deepseek

DeepSeek V4.1 Flash

DeepSeek V4.1 Flash มอบ context 1M, native vision และ inference 400 tok/s ที่ $0.15 ต่อล้าน input tokens บนสถาปัตยกรรม MoE แบบอสมมาตร

Open WeightsMoEMultimodal VisionCode GenerationReasoning
deepseek logodeepseekDeepSeek V42026-09-10
บริบท
1Mโทเคน
เอาต์พุตสูงสุด
384Kโทเคน
ราคาอินพุต
$0.15/ 1M
ราคาเอาต์พุต
$0.60/ 1M
โหมด:TextImage
ความสามารถ:การมองเห็นเครื่องมือสตรีมมิ่งการใช้เหตุผล
เกณฑ์มาตรฐาน
GPQA
90.9%
GPQA: คำถามวิทยาศาสตร์ระดับบัณฑิตศึกษา. เกณฑ์มาตรฐานที่เข้มงวดพร้อม 448 คำถามจากชีววิทยา ฟิสิกส์ และเคมี ผู้เชี่ยวชาญ PhD ทำได้เพียง 65-74% DeepSeek V4.1 Flash ได้คะแนน 90.9% ในเกณฑ์มาตรฐานนี้
HLE
36.8%
HLE: การใช้เหตุผลระดับผู้เชี่ยวชาญ. ทดสอบความสามารถของโมเดลในการแสดงการใช้เหตุผลระดับผู้เชี่ยวชาญในสาขาเฉพาะทาง DeepSeek V4.1 Flash ได้คะแนน 36.8% ในเกณฑ์มาตรฐานนี้
MMLU
91%
MMLU: ความเข้าใจภาษาแบบมัลติทาสก์ขนาดใหญ่. เกณฑ์มาตรฐานที่ครอบคลุมพร้อม 16,000 คำถามใน 57 วิชา DeepSeek V4.1 Flash ได้คะแนน 91% ในเกณฑ์มาตรฐานนี้
MMLU Pro
81.2%
MMLU Pro: MMLU รุ่นมืออาชีพ. เวอร์ชันที่ปรับปรุงของ MMLU พร้อม 12,032 คำถามและรูปแบบ 10 ตัวเลือกที่ยากขึ้น DeepSeek V4.1 Flash ได้คะแนน 81.2% ในเกณฑ์มาตรฐานนี้
SimpleQA
49%
SimpleQA: เกณฑ์มาตรฐานความถูกต้องของข้อเท็จจริง. ทดสอบความสามารถของโมเดลในการให้คำตอบที่ถูกต้องและเป็นข้อเท็จจริง DeepSeek V4.1 Flash ได้คะแนน 49% ในเกณฑ์มาตรฐานนี้
IFEval
89.5%
IFEval: การประเมินการปฏิบัติตามคำสั่ง. วัดว่าโมเดลปฏิบัติตามคำสั่งและข้อจำกัดเฉพาะได้ดีเพียงใด DeepSeek V4.1 Flash ได้คะแนน 89.5% ในเกณฑ์มาตรฐานนี้
AIME 2025
87.5%
AIME 2025: การสอบคณิตศาสตร์เชิญชวนอเมริกัน. โจทย์คณิตศาสตร์ระดับการแข่งขันจากการสอบ AIME ที่มีชื่อเสียง DeepSeek V4.1 Flash ได้คะแนน 87.5% ในเกณฑ์มาตรฐานนี้
MATH
88.5%
MATH: การแก้ปัญหาคณิตศาสตร์. เกณฑ์มาตรฐานคณิตศาสตร์ที่ครอบคลุมทดสอบการแก้ปัญหาในพีชคณิต เรขาคณิต แคลคูลัส DeepSeek V4.1 Flash ได้คะแนน 88.5% ในเกณฑ์มาตรฐานนี้
GSM8k
96.8%
