> ## Content Index
> Fetch the complete content index at: https://admin.kod.ru/llms.txt
> Use this file to discover other available public pages before exploring further.

# DeepSeek представила V4.1 Flash — дешевле и мощнее V4 Pro
- URL: https://admin.kod.ru/deepseek-predstavila-v4-1-flash-tseny-api/
- Published: 2026-09-10T13:12:29.000Z
- Updated: 2026-09-10T13:20:29.000Z
- Description: Новая открытая модель с 552 млрд параметров превзошла флагманскую V4-Pro, сэкономила память видеокарт и сделала запросы вдвое дешевле.
- Author: Никита Мышаев
- Tags: Новости

DeepSeek [представила](https://www.deepseek.com/en/news/deepseek-v4-1-flash/?ref=admin.kod.ru) открытую мультимодальную нейросеть V4.1 Flash с поддержкой контекстного окна до миллиона токенов.

Модель построена на архитектуре смеси экспертов (MoE) и содержит 552 млрд параметров. Главным инженерным изменением стало внедрение новой структуры Causal Encoder-Decoder: нейросеть задействует всего 8 млрд активных параметров на этапе обработки входящего запроса и 16 млрд при генерации ответа. Разработчики заявляют, что такое разделение заметно снизило вычислительные затраты при работе со сложными агентскими сценариями.

По данным создателей, потребление памяти для кеша ключей и значений (KV-cache) уменьшилось в четыре раза по сравнению с моделью предыдущего поколения V4 Flash, а занимаемое место на постоянных накопителях сократилось в восемь раз. Этого удалось достичь благодаря сжатию кеша до 890 байт на токен и алгоритму, который пересчитывает часть состояний на лету вместо постоянной записи на диск.

![](https://admin.kod.ru/content/images/2026/09/benchmark-en.png)

![](https://admin.kod.ru/content/images/2026/09/kv-cache.png)

![](https://admin.kod.ru/content/images/2026/09/agentic-benchmark.png)

В бенчмарках новинка опередила более крупную модель предыдущей серии DeepSeek V4 Pro. В тестах на программирование и работу агентов нейросеть набрала 74,2 балла в DeepSWE v1.1 и 90,6 балла в Terminal Bench 2.1, а также показала рейтинг 3471 на платформе Codeforces.

Кроме того, в модель встроили ползунок регулировки усилий рассуждения от 1 до 100, позволяющий гибко балансировать между скоростью генерации и точностью решения. Отдельно в DeepSeek уточнили, что модель разрабатывалась с нуля. Дистилляция была, но на финальном этапе пост‑обучения (OPD), таким образом заявляется, что претрейн модели был с нуля и на собственных данных.

[Спецслужбы США обвинили китайские ИИ-компании в дистилляцииCISA, ФБР и АНБ выпустили предупреждение: китайские ИИ-компании массово дистиллируют американские нейросети. Подробности нового обвинения.![](https://admin.kod.ru/content/images/icon/logo-maskable-192x192-5cac7910-e3a5-4c8b-9193-14af3fddc0f9.png)Код.руНикита Мышаев![](https://admin.kod.ru/content/images/thumbnail/https-3A-2F-2Fapi.kod.ru-2Fcontent-2Fimages-2F2026-2F09-2F--------------------------2026-09-09-151959-1-86baa89f-10b1-47b7-98ff-4f883cd9b27d.png)](https://kod.ru/cisa-fbi-obvinili-kitai-v-distillyacii-ai-modelei?ref=admin.kod.ru)

Вместе с релизом модели DeepSeek снизила тарифы на доступ через API. В часы пик стоимость миллиона входных токенов составит от $0,006 (при попадании в кеш) до $0,3, а выходных — $1,2\. В периоды низкой нагрузки цены опускаются в два раза: $0,003 за кешированный ввод, $0,15 за стандартный ввод и $0,6 за вывод.

Модель V4.1 Flash уже доступна разработчикам по открытой лицензии MIT, а веса и библиотеки энкодинга выложены в репозитории проекта. В связи с выходом новинки DeepSeek прекратила поддержку базовой V4 Flash и экспериментальной V4 Flash Vision Exp, а с 14 сентября 2026 года начнёт перенаправлять все запросы с флагманской V4 Pro на новую V4.1 Flash по более доступным тарифам.

[Сбер выпустил открытую нейросеть GigaChat 3.5 ReasoningПервая отечественная reasoning-модель вышла в открытый доступ: разбираемся, как она догнала зарубежные аналоги в программировании и логике.![](https://admin.kod.ru/content/images/icon/logo-maskable-192x192-936dcdb1-f0ff-4870-b22b-fe45a05fe18f.png)Код.руНикита Мышаев![](https://admin.kod.ru/content/images/thumbnail/https-3A-2F-2Fapi.kod.ru-2Fcontent-2Fimages-2F2026-2F09-2F8269d166_gigachat-api-picture-97d43a64-1f10-4008-a877-b4ae23cca946.png)](https://kod.ru/sber-predstavil-gigachat-3-5-reasoning-open-source?ref=admin.kod.ru)