DeepSeek-V4.1-Flash लॉन्च: 552B MoE मॉडल
मूल शीर्षक: DeepSeek v4.1 Flash
यह क्यों महत्वपूर्ण है
552B MoE मॉडल में active parameters की कमी और KV cache में भारी बचत AI inference लागत को उद्योग स्तर पर नए मानक की ओर ले जा सकती है।
DeepSeek ने 10 सितंबर 2026 को DeepSeek-V4.1-Flash लॉन्च किया। यह 552B-parameter MoE आर्किटेक्चर वाला मॉडल है जिसमें native visual understanding, तेज़ inference और कम KV cache की सुविधा है। API पर तुरंत उपलब्ध।
DeepSeek ने 10 सितंबर 2026 को X पर DeepSeek-V4.1-Flash की घोषणा की। यह उनकी नई आर्किटेक्चर फैमिली का सबसे छोटा मॉडल है जिसमें native visual understanding शामिल है।
**आर्किटेक्चर की विशेषताएँ:**
यह मॉडल 552B-parameter Mixture of Experts (MoE) पर आधारित है। नए Causal Encoder–Decoder आर्किटेक्चर में input के लिए केवल 8B active parameters और output के लिए 16B active parameters का उपयोग होता है। नए pre-training methods और बड़े पैमाने पर RL post-training के माध्यम से benchmark results में सुधार किया गया है।
**KV Cache में कटौती:**
पिछली पीढ़ी की तुलना में V4.1-Flash का KV cache केवल 1/4 HBM और 1/8 SSD storage उपयोग करता है। यह agent workloads की लागत को काफी कम करता है।
**API और मूल्य निर्धारण:**
V4.1-Flash अब DeepSeek API पर native multimodal support के साथ उपलब्ध है। Model नाम `deepseek-flash` रखा गया है। पुराने V4-Flash और V4-Flash-Vision-Exp मॉडल retire किए गए हैं, लेकिन compatibility के लिए अस्थायी रूप से V4.1-Flash पर redirect होंगे। Off-peak pricing, peak rates की 50% रखी गई है।
**Open Source:**
DeepSeek ने घोषणा की कि वे open-source community के साथ मिलकर inference support विकसित करेंगे। मॉडल Hugging Face पर `deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash` के रूप में उपलब्ध है। 2,000+ GPUs के साथ large-scale deployment के लिए DeepSeek से संपर्क करने का आमंत्रण दिया गया।