DeepSeek 開源 V4.1-Flash，宣稱超越旗艦 V4-Pro
DeepSeek 於 9 月 10 日發布 DeepSeek-V4.1-Flash，這是其新架構家族中最小的模型，權重以 MIT 授權放上 Hugging Face，同步上線網頁與行動應用。根據 SiliconANGLE 報導，DeepSeek 表示多方測試顯示這個開源權重模型在效能、成本、速度與總執行時間上，都超過自家體積大得多的旗艦 V4-Pro。鏈新聞先前報導，V4 Pro 正式版在 8 月 13 日推出，不到一個月就被自家的小模型追過。
552B 參數但每個 token 只啟用 8B 到 16B，KV 快取縮到四分之一
依模型卡說明，V4.1-Flash 是混合專家架構，骨幹參數 552B，接近 V4-Flash 284B 的兩倍，但預填階段每個 token 只啟用 8B 參數、解碼階段 16B。SiliconANGLE 指出，模型的 KV 快取每個 token 只需 890 bytes，V4-Flash 約為 3,560 bytes，這是它推理便宜的關鍵。上下文長度 100 萬 token，原生支援影像輸入，輸出為文字。
DeepSeek 的 API 更新日誌寫明，V4.1-Flash 以 deepseek-flash 名稱提供，舊的 deepseek-v4-flash 與實驗性視覺模型名稱暫時導向 V4.1-Flash，上一代 V4 Flash 系列已退役。日誌同時表示，DeepSeek V4 Pro 的 API 服務在 9 月 14 日之後會繼續提供，計費方式不變。
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Terminal-Bench 2.1 拿 90.6，高於 Claude Opus 5 的 89.1
模型卡列出的代理型基準（最高推理強度）：Terminal-Bench 2.1 得分 90.6，高於 Claude Opus 5 的 89.1；DeepSWE v1.1 為 74.2%，與 Opus 5 的 74.0% 相當，遠高於 V4-Pro 的 62.7%。SiliconANGLE 另引述 DeepSeek 數據，GPT-5.6 Sol 在 Terminal-Bench 2.1 為 88.8。基礎模型層面，V4.1-Flash-Base 在 MMLU-Pro、HumanEval、GSM8K 分別為 74.1、79.4、93.0，略高於 V4-Pro-Base 的 73.5、76.8、92.6。
這些數字全部來自 DeepSeek 自行公布的評測，第三方尚未完成獨立驗證。鏈新聞 6 月報導過智譜 GLM-5.2 超越 DeepSeek V4 登上開源權重榜首，開源模型之間的排名在幾個月內反覆易手。
離峰輸入每百萬 token 0.15 美元，V4-Pro 輸出價砍七成
SiliconANGLE 報導的 API 定價：離峰時段輸入每百萬 token 0.15 美元（未命中快取）、輸出 0.60 美元，尖峰時段為離峰的兩倍；V4-Pro 的輸出價格從 3.96 美元降到 1.20 美元，降幅約七成。DeepSeek 8 月中曾把 V4-Pro 價格上調，這次隨新模型推出又一次調降。
對照本週的其他發布，DeepSeek 選擇的路線仍是把最小的模型做到旗艦水準再以極低價開源，這與同一週 OpenAI 以 API 產品收費、Sakana 以編排系統壓低價格的做法形成三種不同的定價競爭。想了解 DeepSeek 的背景，可參考鏈新聞的 DeepSeek 完整指南。
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