturou mixture-of-experts, který přijímá textové a obrazové vstupy a generuje text. Kontext pro vstup dosahuje až jednoho milionu tokenů a výstupní limit je 384 000 tokenů. Model je dostupný jako open-weight pod licencí MIT, takže jej lze komerčně používat i hostovat samostatně. Podle jednoho zdroje má 763,2 miliardy celkových parametrů, jiný uvádí 552 miliard páteřních parametrů s 8 miliardami aktivními při prefillu a 16 miliardami při dekódování. Trénink proběhl na 45 bilionech tokenů a znalostní cutoff je květen 2025. Model nabízí plynule nastavitelnou hloubku uvažování a je vhodný pro dlouhokontextové multimodální uvažování, programování, porozumění dokumentům, analýzu dokumentů, interpretaci grafů a vizuální odpovídání na otázky. Používá se také v agentních aplikacích využívajících nástroje, které zpracovávají text a obrázky a generují text. Oproti předchozímu DeepSeek V4.1 Flash zlepšuje téměř všechny benchmarky, například HLE bez nástrojů z 36,8 na 42,6 a Terminal-Bench 4.0 z 31,2 na 42,3. Podle zpráv překonává model V4 Pro v výkonu, rychlosti i době dokončení úloh a v mnoha případech i K3, GLM-5.3 a GPT-5.6 Sol. Model je dostupný prostřednictvím DeepSeek, NVIDIA NIM a dalších platforem a lze jej použít s Transformers, vLLM, SGLang a Docker Model Runner. Repozitář na Hugging Face obsahuje ukázky kódu pro Transformers pipeline, AutoModelForCausalLM, vLLM a SGLang. Nemá šablonu chatu ve formátu Jinja, místo toho poskytuje samostatnou referenční implementaci v Pythonu pro kódování promptů a sadu deepseek-recipe, což jsou knihovny v Rustu s vazbami na Python se stejným formátem promptů. Model zaostává za Opus 5 v několika benchmarcích.
Jak se využití účtuje?
Faktura závisí na zvoleném poskytovateli, jeho cenách a vašem využití. Delší vstupy nebo jiné podmínky mohou mít jiné ceny.
Jaké vstupy model podporuje?
Model přijímá textové a obrazové vstupy a generuje text.
Jaký je maximální kontext a výstupní limit?
Kontext pro vstup je až jeden milion tokenů a výstupní limit je 384 000 tokenů.
Pro jaké úlohy se hodí?
Hodí se pro dlouhokontextové multimodální uvažování, programování, porozumění dokumentům, analýzu dokumentů, interpretaci grafů a vizuální odpovídání na otázky.
Jak se liší od předchozího DeepSeek V4.1 Flash?
Oproti předchozímu DeepSeek V4.1 Flash zlepšuje téměř všechny benchmarky, například HLE bez nástrojů z 36,8 na 42,6 a Terminal-Bench 4.0 z 31,2 na 42,3.
Je model dostupný pro samostatné hostování?
Ano, model je open-weight pod licencí MIT, takže jej lze komerčně používat a hostovat na vlastním hardwaru.
Související modely
DeepSeek V4.1 Flash
DeepSeekdeepseek-v4.1-flashDeepSeek V4.1 Flash je multimodální model s Mixture-of-Experts architekturou od DeepSeek-AI, který přijímá text a obrázky, nabízí kontext až jeden milion tokenů a vyniká úspornou KV cache.
Kontext
1.049M
Max. výstup
943.718K
Vstupní tokeny
$0.3 / 1M tokenů
Výstupní tokeny
$1.2 / 1M tokenů
DeepSeek V4 Pro 0813
DeepSeekdeepseek-v4-pro-0813DeepSeek V4 Pro 0813 je vlajkový model s otevřenými váhami pro náročné uvažování, složité kódování a dlouhodobé agentní úlohy, s kontextem 1 000 000 tokenů a podporou myšlenkových i nemyšlenkových režimů.
Kontext
1.049M
Max. výstup
393.216K
Vstupní tokeny
$1.32 / 1M tokenů
Výstupní tokeny
$3.96 / 1M tokenů