deepseek

DeepSeek V4.1 Flash

مدل DeepSeek V4.1 Flash کانتکست ۱ میلیونی، بینایی بومی و inference با سرعت ۴۰۰ توکن بر ثانیه را با قیمت ۰.۱۵ دلار به ازای هر میلیون input token روی معماری MoE...

Open WeightsMoEMultimodal VisionCode GenerationReasoning
deepseek logodeepseekDeepSeek V42026-09-10
پنجره زمینه
1Mتوکن
حداکثر خروجی
384Kتوکن
قیمت ورودی
$0.15/ 1M
قیمت خروجی
$0.60/ 1M
حالت:TextImage
قابلیت‌ها:بیناییابزارهااستریمینگاستدلال
معیارها
GPQA
90.9%
GPQA: سوالات علمی سطح تحصیلات تکمیلی. معیار دقیق با 448 سوال از زیست‌شناسی، فیزیک و شیمی. کارشناسان دکترا فقط 65-74% دقت دارند. DeepSeek V4.1 Flash امتیاز 90.9% در این معیار کسب کرد.
HLE
36.8%
HLE: استدلال سطح کارشناسی. توانایی مدل در نشان دادن استدلال سطح کارشناسی در حوزه‌های تخصصی را آزمایش می‌کند. DeepSeek V4.1 Flash امتیاز 36.8% در این معیار کسب کرد.
MMLU
91%
MMLU: درک زبان چندوظیفه‌ای گسترده. معیار جامع با 16000 سوال در 57 موضوع دانشگاهی. DeepSeek V4.1 Flash امتیاز 91% در این معیار کسب کرد.
MMLU Pro
81.2%
MMLU Pro: نسخه حرفه‌ای MMLU. نسخه بهبود یافته MMLU با 12032 سوال و فرمت 10 گزینه‌ای سخت‌تر. DeepSeek V4.1 Flash امتیاز 81.2% در این معیار کسب کرد.
SimpleQA
49%
SimpleQA: معیار دقت واقعی. توانایی مدل در ارائه پاسخ‌های دقیق و واقعی را آزمایش می‌کند. DeepSeek V4.1 Flash امتیاز 49% در این معیار کسب کرد.
IFEval
89.5%
IFEval: ارزیابی پیروی از دستورالعمل. اندازه‌گیری می‌کند مدل چقدر خوب از دستورالعمل‌ها و محدودیت‌های خاص پیروی می‌کند. DeepSeek V4.1 Flash امتیاز 89.5% در این معیار کسب کرد.
AIME 2025
87.5%
AIME 2025: امتحان ریاضی دعوتی آمریکا. مسائل ریاضی سطح مسابقه از امتحان معتبر AIME. DeepSeek V4.1 Flash امتیاز 87.5% در این معیار کسب کرد.
MATH
88.5%
MATH: حل مسئله ریاضی. معیار جامع ریاضی که حل مسئله در جبر، هندسه، حساب دیفرانسیل را آزمایش می‌کند. DeepSeek V4.1 Flash امتیاز 88.5% در این معیار کسب کرد.
GSM8k
96.8%
GSM8k: ریاضی دبستان 8K. 8500 مسئله ریاضی کلامی سطح دبستان. DeepSeek V4.1 Flash امتیاز 96.8% در این معیار کسب کرد.
MGSM
92%
MGSM: ریاضی دبستان چندزبانه. معیار GSM8k ترجمه شده به 10 زبان. DeepSeek V4.1 Flash امتیاز 92% در این معیار کسب کرد.
MathVista
72.5%
MathVista: استدلال بصری ریاضی. توانایی حل مسائل ریاضی با عناصر بصری را آزمایش می‌کند. DeepSeek V4.1 Flash امتیاز 72.5% در این معیار کسب کرد.
SWE-Bench
74.2%
SWE-Bench: معیار مهندسی نرم‌افزار. مدل‌های AI سعی می‌کنند مسائل واقعی GitHub را در پروژه‌های Python حل کنند. DeepSeek V4.1 Flash امتیاز 74.2% در این معیار کسب کرد.
HumanEval
92.5%
HumanEval: مسائل برنامه‌نویسی Python. 164 مسئله برنامه‌نویسی که مدل‌ها باید پیاده‌سازی صحیح توابع Python تولید کنند. DeepSeek V4.1 Flash امتیاز 92.5% در این معیار کسب کرد.
LiveCodeBench
73.3%
LiveCodeBench: معیار کدنویسی زنده. توانایی‌های کدنویسی را در چالش‌های برنامه‌نویسی واقعی به‌روز شده آزمایش می‌کند. DeepSeek V4.1 Flash امتیاز 73.3% در این معیار کسب کرد.
MMMU
78.9%
MMMU: درک چندحالته. معیار درک چندحالته در 30 موضوع دانشگاهی. DeepSeek V4.1 Flash امتیاز 78.9% در این معیار کسب کرد.
MMMU Pro
58.4%
MMMU Pro: نسخه حرفه‌ای MMMU. نسخه بهبود یافته MMMU با سوالات چالش‌برانگیزتر. DeepSeek V4.1 Flash امتیاز 58.4% در این معیار کسب کرد.
ChartQA
88%
ChartQA: پرسش و پاسخ نمودار. توانایی درک و تحلیل اطلاعات از نمودارها را آزمایش می‌کند. DeepSeek V4.1 Flash امتیاز 88% در این معیار کسب کرد.
DocVQA
93%
DocVQA: پرسش و پاسخ بصری سند. توانایی استخراج اطلاعات از تصاویر سند را آزمایش می‌کند. DeepSeek V4.1 Flash امتیاز 93% در این معیار کسب کرد.
Terminal-Bench
90.6%
Terminal-Bench: وظایف ترمینال/CLI. توانایی انجام عملیات خط فرمان را آزمایش می‌کند. DeepSeek V4.1 Flash امتیاز 90.6% در این معیار کسب کرد.
ARC-AGI
11.4%
ARC-AGI: انتزاع و استدلال. هوش سیال را از طریق پازل‌های تشخیص الگوی جدید آزمایش می‌کند. DeepSeek V4.1 Flash امتیاز 11.4% در این معیار کسب کرد.