GSM8k: คณิตศาสตร์ประถม 8K. 8,500 โจทย์คณิตศาสตร์ระดับประถมศึกษา DeepSeek V4.1 Flash ได้คะแนน 96.8% ในเกณฑ์มาตรฐานนี้
MGSM
92%
MGSM: คณิตศาสตร์ประถมหลายภาษา. เกณฑ์มาตรฐาน GSM8k แปลเป็น 10 ภาษา DeepSeek V4.1 Flash ได้คะแนน 92% ในเกณฑ์มาตรฐานนี้
MathVista
72.5%
MathVista: การใช้เหตุผลเชิงภาพคณิตศาสตร์. ทดสอบความสามารถในการแก้ปัญหาคณิตศาสตร์ที่มีองค์ประกอบภาพ DeepSeek V4.1 Flash ได้คะแนน 72.5% ในเกณฑ์มาตรฐานนี้
SWE-Bench
74.2%
SWE-Bench: เกณฑ์มาตรฐานวิศวกรรมซอฟต์แวร์. โมเดล AI พยายามแก้ปัญหา GitHub จริงในโครงการ Python DeepSeek V4.1 Flash ได้คะแนน 74.2% ในเกณฑ์มาตรฐานนี้
HumanEval
92.5%
HumanEval: โจทย์เขียนโปรแกรม Python. 164 โจทย์เขียนโปรแกรมที่โมเดลต้องสร้างการใช้งานฟังก์ชัน Python ที่ถูกต้อง DeepSeek V4.1 Flash ได้คะแนน 92.5% ในเกณฑ์มาตรฐานนี้
LiveCodeBench
73.3%
LiveCodeBench: เกณฑ์มาตรฐานเขียนโค้ดสด. ทดสอบความสามารถในการเขียนโค้ดบนความท้าทายการเขียนโปรแกรมจริงที่อัปเดตอย่างต่อเนื่อง DeepSeek V4.1 Flash ได้คะแนน 73.3% ในเกณฑ์มาตรฐานนี้
MMMU
78.9%
MMMU: ความเข้าใจหลายโหมด. เกณฑ์มาตรฐานความเข้าใจหลายโหมดจาก 30 วิชามหาวิทยาลัย DeepSeek V4.1 Flash ได้คะแนน 78.9% ในเกณฑ์มาตรฐานนี้
MMMU Pro
58.4%
MMMU Pro: MMMU รุ่นมืออาชีพ. เวอร์ชันที่ปรับปรุงของ MMMU พร้อมคำถามที่ท้าทายมากขึ้น DeepSeek V4.1 Flash ได้คะแนน 58.4% ในเกณฑ์มาตรฐานนี้
ChartQA
88%
ChartQA: คำถามและคำตอบกราฟ. ทดสอบความสามารถในการเข้าใจและวิเคราะห์ข้อมูลจากกราฟและแผนภูมิ DeepSeek V4.1 Flash ได้คะแนน 88% ในเกณฑ์มาตรฐานนี้
DocVQA
93%
DocVQA: คำถามเชิงภาพเอกสาร. ทดสอบความสามารถในการสกัดข้อมูลจากภาพเอกสาร DeepSeek V4.1 Flash ได้คะแนน 93% ในเกณฑ์มาตรฐานนี้
Terminal-Bench
90.6%
Terminal-Bench: งาน Terminal/CLI. ทดสอบความสามารถในการดำเนินการ command-line DeepSeek V4.1 Flash ได้คะแนน 90.6% ในเกณฑ์มาตรฐานนี้
ARC-AGI
11.4%
ARC-AGI: การนามธรรมและการใช้เหตุผล. ทดสอบความฉลาดที่ยืดหยุ่นผ่านปริศนาการจดจำรูปแบบใหม่ DeepSeek V4.1 Flash ได้คะแนน 11.4% ในเกณฑ์มาตรฐานนี้

