DeepSeek V4.1 Flash 1017 API

DeepSeek V4.1 Flash 1017 wurde im Oktober 2026 veröffentlicht und ist ein multimodales Mixture-of-Experts-Modell, das Text und Bilder als Eingabe akzeptiert und Text generiert. Der Eingabekontext reicht bis zu einer Million Token, die Ausgabe ist auf 384.000 Token begrenzt. Der Reasoning-Aufwand lässt sich kontinuierlich anpassen, sodass Nutzer die Denktiefe je nach Aufgabe steuern können. Das Modell steht unter der MIT-Lizenz, erlaubt kommerzielle Nutzung und Self-Hosting und ist als Open-Weight-Modell auf eigener Hardware lauffähig. Es eignet sich besonders für langkontextiges multimodales Reasoning, Coding, Dokumentenverständnis sowie Dokumentenanalyse, Diagramminterpretation und visuelle Fragebeantwortung. Auch für agentische Anwendungen mit Tool-Nutzung, die Text und Bilder verarbeiten, ist es ausgelegt. Berichten zufolge übertrifft es das DeepSeek V4 Pro bei Leistung, Geschwindigkeit und Aufgabenfertigstellungszeit und verbessert nahezu alle Benchmarks gegenüber der vorherigen Version DeepSeek V4.1 Flash. Das Modell wird über DeepSeek, NVIDIA NIM und weitere Plattformen bereitgestellt und ist mit Transformers, vLLM, SGLang und Docker Model Runner nutzbar. Eine Jinja-Chatvorlage ist nicht enthalten; stattdessen gibt es eine eigenständige Python-Referenzimplementierung zur Prompt-Kodierung sowie mit deepseek-recipe Rust-Bibliotheken mit Python-Bindings im gleichen Prompt-Format. Je nach Quelle werden 763,2 Milliarden Gesamtparameter oder 552 Milliarden Backbone-Parameter genannt, mit 8 Milliarden aktiven Parametern beim Prefill und 16 Milliarden beim Decode.

Ihre Rechnung hängt vom genutzten Anbieter, seinen Preisen und Ihrer Nutzung ab. Längere Eingaben oder andere Bedingungen können andere Preise haben.

Das Modell akzeptiert Text- und Bildeingaben und erzeugt Textausgaben. Es ist ein multimodales Mixture-of-Experts-Modell.

Der Eingabekontext reicht bis zu einer Million Token, die Ausgabe ist auf 384.000 Token begrenzt.

Es eignet sich für langkontextiges multimodales Reasoning, Coding, Dokumentenverständnis, Dokumentenanalyse, Diagramminterpretation, visuelle Fragebeantwortung und agentische Anwendungen mit Tool-Nutzung.

Laut Berichten verbessert es nahezu alle Benchmarks gegenüber DeepSeek V4.1 Flash, darunter HLE ohne Tools von 36,8 auf 42,6 und Terminal-Bench 4.0 von 31,2 auf 42,3.

Der Reasoning-Aufwand ist kontinuierlich steuerbar, sodass sich die Denktiefe an die jeweilige Aufgabe anpassen lässt.

Es ist als Open-Weight-Modell auf eigener Hardware lauffähig und mit Transformers, vLLM, SGLang und Docker Model Runner nutzbar. Zudem ist es über DeepSeek, NVIDIA NIM und weitere Plattformen verfügbar.