DeepSeek 于 9 月 10 日发布 DeepSeek-V4.1-Flash。这是其新架构家族中体量最小的模型，权重已在 Hugging Face 以 MIT 许可开源，同时上线网页端和移动应用。
根据 SiliconANGLE 报道，DeepSeek 表示，多项测试显示，这一开源权重模型在性能、成本、速度和总执行时间上，均超过体积大得多的旗舰模型 V4-Pro。链新闻此前报道，V4 Pro 正式版于 8 月 13 日推出，不到一个月即被自家更小的模型追上。
552B 参数，单个 token 激活 8B 到 16B
模型卡显示，V4.1-Flash 采用混合专家架构，骨干参数为 552B，接近 V4-Flash 284B 的两倍。不过在预填阶段，每个 token 只激活 8B 参数；在解码阶段，每个 token 激活 16B 参数。
SiliconANGLE 指出，该模型的 KV 缓存每个 token 只需 890 bytes，而 V4-Flash 约为 3,560 bytes，这被认为是其推理成本较低的关键。V4.1-Flash 支持 100 万 token 上下文长度，原生支持图像输入，输出为文本。
API 名称切换，V4 Flash 系列退役
DeepSeek 的 API 更新日志显示，V4.1-Flash 以 deepseek-flash 名称提供。旧的 deepseek-v4-flash 以及实验性视觉模型名称，暂时都会导向 V4.1-Flash，上一代 V4 Flash 系列已经退役。
日志同时写明，DeepSeek V4 Pro 的 API 服务将在 9 月 14 日之后继续提供，计费方式保持不变。
自测基准中高于 Claude Opus 5
模型卡列出的代理型基准测试中，在最高推理强度下，V4.1-Flash 在 Terminal-Bench 2.1 获得 90.6，高于 Claude Opus 5 的 89.1。DeepSWE v1.1 得分为 74.2%，与 Opus 5 的 74.0% 接近，但明显高于 V4-Pro 的 62.7%。
SiliconANGLE 还引述 DeepSeek 数据称，GPT-5.6 Sol 在 Terminal-Bench 2.1 上的得分为 88.8。
在基础模型层面，V4.1-Flash-Base 在 MMLU-Pro、HumanEval、GSM8K 三项基准中的成绩分别为 74.1、79.4、93.0，略高于 V4-Pro-Base 的 73.5、76.8、92.6。
不过，上述数据全部来自 DeepSeek 自行公布的评测，第三方独立验证目前尚未完成。
离峰输入价格为每百万 token 0.15 美元
根据 SiliconANGLE 报道的 API 定价，离峰时段输入价格为每百万 token 0.15 美元，适用于未命中缓存的请求；输出价格为 0.60 美元。尖峰时段价格则为离峰时段的两倍。
V4-Pro 的输出价格从 3.96 美元下调至 1.20 美元，降幅约七成。报道提到，DeepSeek 曾在 8 月中旬上调 V4-Pro 价格，此次随着新模型推出，再次调低价格。
开源模型排名仍在反复变化
链新闻曾在 6 月报道，智谱 GLM-5.2 超越 DeepSeek V4，登上开源权重榜首。开源模型之间的排名在几个月内多次变化。
对照本周其他发布，DeepSeek 这次选择继续把体量最小的模型推到旗舰级水平，并以低价开源。ABMedia 文中提到，这与同一周 OpenAI 采用 API 产品收费、Sakana 通过编排系统压低价格，形成三种不同的定价竞争路径。