DeepSeek V4.1 Flash 上場：100 萬 Token、552B MoE，同 V4 Flash／V4 Pro 有咩分別？

DeepSeek-V4.1-Flash 喺 2026 年 9 月 10 日推出。今次焦點唔只係模型大：DeepSeek 將一個 5,520 億參數嘅 Mixture-of-Experts（MoE，混合專家）模型，配合稀疏啟動同大幅壓縮嘅 KV Cache，目標係令超長上下文推理更可行。1735

對開發者而言，最直接嘅改變係：Flash 系列而家有咗原生圖像理解，而舊 Flash API 路線正逐步退場。

API 型號點樣揀？

現時要喺 DeepSeek API 使用最新 Flash，建議型號名稱係 deepseek-flash；佢對應 DeepSeek-V4.1-Flash，支援文字同原生多模態視覺理解。1517

舊有 V4 Flash 同實驗性質嘅 V4 Flash Vision Exp 已經退役。為咗兼容現有程式，deepseek-v4-flash 同 deepseek-v4-flash-vision-exp 暫時仍會被接受，但請求實際由 V4.1 Flash 處理，收費亦按 Flash 計。1523

V4 Pro 就唔同。 早期轉換消息曾指 V4 Pro 流量會先導去 V4.1 Flash，等 V4.1 Pro 推出；但 DeepSeek 之後喺官方 API 更新紀錄表示，因應用戶需求，會喺 2026 年 9 月 14 日後繼續提供 V4 Pro API，而且收費方式不變。1523

所以，如果你嘅應用需要可重現結果，唔好單靠舊路由名稱估計背後模型；應按現行文件使用型號 ID，並做回歸測試。

552B MoE：每次唔使「全模型一齊開工」

V4.1 Flash 係一個擁有 5,520 億個骨幹參數嘅 MoE 模型。簡單講，MoE 並非每個 Token 都運行全部參數，而係按需要揀部分「專家」參與處理。

DeepSeek 指，模型喺處理輸入、即 prefill 階段，會啟用 80 億參數；到生成輸出、即 decoding 階段，會啟用 160 億參數。其採用名為 Causal Encoder–Decoder 嘅架構，反映長提示詞與長輸出喺推理成本上本身就係兩回事。1735

不過，稀疏啟動唔等於任何環境之下都必然又平又快。真正吞吐量仍受 GPU 或其他硬件、批次處理、量化方式、推理服務軟件、上下文長度同請求組合影響；但呢個設計確實係 V4.1 Flash 效率定位嘅核心。

100 萬 Token 上下文，關鍵係 KV Cache 慳咗幾多

V4.1 Flash 支援最長 100 萬 Token 上下文。35

但長上下文真正難題，往往唔係宣傳頁上個數字，而係 KV Cache。呢個可以理解為模型持續生成下一個 Token 時要保留嘅注意力狀態；對話、文件或程式碼愈長，所需記憶體就愈容易成為服務成本同併發量嘅樽頸。

按 DeepSeek 模型卡，Causal Encoder–Decoder 設計會由最終 encoder 隱藏狀態投影出 decoder 嘅全域 KV Cache，而唔係每一層 decoder 都各自衍生一份。再配合 Compressed Sparse Attention 2（CSA2）及 FP4 KV Cache，DeepSeek 指全域 KV Cache 可壓到約 每 Token 890 bytes，大約只係舊 V4 Flash 對應用量嘅四分一。3539

呢個數字令 100 萬 Token 變得更值得考慮，但唔代表任何塞滿 100 萬 Token 嘅任務都會又平、又快、又準。上下文容量唔等於模型一定可以喺整段內容準確檢索、推理同跟足指令。處理大型程式碼庫、文件庫或 agent 歷史紀錄嘅團隊，仍應以真實工作負載測試召回率、延遲同成本。

MIT 開放權重，提供自建部署選項

DeepSeek 已喺 Hugging Face 發布 V4.1 Flash 權重，採用 MIT 授權。換句話講，機構可以按授權條款下載及部署呢套開放權重。35

相對純 API 模型，呢個選擇畀團隊有機會用自己基建評估模型、掌控服務堆疊，亦可以作更深入優化。不過，5,520 億骨幹參數並唔代表部署會變得簡單；自託管仍涉及相當高嘅硬件、工程同營運門檻。

V4.1 Flash 真係贏過 V4 Pro？要分清「官方成績」同「你嘅成績」

DeepSeek 表示，新預訓練方法以及更大規模嘅強化學習後訓練，令 V4.1 Flash 喺其基準測試中領先包括 V4 Pro 在內嘅旗艦模型；公司亦稱多方測試顯示，V4.1 Flash 喺效能、成本、速度同端到端執行時間方面領先 V4 Pro。17

呢啲係值得留意嘅供應商結果，但唔可以直接當成所有場景下嘅定論。基準結果會受任務選擇、提示詞、工具設定、評分方法，以及實際測試版本影響。

真係要遷移生產工作流，最好比較你自己最重視嘅指標：複雜推理、程式碼驗收率、工具調用、多模態準確度、可靠性、安全控制、延遲同總成本。

OpenRouter 用量：勢頭強，但唔係整個 AI 市場

V4.1 Flash 推出時，DeepSeek 同其他中國模型供應商已經喺 OpenRouter 呢類模型路由平台有相當使用量。OpenRouter 嘅排名按經其 API 處理嘅 prompt 與 completion Token 計算。

喺 2026 年 9 月 13 日榜單，DeepSeek V4.1 Flash 錄得 4.94T Token，標示為新上榜；DeepSeek V4 Flash 0731 有 11.6T、V4 Flash 0423 有 4.36T，而小米 MiMo-V2.5 有 7.77T。57

更早前嘅 8 月快照亦反映排名變化可以好快：當時 V4 Flash 一周處理 7.1T Token，並有報道指該榜單頭十名中九個係中國模型。50

要留意範圍：OpenRouter Token 數字只係經 OpenRouter 路由嘅流量，唔係全球 AI 使用量、企業部署規模、收入，亦唔等於模型質素排名。佢較適合作為開發者平台需求嘅一個訊號，而唔係「邊個已經贏晒市場」嘅證據。

對開發者最實際嘅下一步

V4.1 Flash 最值得評估嘅地方，係原生多模態、100 萬 Token 上下文、MIT 開放權重，以及針對長上下文記憶體成本而設計嘅架構，幾樣嘢一次過結合。1735

可以考慮以下做法：

1. 新 Flash 整合改用 deepseek-flash。
2. 把舊 Flash 與 Vision Exp ID 視為兼容路線，唔好當成穩定模型釘選。
3. 用自家提示詞、成功標準同資料集，將 V4.1 Flash 同 V4 Pro 並排測試。
4. 將長上下文檢索能力，同端到端延遲分開量度；唔好只睇 100 萬 Token 規格。
5. 將 OpenRouter 榜單當需求參考，而唔係取代生產環境驗證。

V4.1 Flash 最吸引嘅技術主張，正正係每 Token 約 890 bytes 嘅全域 KV Cache，以及稀疏啟動設計。但呢啲優勢最終有冇轉化成穩定、負擔得起嘅實際效能，仍然要由開發者喺自己真正會跑嘅工作負載上驗證。