เกี่ยวกับ DeepSeek V4.1 Flash

เรียนรู้เกี่ยวกับความสามารถของ DeepSeek V4.1 Flash คุณสมบัติ และวิธีที่จะช่วยให้คุณได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้น

DeepSeek V4.1 Flash คือโมเดล mixture-of-experts แบบ open-weight ที่มีพารามิเตอร์รวม 552 พันล้านตัว โมเดลนี้นำเสนอโครงสร้าง causal encoder-decoder แบบอสมมาตรที่ออกแบบมาเพื่อลดต้นทุน inference ในช่วงที่มีเวิร์กโหลด throughput สูง ในระหว่างการประมวลผล prompts ขาเข้า เครือข่ายจะเปิดใช้งานพารามิเตอร์เพียง 8 พันล้านตัว และเพิ่มเป็น 16 พันล้านตัวในระหว่างการสร้าง token โครงสร้างพื้นฐานเบื้องหลังผสานรวม compressed key-value caching ที่แชร์ข้ามเลเยอร์, two-stage sparse indexer และ Engram lookup memory ขนาด 196 พันล้านพารามิเตอร์ ซึ่งทั้งหมดได้รับการฝึกฝนบนคอร์ปัสขนาด 45 ล้านล้าน token

แตกต่างจากรุ่นก่อนหน้าในตระกูล V4 ความเข้าใจด้านภาพแบบ native มีมาให้เป็นมาตรฐานโดยไม่ต้องใช้ checkpoint vision แยกต่างหาก โมเดลยอมรับรูปภาพโดยตรงภายใน text prompts ทั่วไปและประเมินอาร์ติแฟกต์ภาพ เช่น แผนผังทางสถาปัตยกรรม เลย์เอาต์ UI และไดอะแกรมทางเทคนิค ในขณะเดียวกัน โหมด thinking ทำงานแบบ native โดยสร้างร่องรอย reasoning ที่ชัดเจนก่อนที่จะให้คำตอบสุดท้าย โมเดลทำงานด้วยความเร็วการสร้างระหว่าง 300 ถึง 427 tokens ต่อวินาทีบนคลัสเตอร์ตัวเร่งความเร็วสมัยใหม่ ซึ่งเทียบเท่าหรือเกินกว่าโปรไฟล์ latency ของโมเดลขนาดเล็กแบบ dense ในขณะที่ยังคงความสามารถในการใช้เหตุผลระดับปริญญาเอก

DeepSeek วางตำแหน่ง V4.1 Flash ให้มาแทนที่ V4 Pro รุ่นเรือธงขนาดใหญ่โดยตรง ในการประเมินจากบุคคลที่สามซึ่งครอบคลุมการสร้าง frontend, การทำงานของ terminal และการดีบักซอฟต์แวร์ V4.1 Flash มีความแม่นยำเทียบเท่าหรือสูงกว่า V4 Pro ในขณะที่ทำงานด้วย latency และค่าใช้จ่ายในการประมวลผลที่ต่ำกว่า โมเดลนี้ตอบโจทย์สภาพแวดล้อม agentic ปริมาณมาก, เครื่องมือ terminal อัตโนมัติ และเวิร์กโฟลว์การสังเคราะห์โค้ดอย่างต่อเนื่อง ซึ่งราคา API ของรุ่นเรือธงมักจะสูงเกินไป

DeepSeek V4.1 Flash

กรณีการใช้งานสำหรับ DeepSeek V4.1 Flash

ค้นพบวิธีต่างๆ ที่คุณสามารถใช้ DeepSeek V4.1 Flash เพื่อได้ผลลัพธ์ที่ยอดเยี่ยม

การดำเนินงาน Terminal และ Shell แบบอัตโนมัติ

ดำเนินการวินิจฉัยระบบ รัน build tools และแก้ไขข้อผิดพลาดของสภาพแวดล้อมภายในระบบ containerized โดยทำคะแนนได้ 90.6 บน Terminal-Bench 2.1

การทำโปรโตไทป์ UI และ Frontend แบบ Full-Stack

สร้างแอปพลิเคชันหน้าเดียวแบบอินเทอร์แอกทีฟ, WebGL shaders, สภาพแวดล้อม 3 มิติ Three.js และเลย์เอาต์แดชบอร์ดที่ตอบสนองได้ดี (responsive) จาก prompt ข้อความหรือรูปภาพแบบ single-shot