درباره DeepSeek V4.1 Flash

درباره قابلیت‌های DeepSeek V4.1 Flash، ویژگی‌ها و نحوه کمک به شما در دستیابی به نتایج بهتر بیاموزید.

مدل DeepSeek V4.1 Flash یک مدل mixture-of-experts با وزن باز است که حاوی ۵۵۲ میلیارد total parameters می‌باشد. این مدل ساختار انکودر-دیکودر علی نامتقارن را معرفی می‌کند که برای به حداقل رساندن هزینه‌های inference در طول بارهای کاری با throughput بالا طراحی شده است. هنگام پردازش promptهای ورودی، شبکه تنها ۸ میلیارد parameters را فعال می‌کند که در طول تولید token به ۱۶ میلیارد افزایش می‌یابد. بدنه اصلی شامل کش کردن key-value فشرده‌سازی شده است که در لایه‌ها به اشتراک گذاشته شده، یک ایندکسر اسپارس دو مرحله‌ای، و حافظه جستجوی Engram با ۱۹۶ میلیارد parameters، که همگی روی یک پیکره ۴۵ تریلیون tokenی آموزش دیده اند.

برخلاف نسخه‌های قبلی در خانواده V4، درک بصری بومی به صورت استاندارد و بدون نیاز به چک‌پوینت بینایی جداگانه ارائه می‌شود. این مدل تصاویر را مستقیماً در promptهای متنی استاندارد می‌پذیرد و آرتیفکت‌های بصری مانند نمودارهای معماری، طرح‌بندی UI و دیاگرام‌های فنی را ارزیابی می‌کند. به موازات آن، حالت تفکر به صورت بومی کار می‌کند و نشانه‌های استدلال صریح را قبل از تولید پاسخ‌های نهایی ایجاد می‌کند. این مدل با سرعت‌های تولید بین ۳۰۰ تا ۴۲۷ token در ثانیه روی خوشه‌های شتاب‌دهنده مدرن کار می‌کند و با پروفایل تاخیر مدل‌های متراکم بسیار کوچکتر مطابقت دارد یا از آن فراتر می‌رود در حالی که قابلیت‌های استدلال در سطح دکترا را حفظ می‌کند.

دیپ‌سیک مدل V4.1 Flash را به عنوان جایگزینی مستقیم برای پرچمدار بزرگ‌تر V4 Pro قرار داد. در ارزیابی‌های شخص ثالث که شامل تولید فرانت‌اند، عملیات ترمینال و دیباگ نرم‌افزار می‌شود، V4.1 Flash دقت V4 Pro را برآورده یا از آن فراتر رفت در حالی که با تاخیر کمتر و هزینه محاسباتی پایین‌تر عمل می‌کرد. این مدل از محیط‌های agentic با حجم بالا، ابزارهای ترمینال خودکار و جریان‌های کاری سنتز کد مداوم که در آن‌ها قیمت‌گذاری API پرچمدار معمولاً بازدارنده است، پشتیبانی می‌کند.

