DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash

{"about":"DeepSeek V4.1 Flash è un modello DeepSeek per contesti lunghi, programmazione e attività in cui occorre collegare più passaggi di ragionamento. Si basa su un’architettura Mixture of Experts con 552 miliardi di parametri nel blocco principale e un encoder-decoder causale asimmetrico. Nell’elaborazione dell’ingresso si attivano 8 miliardi di parametri, nella generazione della risposta 16 miliardi. Questa organizzazione separa la lettura del materiale dalla generazione del risultato; il produttore la sviluppa in particolare per attività con grandi volumi di dati in ingresso.\n\n### Per quali attività è adatto\n\n- Analizzare una descrizione tecnica, una corrispondenza o un insieme di documenti e preparare conclusioni coerenti sulle domande indicate.\n- Spiegare codice, proporre modifiche, preparare scenari di test e confrontare implementazioni alternative.\n- Trasformare un incarico dettagliato in una sequenza di azioni con risultati intermedi.\n- Confrontare requisiti provenienti da più fonti testuali, individuare contraddizioni e comporre una specifica operativa.\n\n### Come costruire la richiesta\n\nIniziare dal risultato necessario: per esempio, «trova le discrepanze e proponi una versione unificata dei requisiti». Aggiungere poi i materiali, i criteri di confronto e la struttura desiderata della risposta. Per il codice è utile fornire il frammento collegato, il comportamento osservato e i vincoli da conservare. Si possono richiedere separatamente una spiegazione della causa, la patch proposta e un metodo di verifica: così il risultato è più facile da usare nel lavoro successivo.\n\nIl modello supporta attività di ragionamento e scenari agentici a livello delle proprie capacità. In una normale richiesta testuale, il risultato utile è un piano, un’analisi o del codice; l’esecuzione del programma e l’applicazione delle modifiche sono organizzate dall’applicazione in cui si lavora.\n\n### Ingresso, risultato e materiali lunghi\n\nIn Ailoot questa scheda usa ingresso testuale e risposta testuale. La richiesta può includere istruzioni, cronologia del dialogo, estratti di documenti e codice sorgente. Si può chiedere la risposta sotto forma di spiegazione, elenco, tabella comparativa o frammento di testo pronto all’uso.\n\nLa finestra di contesto indicata arriva a 1 048 576 token. È la dimensione del contesto di lavoro, non il numero di caratteri: bisogna considerare la richiesta stessa, i materiali aggiunti e la cronologia. Per un grande insieme di documenti, stabilire la priorità delle fonti e domande specifiche, descrivendo in anticipo la forma del risultato. Questo aiuta a indirizzare l’analisi sulla parte pertinente e a ottenere un risultato verificabile rispetto al testo originale.","alias_of":null,"aliases":[],"author":"DeepSeek","canonical_model":"deepseek/deepseek-v4.1-flash","ctx":null,"formats":["chat","gemini","messages","responses"],"id":"deepseek/deepseek-v4.1-flash","input":["text"],"kind":"text","max_out":null,"methods":[{"cache_read":0.0084,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"anthropic","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"messages","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0.28,"input":["text"],"label":"Anthropic Messages","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":0.84,"output":["text"],"path":"/v1/messages","request_model_id":"deepseek/deepseek-v4.1-flash","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.0084,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"openai","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"responses","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0.28,"input":["text"],"label":"OpenAI Responses","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":0.84,"output":["text"],"path":"/v1/responses","request_model_id":"deepseek/deepseek-v4.1-flash","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.0084,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"openai","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"chat","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0.28,"input":["text"],"label":"OpenAI Chat","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":0.84,"output":["text"],"path":"/v1/chat/completions","request_model_id":"deepseek/deepseek-v4.1-flash","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.0084,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"gemini","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"gemini","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0.28,"input":["text"],"label":"Gemini generateContent","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":0.84,"output":["text"],"path":"/v1beta/models/deepseek/deepseek-v4.1-flash:generateContent","request_model_id":"deepseek/deepseek-v4.1-flash","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]}],"model_aliases":[{"canonical_model_id":"deepseek/deepseek-v4.1-flash","request_model_id":"deepseek/deepseek-v4.1-flash","route_label":"Ultra"}],"name":"DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash","price":{"in":0.28,"in_label":null,"out":0.84,"out_label":null,"sort_in":0.28,"sort_out":0.84,"varies":false},"public_id":"deepseek/deepseek-v4.1-flash","short":"DeepSeek V4.1 Flash aiuta ad analizzare ampi materiali testuali, scrivere codice e risolvere attività in più passaggi usando il contesto fornito."}