การดีบักโค้ดหลายไฟล์ที่ซับซ้อน

สแกนโปรเจกต์ซอฟต์แวร์หลาย repository ภายใน context window 1 ล้าน token, ติดตามการ import ข้ามไฟล์ และแก้ไขตรรกะที่กลับด้านหรือปัญหา race conditions

การดึงข้อมูลจากเอกสารด้วยภาพอัตโนมัติ

ตรวจสอบแบบแปลนสถาปัตยกรรมที่ซับซ้อน แผนผังการไหลของข้อมูล (data flow diagrams) และภาพจำลอง UI เพื่อส่งออกเป็น JSON schemas ที่มีโครงสร้างและ API contracts ที่นำไปใช้งานต่อได้

การเรียกใช้ Tool ของ Agent ที่มี Throughput สูง

รันลูป reasoning เบื้องหลังอย่างต่อเนื่องเพื่อสำรวจ live REST endpoints, คิวรีฐานข้อมูล SQL และตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงสถานะ invariant ข้ามรอบการทำงานหลายเทิร์น

การแปลภาษาและการวิเคราะห์ภาษาถิ่น (Dialect)

แปลสำนวน คำสلا็งระดับภูมิภาค และเอกสารทางเทคนิคข้ามภาษาถิ่นที่มีทรัพยากรน้อย พร้อมทั้งระบุคำแปลที่ไม่แน่ใจแทนการหลอนคำตอบ (hallucinate)

จุดแข็ง

ข้อจำกัด

ประสิทธิภาพ MoE แบบอสมมาตร (Asymmetric): เปิดใช้งานพารามิเตอร์เพียง 8B ในอินพุตและ 16B ในเอาต์พุตจากทั้งหมด 552B ทำให้ราคารับเข้าช่วงนอกเวลาเร่งด่วนอยู่ที่ $0.15 ต่อล้าน token
การคิดวิเคราะห์มากเกินไป (Overthinking): ใช้ reasoning tokens มากเกินความจำเป็นกับ prompt การเขียนโค้ดที่ตรงไปตรงมา หากผู้ใช้ไม่ได้จำกัดความพยายามในการคิด (thinking effort)
ประสิทธิภาพ Agent ระดับ State-of-the-art: ทำคะแนนได้ 90.6% บน Terminal-Bench 2.1 และ 74.2% บน DeepSWE v1.1 ซึ่งเทียบเท่าหรือเหนือกว่าตัวเลือกเชิงพาณิชย์ที่เป็นเรือธง (proprietary flagship) ในงานด้านวิศวกรรม
ความไม่แม่นยำด้านฟิสิกส์จลนศาสตร์ (Kinematic Physics): สร้างความผิดปกติของเส้นทางการเคลื่อนไหวและฟิสิกส์ที่น่าสงสัยเป็นครั้งคราวเมื่อสร้างแอนิเมชันจลนศาสตร์ 3 มิติที่ซับซ้อนในการทดสอบ 3js
การสร้างข้อความด้วย Throughput สูง: ให้ความเร็วในการ decoding ที่ได้รับการตรวจสอบแล้วระหว่าง 300 ถึง 427 tokens ต่อวินาที ซึ่งช่วยลดเวลาตอบสนองสำหรับ agent ที่เน้น reasoning อย่างมาก
ข้อจำกัดด้านความสวยงามของ UI: ตามหลังโมเดลเรือธงเชิงพาณิชย์ในด้านการจัดวางตัวอักษร (typography) และระยะห่างที่ซับซ้อน ทำให้ได้ลำดับชั้นแดชบอร์ดที่ใช้งานได้แต่มีความทั่วไปในแง่ภาพ
Context แบบ Multimodal ที่รวมเป็นหนึ่งเดียว: รับ tokens ภาพและข้อความแบบ native ภายใน context window ขนาด 1,000,000 token โดยไม่ต้องมีภาระการประมวลผลเพิ่มจาก vision adapters รอง
ข้อกำหนดด้านหน่วยความจำในเครื่องที่สูงมาก: ต้องใช้การตั้งค่าคลัสเตอร์ multi-GPU แบบพิเศษเพื่อให้รองรับขนาดหน่วยความจำพารามิเตอร์ 552B มหาศาลสำหรับการโฮสต์แบบ Full-precision ในเครื่อง