DeepSeek V4.1 Flash

موارد استفاده برای DeepSeek V4.1 Flash

روش‌های مختلف استفاده از DeepSeek V4.1 Flash برای دستیابی به نتایج عالی را کشف کنید.

عملیات خودکار ترمینال و شل

عیب‌یابی سیستم را انجام می‌دهد، ابزارهای ساخت را اجرا می‌کند و خطاهای محیطی را در سیستم‌های کانتینری‌شده برطرف می‌کند و امتیاز ۹۰.۶ را در Terminal-Bench 2.1 کسب کرده است.

پروتوتایپ‌سازی فرانت‌اند و رابط کاربری فول‌استک

برنامه‌های تک‌صفحه‌ای تعاملی، شیدرهای WebGL، محیط‌های سه‌بعدی Three.js و طرح‌بندی‌های داشبورد واکنش‌گرا را از روی promptهای متنی یا تصویری تک‌مرحله‌ای تولید می‌کند.

دیباگ کردن کدهای پیچیده چند فایلی

پروژه‌های نرم‌افزاری چند مخزنی را در context window یک میلیون token خود اسکن می‌کند، ایمپورت‌های بین فایل‌ها را ردیابی کرده و منطق معکوس یا شرایط مسابقه‌ای (race conditions) را اصلاح می‌کند.

استخراج خودکار اسناد بصری

نقشه‌های معماری پیچیده، نمودارهای جریان داده و نمونه‌های اولیه رابط کاربری را بررسی می‌کند تا اسکیمای ساختاریافته JSON و قراردادهای API کاربردی خروجی دهد.

فراخوانی ابزارهای agentic با throughput بالا

حلقه‌های استدلال پس‌زمینه مداوم را اجرا می‌کند که اندپوینت‌های زنده REST را نظرسنجی کرده، پایگاه‌های داده SQL را کوئری می‌زنند و تغییرات حالت invariant را در چندین مرحله اجرا تأیید می‌کنند.

ترجمه چندزبانه و تحلیل گویش‌ها

اصطلاحات عامیانه، اسلنگ‌های منطقه‌ای و مستندات فنی را در گویش‌های کم‌منبع ترجمه می‌کند و به جای توهم اصطلاحات، ترجمه‌های نامطمئن را علامت‌گذاری می‌کند.

نقاط قوت

محدودیت‌ها

کارایی نامتقارن MoE: تنها ۸ میلیارد parameters را در ورودی و ۱۶ میلیارد را در خروجی از مجموع ۵۵۲ میلیارد فعال می‌کند و قیمت ورودی در ساعات کم‌ترافیک را روی ۰.۱۵ دلار به ازای هر میلیون token نگه می‌دارد.
بیش از حد فکر کردن روی منطق (Overthinking): اگر میزان تلاش برای تفکر توسط کاربر محدود نشده باشد، tokenهای استدلال زیادی را روی promptهای ساده کدنویسی صرف می‌کند.
عملکرد پیشرفته Agent: امتیاز ۹۰.۶٪ را در Terminal-Bench 2.1 و ۷۴.۲٪ را در DeepSWE v1.1 کسب می‌کند و در وظایف مهندسی با گزینه‌های پیشرو اختصاصی برابری کرده یا از آن‌ها پیشی می‌گیرد.
عدم دقت در فیزیک سینماتیک: هنگام تولید انیمیشن‌های سینماتیک سه‌بعدی پیچیده در تست‌های 3js، ناهنجاری‌های گاه‌به‌گاه در مسیر حرکت و فیزیک مشکوک ایجاد می‌کند.
تولید با throughput بالا: سرعت‌های decoding تأییدشده بین ۳۰۰ تا ۴۲۷ token در ثانیه را ارائه می‌دهد و زمان پاسخگویی را برای agentهای سنگین استدلالی به شدت کاهش می‌دهد.
محدودیت‌های زیبایی‌شناختی رابط کاربری: در تایپوگرافی و فاصله گذاری پیشرفته از مدل‌های پرچمدار اختصاصی عقب‌تر است و هوی‌رارکی‌های داشبورد کاربردی اما از نظر بصری عمومی تولید می‌کند.
Context یکپارچه چندوجهی: tokenهای بصری و متنی را به صورت بومی در یک context window با ظرفیت ۱,۰۰۰,۰۰۰ token بدون سربار آداپتورهای بینایی ثانویه دریافت می‌کند.
نیازمندی‌های حافظه محلی سنگین: برای میزبانی محلی با دقت کامل، نیازمند راه‌اندازی خوشه‌های چند GPU تخصصی برای جای دادن حجم حافظه عظیم ۵۵۲ میلیارد parameters است.

