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DeepSeek-V4.1-Flash：百萬 token 上下文與 KV 快取壓縮解析
DeepSeek V4.1 Flash 支援最高 100 萬 token 上下文；每個 token 在處理輸入時啟用約 80 億參數，生成輸出時約啟用 160 億參數。 CSA2、FP4 快取與 SWA Bounded Replay 分別針對全域 KV 快取及持久化儲存空間減負，兩種縮減比例不能混為一談。
發布者使用 GPT-6 Sol 編輯圖片由 GPT Image 2 生成
研究答案
重點整理
- DeepSeek V4.1 Flash 支援最高 100 萬 token 上下文；每個 token 在處理輸入時啟用約 80 億參數，生成輸出時約啟用 160 億參數。
- CSA2、FP4 快取與 SWA Bounded Replay 分別針對全域 KV 快取及持久化儲存空間減負，兩種縮減比例不能混為一談。
- DeepSeek 公布了與 V4 Pro 的比較結果，並以 deepseek flash 提供 API；採用前仍應確認實際服務模型及部署環境的功能支援。
AI 提示詞
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What is DeepSeek-V4.1-Flash, and how do its 552B-parameter multimodal Causal Encoder–Decoder MoE architecture, 20-layer encoder and 20-layer. Article summary: DeepSeek-V4.1-Flash is DeepSeek’s multimodal, open-weight MoE model designed for long, input-heavy agent sessions. It supports contexts of up to one million tokens while reducing the computation and KV-cache storage need. Topic tags: general, academic, documentation, general web. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, chart
對需要反覆閱讀長篇對話、文件與工具回傳內容的 AI 代理而言，上下文上限只是第一道門檻：讀取大量輸入要花多少運算資源、歷史內容的快取要占多少空間，同樣影響部署效率。DeepSeek-V4.1-Flash 是一款開放權重、原生支援文字與圖像的混合專家（MoE）模型，上下文上限為 100 萬 token。但這代表可接受的長度，不保證模型能在漫長工作階段中準確找回每個細節。token 是模型處理內容的單位，不能直接等同字數。2
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大量閱讀、少量輸出：運算怎麼省？
模型主幹有 5,520 億個參數，採用 20 層因果編碼器接續 20 層解碼器的架構。解碼器使用的全域鍵值（KV）快取，由編碼器最終狀態投影而來，而非讓每一層解碼器分別產生。DeepSeek 指出，每個 token 在預填階段（處理輸入）約啟用 80 億參數，在解碼階段（生成輸出）約啟用 160 億參數。對輸入遠長於輸出的代理工作，這種不對稱設計尤其有意義。2
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兩種快取縮減，別看成同一個數字
KV 快取用來保留處理過的內容所需的注意力資訊。DeepSeek 的 CSA2 壓縮稀疏注意力，讓各注意力層固定採用 Full、Reindex 或 Reuse 三種模式之一，以跨層共用快取資訊及重用稀疏注意力的選取結果。搭配主要 KV 快取的 FP4 儲存格式，DeepSeek 稱全域 KV 快取降至每個 token 890 位元組，約為前代 DeepSeek-V4-Flash 的四分之一。這比較的是快取占用空間，並不等於所有部署情境的總成本都降低四分之三。6
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另一項 SWA Bounded Replay 則處理持久化儲存：需要補回滑動視窗注意力的 KV 狀態時，只重播最近一個視窗的 token，而不必把那些狀態一直存放在 SSD。模型說明文件稱，採用這種方式後，持久化 KV 快取占用約為 V4-Flash 的八分之一。這與前述「全域 KV 快取約四分之一」是不同的比較指標。5
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訓練、視覺能力與效能：哪些是已公布結果？
模型資料列出：V4.1-Flash 從零開始使用 45 兆 token 的多模態語料訓練；稀疏注意力訓練採用 6.4 萬 token序列長度，並在訓練進行至 34 兆 token 時把上下文延伸至 100 萬 token。DeepSeek 也將效能提升歸因於新的預訓練方法及更大規模的強化學習後訓練；現有引述資料不足以進一步還原後訓練細節。9
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模型可原生處理圖像與文字，DeepSeek 表示 API 版本也支援多模態；但所引資料不足以詳述其視覺基準測試表現。2
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在 DeepSeek 自行公布的評估中，基礎模型在知識、推理與程式能力方面與 V4-Pro-Base 相近，並在留出評估中提升 5%～10%，所用總參數量約為後者三分之一、啟用參數量約為四分之一。DeepSeek 另稱發布版本在 AI 代理任務上超越 V4-Pro；現有引述資料不足以逐項可靠比較各項基準成績。這些是官方公布的結果，不是獨立進行的對照測試。1
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API 與舊模型名稱：遷移時要注意什麼？
DeepSeek API 指定的模型名稱是 deepseek-flash，公開權重標示採用 MIT 授權。模型資料提供 SGLang 部署方式，也列出 Transformers 與 vLLM 推論支援；實際使用前，仍應確認所選執行環境是否支援需要的多模態及長上下文功能。8
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DeepSeek 表示 V4-Flash 與 V4-Flash-Vision-Exp 已退役，舊 API 名稱 deepseek-v4-flash 和 deepseek-v4-flash-vision-exp 暫時轉送至 V4.1-Flash。官方也宣布，自 2026 年 9 月 14 日起，對 deepseek-v4-pro 的請求會在 V4.1-Pro 推出前轉送至 V4.1-Flash，並按 Flash 費率計算。若應用程式依賴 Pro 的特定行為，不宜只憑模型別名判斷，應核對實際提供服務的模型。16
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「DeepSeek-V4.1-Flash：百萬 token 上下文與 KV 快取壓縮解析」的簡短答案是什麼？
DeepSeek V4.1 Flash 支援最高 100 萬 token 上下文；每個 token 在處理輸入時啟用約 80 億參數，生成輸出時約啟用 160 億參數。
最值得優先驗證的重點是什麼？
DeepSeek V4.1 Flash 支援最高 100 萬 token 上下文；每個 token 在處理輸入時啟用約 80 億參數，生成輸出時約啟用 160 億參數。 CSA2、FP4 快取與 SWA Bounded Replay 分別針對全域 KV 快取及持久化儲存空間減負，兩種縮減比例不能混為一談。
接下來在實務上該怎麼做？
DeepSeek 公布了與 V4 Pro 的比較結果，並以 deepseek flash 提供 API；採用前仍應確認實際服務模型及部署環境的功能支援。