DeepSeek V4.1 Flash is een DeepSeek-model voor lange context, programmeren en taken waarin meerdere redeneerstappen op elkaar moeten aansluiten. Het gebruikt een Mixture of Experts-architectuur met 552 miljard parameters in het hoofdblok en een asymmetrische causale encoder-decoder. Bij het verwerken van de invoer zijn 8 miljard parameters actief, bij het genereren van het antwoord 16 miljard. Die opzet scheidt het lezen van materiaal van het genereren van het resultaat; de maker ontwikkelt deze aanpak specifiek voor taken met veel invoergegevens.
Begin bij het gewenste resultaat, bijvoorbeeld: ‘zoek verschillen en stel één gezamenlijke versie van de eisen voor’. Voeg vervolgens het materiaal, de vergelijkingscriteria en de gewenste antwoordstructuur toe. Lever voor code het relevante fragment, het waargenomen gedrag en de te behouden beperkingen aan. Je kunt apart om een oorzaakanalyse, een voorgestelde patch en een controlemethode vragen. Zo is het resultaat eenvoudiger verder te gebruiken.
Het model ondersteunt redeneertaken en agenttoepassingen binnen zijn eigen mogelijkheden. Bij een gewone tekstaanvraag is een plan, analyse of code een bruikbaar resultaat; de toepassing waarin je werkt regelt het uitvoeren van programma’s en het toepassen van wijzigingen.
Deze Ailoot-modelkaart werkt met tekstinvoer en tekstuitvoer. Je kunt instructies, gespreksgeschiedenis, documentfragmenten en broncode in de aanvraag opnemen. Vraag het antwoord bijvoorbeeld als uitleg, lijst, vergelijkingstabel of direct bruikbaar tekstfragment.
Het opgegeven contextvenster is maximaal 1 048 576 tokens. Dat is de omvang van de werkcontext, geen aantal tekens: houd rekening met de aanvraag zelf, toegevoegd materiaal en de gespreksgeschiedenis. Geef bij een groot documentenpakket de prioriteit van de bronnen en concrete vragen aan, en beschrijf vooraf de gewenste eindvorm. Dat helpt de analyse op het relevante materiaal te richten en levert een resultaat op dat je aan de brontekst kunt toetsen.
", "aboutText": "DeepSeek V4.1 Flash is een DeepSeek-model voor lange context, programmeren en taken waarin meerdere redeneerstappen op elkaar moeten aansluiten. Het gebruikt een Mixture of Experts-architectuur met 552 miljard parameters in het hoofdblok en een asymmetrische causale encoder-decoder. Bij het verwerken van de invoer zijn 8 miljard parameters actief, bij het genereren van het antwoord 16 miljard. Die opzet scheidt het lezen van materiaal van het genereren van het resultaat; de maker ontwikkelt deze aanpak specifiek voor taken met veel invoergegevens.\n\n### Geschikte toepassingen\n\n- Analyseer een technische beschrijving, correspondentie of een verzameling documenten en formuleer een samenhangende conclusie over de gestelde vragen.\n- Laat code uitleggen, een wijziging voorstellen, testscenario’s opstellen en implementatieopties vergelijken.\n- Zet een uitvoerige opdracht om in een stappenplan met tussenresultaten.\n- Vergelijk eisen uit meerdere tekstbronnen, benoem tegenstrijdigheden en stel een bruikbare specificatie samen.\n\n### Een aanvraag opbouwen\n\nBegin bij het gewenste resultaat, bijvoorbeeld: ‘zoek verschillen en stel één gezamenlijke versie van de eisen voor’. Voeg vervolgens het materiaal, de vergelijkingscriteria en de gewenste antwoordstructuur toe. Lever voor code het relevante fragment, het waargenomen gedrag en de te behouden beperkingen aan. Je kunt apart om een oorzaakanalyse, een voorgestelde patch en een controlemethode vragen. Zo is het resultaat eenvoudiger verder te gebruiken.\n\nHet model ondersteunt redeneertaken en agenttoepassingen binnen zijn eigen mogelijkheden. Bij een gewone tekstaanvraag is een plan, analyse of code een bruikbaar resultaat; de toepassing waarin je werkt regelt het uitvoeren van programma’s en het toepassen van wijzigingen.\n\n### Invoer, resultaat en lang materiaal\n\nDeze Ailoot-modelkaart werkt met tekstinvoer en tekstuitvoer. Je kunt instructies, gespreksgeschiedenis, documentfragmenten en broncode in de aanvraag opnemen. Vraag het antwoord bijvoorbeeld als uitleg, lijst, vergelijkingstabel of direct bruikbaar tekstfragment.\n\nHet opgegeven contextvenster is maximaal 1 048 576 tokens. Dat is de omvang van de werkcontext, geen aantal tekens: houd rekening met de aanvraag zelf, toegevoegd materiaal en de gespreksgeschiedenis. Geef bij een groot documentenpakket de prioriteit van de bronnen en concrete vragen aan, en beschrijf vooraf de gewenste eindvorm. Dat helpt de analyse op het relevante materiaal te richten en levert een resultaat op dat je aan de brontekst kunt toetsen.", "locale": "nl", "methods": [ { "html": "POST /v1/messagestexttextPOST /v1/responsestexttextPOST /v1/chat/completionstexttextPOST /v1beta/models/deepseek/deepseek-v4.1-flash:generateContenttexttext