شروع سریع API

deepseek/deepseek-v4.1-flash

مشاهده مستندات
deepseek SDK
import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api.deepseek.com",
  apiKey: process.env.DEEPSEEK_API_KEY,
});

async function main() {
  const completion = await client.chat.completions.create({
    model: "deepseek-flash",
    messages: [
      { role: "system", content: "You are an expert systems engineer." },
      { role: "user", content: "Write a high-performance WebGL compute shader." },
    ],
  });

  console.log(completion.choices[0].message.content);
}

main();

SDK را نصب کنید و در عرض چند دقیقه شروع به فراخوانی API کنید.

مردم درباره DeepSeek V4.1 Flash چه می‌گویند

ببینید جامعه درباره DeepSeek V4.1 Flash چه فکر می‌کند

بر اساس درخواست‌های کاربر، این مدل به ۹۸ درصد امتیاز GPT-6 Astra با ۱.۴ درصد هزینه در کارهای طراحی روزمره دست یافت. همه مدل‌ها به جز Astra امتیاز کمتر و هزینه بیشتری داشتند.
OpenDesign (@OpenDesignHQ)
twitter
مدل Deepseek V4.1 Flash با مجموع ۵۵۲ بیلیون، ۸/۱۶ بیلیون فعال با یک معماری جدید آموزش‌دیده روی ۴۵ تریلیون token... این احتمالاً جدیدترین معماری است که در مدت‌ها دیدهام، کاملاً دیوانه‌وار است.
Elie Bakouch (@eliebakouch)
twitter
سرعت خیلی بیشتر از چیزی که افراد فکر می‌کنند اهمیت دارد، راستی برای بیشتر کارهای محصولی، من یک مدل کمی ضعیف‌تر که ۲ برابر سریع‌تر است را ترجیح می‌دهم.
MoneyLovesSpeed
hackernews
در نقطه‌ای، سرعت آن به رکورد دیوانه‌وار ۴۲۷ توکن در ثانیه رسید. اما دیوانه‌وارترین بخش ماجرا این است که کل اجرا گزارش شده تنها ۳۰ سنت هزینه داشته است.
WorldofAI
youtube
این واقعیت که کوئری‌های V4 Pro به طور خودکار به V4.1 Flash هدایت می‌شوند، همه‌چیز را درباره میزان خوب بودن این معماری بیان می‌کند.
KevDev99
reddit
امتیاز ۹۰.۶ در Terminal-Bench برای مدلی در این رده قیمتی بسیار شگفت‌انگیز است. ابزارهای Agentic بسیار ارزان‌تر شده‌اند.
SysAdminHero
reddit

ویدیوهای درباره DeepSeek V4.1 Flash

آموزش‌ها، بررسی‌ها و بحث‌های درباره DeepSeek V4.1 Flash را تماشا کنید

این مدل جدید DeepSeek نسخه ۴.۱ فلش به طرز مسخره‌ای سریع است. شما حدود ۴۰۰ توکن در ثانیه دریافت می‌کنید و سرعت واقعاً دیوانه‌وار است.

برای یک مدل استدلالی با این سطح از قابلیت، این نوع سرعت بسیار چشمگیر است، به‌ویژه با در نظر گرفتن اینکه این تنها یک نسخه آزمایشی موقت است.

در نقطه‌ای، سرعت آن به رکورد دیوانه‌وار ۴۲۷ توکن در ثانیه رسید. اما دیوانه‌وارترین بخش ماجرا این است که کل اجرا طبق گزارش‌ها تنها ۳۰ سنت هزینه داشته است.

تست‌های دنیای واقعی سرعت ۳۰۰ تا بیش از ۴۰۰ توکن در ثانیه را ثبت می‌کنند و به ۹۸ درصد از امتیاز بنچمارک طراحی GPT6 Astra می‌رسند.

این مدل در حال تولید کد نیست بلکه در حال بررسی ریاضیات خودش است. حتی یک باگ ظریف در دامپ کنترل چرخش را به طور خودکار پیدا کرد.

وزن‌ها و هنگامی که نسخه نهایی منتشر شود آن را بررسی خواهیم کرد. بار دیگر، اگر می‌خواهید از کانال حمایت کنید لطفاً عضو شوید. تشکر

برای اجرای کل مجموعه تست Artificial Analysis، هزینه با این مدل ۷۲ دلار است. این ۱۰ برابر ارزان‌تر از مدل‌هایی با همان امتیاز هوش است.