เริ่มต้นด่วน API

deepseek/deepseek-v4.1-flash

ดูเอกสาร
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();

ติดตั้ง SDK และเริ่มเรียก API ภายในไม่กี่นาที

ผู้คนพูดอะไรเกี่ยวกับ DeepSeek V4.1 Flash

ดูว่าชุมชนคิดอย่างไรเกี่ยวกับ DeepSeek V4.1 Flash

มันทำคะแนนได้ 98% ของ GPT-6 Astra ในงานออกแบบประจำวันด้วยต้นทุนเพียง 1.4% ตามคำขอของผู้ใช้ โมเดลอื่นๆ ยกเว้น Astra ได้คะแนนน้อยกว่าและมีราคาแพงกว่า
OpenDesign (@OpenDesignHQ)
twitter
Deepseek V4.1 Flash 552B ทั้งหมด, 8/16B ใช้งานอยู่ พร้อมสถาปัตยกรรมใหม่ที่ฝึกฝนด้วย tokens 45T... นี่น่าจะเป็นสถาปัตยกรรมที่แปลกใหม่ที่สุดเท่าที่ฉันเคยเห็นมาในรอบ, บ้าคลั่งจริงๆ
Elie Bakouch (@eliebakouch)
twitter
ความเร็วนั้นสำคัญกว่าที่คนคิดมาก เอาจริงนะ ฉันยอมเลือกโมเดลที่แย่กว่านิดหน่อยแต่เร็วกว่า 2 เท่าสำหรับการใช้งานผลิตภัณฑ์ส่วนใหญ่
MoneyLovesSpeed
hackernews
มีอยู่ช่วงหนึ่ง พุ่งสูงถึง 427 tokens ต่อวินาทีอย่างเหลือเชื่อ แต่ส่วนที่บ้าที่สุดคือ มีรายงานว่าการรันทั้งหมดนี้มีค่าใช้จ่ายเพียง 30 เซนต์
WorldofAI
youtube
ความจริงที่ว่าคิวรี V4 Pro ถูกเปลี่ยนเส้นทางไปยัง V4.1 Flash โดยอัตโนมัติ บ่งบอกทุกอย่างเกี่ยวกับความยอดเยี่ยมของสถาปัตยกรรมนี้
KevDev99
reddit
Terminal-Bench ที่ 90.6 นั้นสุดยอดมากสำหรับโมเดลในระดับราคานี้ เครื่องมือ agentic มีราคาถูกลงอย่างมาก
SysAdminHero
reddit

วิดีโอเกี่ยวกับ DeepSeek V4.1 Flash

ดูบทเรียน รีวิว และการสนทนาเกี่ยวกับ DeepSeek V4.1 Flash

โมเดล DeepSeek เวอร์ชัน 4.1 flash ใหม่นี้เร็วเหลือเชื่อ คุณจะได้ความเร็วประมาณ 400 tokens ต่อวินาที ซึ่งความเร็วนั้นบ้าคลั่งจริงๆ

สำหรับโมเดล reasoning ที่มีความสามารถระดับนี้ ความเร็วระดับนี้น่าประทับใจมาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อพิจารณาว่านี่เป็นเพียงรุ่นทดสอบชั่วคราว

มีอยู่ช่วงหนึ่ง พุ่งสูงถึง 427 tokens ต่อวินาทีอย่างเหลือเชื่อ แต่ส่วนที่บ้าที่สุดคือ มีรายงานว่าการรันทั้งหมดนี้มีค่าใช้จ่ายเพียง 30 เซนต์เท่านั้น

การทดสอบในโลกความเป็นจริงทำความเร็วได้ 300 ถึง 400 tokens ต่อวินาทีขึ้นไป โดยทำคะแนน benchmark การออกแบบได้ถึง 98% ของ GPT6 Astra

