Model garden Router · activo Dedicado · disponible

DeepSeek V4.1 Flash

Disponible al instante a través del Router europeo o como despliegue de GPU dedicada. Sus datos permanecen en Europa.

We introduce DeepSeek-V4.1-Flash, a multimodal Mixture-of-Experts (MoE) model with 552B backbone parameters and support for contexts of up to one million tokens. The model natively processes images and text, and generates text autoregressively.

deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash
text+image->text · deepseek-ai · sovereign EU
Runs on EU infrastructure operated by European companies; US marketplace capacity is never part of this chain. Full chain
763B
Parámetros
1,049K
Ventana de contexto
613GB
VRAM mínima
POST /api/v1/chat/completions 200 OK

Especificaciones

Parámetros 763B
Ventana de contexto 1,048,576 tokens
VRAM mínima 613 GB
Arquitectura DeepseekV41ForCausalLM (vLLM)
Licencia mit
Modalidad text+image->text
Lanzamiento September 2026

Precios

Router compartido · por token
€0.58
Entrada (por 1M de tokens)
€1.73
Salida (por 1M de tokens)
0,15 € por millón de tokens de entrada en caché
GPU dedicada · por hora
desde 21,48 € por hora
Su propia instancia de vLLM en una nube europea (613 GB de VRAM), facturada por horas.

Router europeo compartido, pago por token, scale-to-zero. Los despliegues de GPU dedicada se facturan por horas, consulte precios.

Índice Bench

Bench es nuestro índice de calidad para cada modelo, de 0 a 100. Se basa en mediciones públicas (Epoch AI con unos 40 benchmarks, LiveBench, LMArena y más) y se actualiza cada mañana. Donde nadie mide, muestra una estimación con un rango.

82,0 / 100 · Medido

Medido por Epoch AI en 16 benchmarks, con un rango.

Rango de 79,4 a 84,4 · Puesto 31 de 277 en Epoch AI

Fuentes: Epoch AI ↗ · LiveBench ↗ · LMArena ↗ · Actualizado a diario, última vez el 19-10-2026

LiveBench · 81,1 · Puesto 9 de 70
Razonamiento 86,7
Programación 80,0
Programación agéntica 77,3
Matemáticas 93,3
Análisis de datos 79,3
Lenguaje 81,2
Seguimiento de instrucciones 70,0
Todos los benchmarks (16)
OTIS Mock AIME 2024-2025 98,3
ARC-AGI 94,5
GPQA diamond 86,4
DTBench 83,1
ARC-AGI-2 72,9
FrontierMath-Tiers-1-3-v2-Private 67,4
LMCA 55,3
ProofBench 54,0
Surface Evolver Bench 46,3
Chess Puzzles 45,3
FrontierCode 43,9
SimpleQA Verified 42,9
APEX-Agents 39,5
Mystery Game Puzzles 37,2
FrontierMath-Tier-4-v2-Private 26,8
Furniture Assembly 6,0
LiveBench · Todas las tareas
Razonamiento
theory of mind 80,8
zebra puzzle 100,0
spatial 98,0
logic with navigation 68,0
Programación
code generation 77,5
code completion 82,6
Programación agéntica
javascript 81,8
typescript 60,0
python 90,0
Matemáticas
AMPS Hard 98,0
integrals with game 90,0
math comp 96,1
olympiad 89,1
Análisis de datos
consecutive events 88,7
tablejoin 49,0
tablereformat 100,0
Lenguaje
connections 100,0
plot unscrambling 61,6
typos 82,0
Seguimiento de instrucciones
paraphrase 70,7
simplify 67,1
story generation 72,7
summarize 69,7

Llámelo ahora

Sustituto directo de OpenAI: cambie solo la URL base y la clave de API. También se admite el formato de Anthropic (/v1/messages).

curl https://hostyourai.com/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer hyai-..." \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

Preguntas frecuentes

¿Puedo ejecutar DeepSeek V4.1 Flash en la UE?

Sí. HostYourAI ejecuta DeepSeek V4.1 Flash en GPU de centros de datos europeos mediante vLLM. Los prompts y las respuestas nunca salen de la UE y en la cadena no interviene ningún proveedor de nube estadounidense.

¿El alojamiento de DeepSeek V4.1 Flash cumple el RGPD?

Sí. Todo el tratamiento se realiza dentro de la UE, hay disponible un acuerdo de encargo del tratamiento (DPA) y la lista de subencargados es pública. Además, los pesos de código abierto significan que no se entrena con sus datos.

¿Cuánto cuesta DeepSeek V4.1 Flash?

A través del Router europeo compartido paga 0.58 € por millón de tokens de entrada y 1.73 € por millón de tokens de salida, sin costes fijos. Para grandes volúmenes o para aislamiento, también puede ejecutar DeepSeek V4.1 Flash como instancia de GPU dedicada facturada por horas.

¿La API es compatible con OpenAI?

Sí. Usted utiliza los SDK estándar de OpenAI con una URL base personalizada (https://hostyourai.com/api/v1). La API Anthropic Messages también se admite como sustituto directo.

Más modelos de DeepSeek

DeepSeek V4.1 Flash 1017

DeepSeek-V4.1-Flash-1017 is a minor update to DeepSeek-V4.1-Flash, delivering substantial improvements across reasoning, coding, agentic tasks, and visual benchmarks. Alongside these gains, the model reduces task execution time and output length, enabling users to complete tasks faster and at lower cost and advancing the performance–cost Pareto frontier across multiple agent harnesses.

763B 1M contexto Ver modelo →
DeepSeek V4 Flash Vision Exp

We are excited to introduce DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp, our first experimental multimodal model in the DeepSeek-V4 family. It builds on the DeepSeek-V4-Flash architecture by incorporating visual modules and undergoing continued training to unlock visual understanding capabilities.

305B 1M contexto Ver modelo →
DeepSeek V4 Pro 0813

DeepSeek-V4-Pro-0813 is the official release of DeepSeek-V4-Pro, superseding the preview version, with greatly enhanced agentic capabilities and performance improvements that are especially pronounced in production environments. It is built on the DeepSeek-V4-Pro (Preview) model structure, with a DSpark speculative decoding module attached.

1650B 1M contexto Ver modelo →
DeepSeek V4 Pro

We present a preview version of DeepSeek-V4 series, including two strong Mixture-of-Experts (MoE) language models — DeepSeek-V4-Pro with 1.6T parameters (49B activated) and DeepSeek-V4-Flash with 284B parameters (13B activated) — both supporting a context length of one million tokens.

1M contexto Ver modelo →
DeepSeek V4 Flash

We present a preview version of DeepSeek-V4 series, including two strong Mixture-of-Experts (MoE) language models — DeepSeek-V4-Pro with 1.6T parameters (49B activated) and DeepSeek-V4-Flash with 284B parameters (13B activated) — both supporting a context length of one million tokens.

291B 1M contexto Ver modelo →
DeepSeek OCR 2

Inference using Huggingface transformers on NVIDIA GPUs. Requirements tested on python 3.12.9 + CUDA11.8:

3.4B 8K contexto Ver modelo →

Pruebe DeepSeek V4.1 Flash gratis

Crear una cuenta lleva un minuto. Pruebe DeepSeek V4.1 Flash de inmediato en el Playground.

Empezar gratis