DeepSeek V4 Flash در واقع ارزان‌ترین مدل در میان تمامی مدل‌ها است و GPT 5.6 Luna که قیمت مشابهی دارد، در واقع دو امتیاز در شاخص هوش عقب‌تر است.

من قطعا از این روند که آزمایشگاه‌های چینی می‌آیند و قیمت‌های آزمایشگاه‌های ایالات متحده را زیر پا می‌گذارند و در عین حال هوش آن‌ها را هم مطابقت می‌دهند، لذت می‌برم.

بیشتر از فقط پرامپت

گردش کار خود را با اتوماسیون AI

Automatio قدرت عامل‌های AI، اتوماسیون وب و ادغام‌های هوشمند را ترکیب می‌کند تا به شما کمک کند در زمان کمتر بیشتر انجام دهید.

عامل‌های AI
اتوماسیون وب
گردش‌کارهای هوشمند

نکات حرفه‌ای برای DeepSeek V4.1 Flash

نکات تخصصی برای کمک به شما در استفاده حداکثری از DeepSeek V4.1 Flash و دستیابی به نتایج بهتر.

مدیریت تلاش استدلال (Reasoning Effort)

برای بهینه‌سازی مصرف token، میزان تلاش استدلال را برای تولید کدهای ساده CRUD روی حالت کم و برای حل مسائل ریاضی چندمرحله‌ای یا باگ‌های پیچیده کدbase روی حالت زیاد یا حداکثر تنظیم کنید.

به حداکثر رساندن Prompt Caching

system promptهای متوالی و فایل‌های استاتیک ارجاع5داده‌شده را در ابتدای context window قرار دهید تا میزان cache hitها با نرخ ارزان‌تر ۰.۰۰۳ دلار به ازای هر میلیون در ساعات کم‌ترافیک به حداکثر برسد.

ورودی چندوجهی مستقیم

برای دقت فضایی بهتر، به جای تبدیل دستی مشخصات لایه‌بندی، تصاویر خام و نمونه‌های بصری را مستقیماً در کنار نیازمندی‌های CSS ارائه دهید.

استفاده از نام‌های رسمی مدل

از نام رسمی مدل deepseek-flash در درخواست‌های API استفاده کنید تا از هدایت خودکار به آخرین checkpoint فعال و بهینه‌ترین قیمت‌گذاری اطمینان حاصل شود.

نظرات

کاربران ما چه می‌گویند

به هزاران کاربر راضی که گردش کار خود را متحول کرده‌اند بپیوندید

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!

Ben Bressington

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!

Ben Bressington

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

مرتبط AI Models

moonshot

Kimi k2.6

Moonshot

Kimi k2.6 is Moonshot AI's 1T-parameter MoE model featuring a 256K context window, native video input, and elite performance in autonomous agentic coding.

256K context
$0.95/$4.00/1M
anthropic

Claude Opus 4.6

Anthropic

Claude Opus 4.6 is Anthropic's flagship model featuring a 1M token context window, Adaptive Thinking, and world-class coding and reasoning performance.

1M context
$5.00/$25.00/1M
google

Gemini 3 Flash

Google

Gemini 3 Flash is Google's high-speed multimodal model featuring a 1M token context window, elite 90.4% GPQA reasoning, and autonomous browser automation tools.

1M context
$0.50/$3.00/1M
deepseek

DeepSeek v4

DeepSeek

DeepSeek v4 is a 1.6T parameter MoE model featuring a 1M token context window and native multimodal support for text, vision, and video at disruptive prices.

1M context
$1.74/$3.48/1M
anthropic

Claude Sonnet 4.6

Anthropic

Claude Sonnet 4.6 offers frontier performance for coding and computer use with a massive 1M token context window for only $3/1M tokens.

1M context
$3.00/$15.00/1M
google

Gemini 3 Pro

Google

Google's Gemini 3 Pro is a multimodal powerhouse featuring a 1M token context window, native video processing, and industry-leading reasoning performance.

1M context
$2.00/$12.00/1M
alibaba

Qwen 3.7 Max

alibaba

Qwen 3.7 Max is Alibaba’s flagship AI model for deep reasoning and autonomous agent tasks, featuring a 256k context window and top-tier coding performance.

256K context
$1.20/$6.00/1M
openai

GPT-5.2 Pro

OpenAI

GPT-5.2 Pro is OpenAI's 2025 flagship reasoning model featuring Extended Thinking for SOTA performance in mathematics, coding, and expert knowledge work.

400K context
$21.00/$168.00/1M

سوالات متداول درباره DeepSeek V4.1 Flash

پاسخ سوالات رایج درباره DeepSeek V4.1 Flash را بیابید