มันไม่ได้แค่สร้างโค้ด แต่มันกำลังตรวจสอบคณิตศาสตร์ของตัวเองจริงๆ ด้วยซ้ำ มันยังจับบั๊กการดึงข้อมูล orbit control เล็กๆ น้อยๆ ได้ด้วยตัวเอง

weights และเมื่อมันถูกปล่อยออกมาในเวอร์ชันสมบูรณ์ เราจะมาดูกันอีกครั้ง หากคุณต้องการสนับสนุนช่อง โปรดสมัครสมาชิก ขอบคุณ

การรันชุดการทดสอบทั้งหมดของ Artificial Analysis มีค่าใช้จ่าย $72 ด้วยโมเดลนี้ ซึ่งถูกกว่าโมเดลที่มีคะแนนความฉลาดเท่ากันถึง 10 เท่า

DeepSeek V4 Flash แท้จริงแล้วถูกที่สุดในบรรดาโมเดลทั้งหมด และ GPT 5.6 Luna ที่มีราคาเท่ากันนั้นคะแนน Intelligence Index ตามหลังอยู่สองคะแนน

ฉันชอบเทรนด์ที่ห้องปฏิบัติการของจีนเข้ามาตัดราคาห้องปฏิบัติการในสหรัฐฯ และยังมีความฉลาดที่ทัดเทียมกันด้วย

มากกว่าแค่พรอมต์

เพิ่มพลังให้เวิร์กโฟลว์ของคุณด้วย ระบบอัตโนมัติ AI

Automatio รวมพลังของ AI agents การอัตโนมัติเว็บ และการผสานรวมอัจฉริยะเพื่อช่วยให้คุณทำงานได้มากขึ้นในเวลาน้อยลง

AI Agents
การอัตโนมัติเว็บ
เวิร์กโฟลว์อัจฉริยะ

เคล็ดลับมือโปรสำหรับ DeepSeek V4.1 Flash

เคล็ดลับจากผู้เชี่ยวชาญเพื่อช่วยให้คุณใช้ประโยชน์สูงสุดจาก DeepSeek V4.1 Flash และได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้น

จัดการความพยายามในการใช้ Reasoning

ตั้งค่า reasoning effort เป็น low สำหรับการสร้าง CRUD อย่างง่าย และตั้งเป็น high หรือ max เมื่อแก้ปัญหาโจทย์คณิตศาสตร์หลายขั้นตอนหรือบั๊กในโค้ดเบสที่ซับซ้อน เพื่อให้การใช้ token มีประสิทธิภาพสูงสุด

เพิ่มประสิทธิภาพ Prompt Caching

จัดกลุ่ม system prompts และการอ้างอิงไฟล์คงที่ (static file references) ที่ต่อเนื่องกันไว้ในช่วงต้นของ context window เพื่อเพิ่มการเข้าถึง prompt cache ให้ได้มากที่สุดในอัตรานอกช่วงเวลาเร่งด่วนที่ $0.003/M

อินพุต Multimodal โดยตรง

ระบุรูปภาพดิบและภาพจำลองภาพ (visual mockups) ควบคู่ไปกับข้อกำหนด CSS โดยตรง แทนที่จะแปลงข้อกำหนดเลย์เอาต์ด้วยมือ เพื่อความแม่นยำด้านตำแหน่งที่ดีขึ้น

ใช้สตริงโมเดลอย่างเป็นทางการ

ใช้สตริงโมเดล deepseek-flash อย่างเป็นทางการในคำขอ API เพื่อให้แน่ใจว่ามีการเปลี่ยนเส้นทางอัตโนมัติไปยัง checkpoint ล่าสุดที่ใช้งานอยู่และมีราคาที่คุ้มค่าที่สุด

คำรับรอง

ผู้ใช้ของเราพูดอย่างไร

เข้าร่วมกับผู้ใช้ที่พึงพอใจนับพันที่ได้เปลี่ยนแปลงเวิร์กโฟลว์ของพวกเขา

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.

ที่เกี่ยวข้อง 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

คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับ DeepSeek V4.1 Flash

ค้นหาคำตอบสำหรับคำถามทั่วไปเกี่ยวกับ DeepSeek V4.1 Flash