Что такое архитектура CED в DeepSeek V4.1 Flash?

Causal Encoder-Decoder (CED) — это новая архитектура от DeepSeek, которая позволяет модели эффективно сочетать понимание контекста и генерацию ответов, оптимизируя работу с параметрами.

Какой объем контекста поддерживает модель на alltokens?

Модель поддерживает внушительное контекстное окно размером до 1 048 576 токенов, что позволяет анализировать целые библиотеки документов или длинные программные коды.

Поддерживает ли модель работу с изображениями?

Да, DeepSeek V4.1 Flash является мультимодальной моделью, способной принимать на вход как текст, так и изображения для последующей генерации текстового ответа.

DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash (batch)

DeepseekОбновлено: 10 сентября 2026 г.

DeepSeek V4.1 Flash — это инновационная модель на базе архитектуры Causal Encoder-Decoder (CED), использующая метод разреженной смеси экспертов (MoE). Она обеспечивает высокую скорость обработки данных при огромном контекстном окне в 1 миллион токенов, поддерживая работу как с текстом, так и с изображениями.

Использовать через API

Метрики

Вход

14 ₽/M

Выход

42 ₽/M

Контекст

1M tokens

Параметры

Релиз

10 сентября 2026 г.

Поддерживаемые параметры

frequency_penaltyinclude_reasoninglogit_biasmax_tokensmin_ppresence_penaltyreasoningreasoning_effortrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_p

Технический обзор

DeepSeek V4.1 Flash — это модель с разреженной смесью экспертов от DeepSeek, первая, построенная на архитектуре Causal Encoder-Decoder (CED) компании. Она активирует 8 миллиардов параметров на входе и 16 миллиардов параметров в процессе обработки.

Кодинг

Инструменты

Длинный контекст

Мультимодальность

Веб-автоматизация

Смежные подборки

Модели для программирования Недорогие модели Модели с длинным контекстом

Сравнение с похожими моделями

Модель

Для чего

Контекст

Цена ₽

Модель

DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash (batch)Текущая

Для чего

Контекст

Цена ₽

14 / 42

DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash (batch)Текущая

14 / 42

Модель

deepseek/deepseek-v4-flash-vision-exp:batch

Для чего

Обе модели принадлежат к семейству Flash от DeepSeek, поддерживают мультимодальный ввод и оптимизированы для пакетной обработки данных.

Контекст

—

Цена ₽

— / —

deepseek/deepseek-v4-flash-vision-exp:batch

—

— / —

Модель

Mistral: Mistral Small 4 (batch)

Для чего

Является прямым конкурентом в сегменте компактных и быстрых моделей для пакетных задач с поддержкой мультимодальности.

Контекст

262k

Цена ₽

10 / 38

Mistral: Mistral Small 4 (batch)

262k

10 / 38

Модель

NVIDIA: Nemotron 3.5 Content Safety

Для чего

Схожая модальность ввода (текст и изображения), ориентированная на специализированные сценарии использования в корпоративном сегменте.

Контекст

131k

Цена ₽

25 / 25

NVIDIA: Nemotron 3.5 Content Safety

131k

25 / 25

Когда выбирать

Необходима обработка сверхбольших объемов данных с контекстом до 1 миллиона токенов.
Требуется мультимодальный анализ, сочетающий текстовые запросы и визуальные данные.
Нужна высокая эффективность при пакетной обработке задач через API alltokens.

Когда не выбирать

Требуется максимально тяжелая модель с полным набором параметров без использования MoE-архитектуры.
Задача не предполагает использование пакетной обработки (batch), для которой оптимизирована данная версия.
Необходима работа исключительно с аудио или видео файлами напрямую.