DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash
deepseek/deepseek-v4.1-flashDeepSeek V4.1 Flash berilgan kontekst asosida katta matnlarni tahlil qilish, kod yozish va ko‘p bosqichli vazifalarni yechishga yordam beradi.
DeepSeek V4.1 Flash — uzun kontekst, dasturlash va bir nechta mulohaza bosqichini bog‘lash talab etiladigan vazifalar uchun DeepSeek modeli. Uning asosida bosh blokida 552 mlrd parametrga ega Mixture of Experts arxitekturasi va asimmetrik sababiy enkoder-dekoder yotadi. Kirishni qayta ishlashda 8 mlrd, javob yaratishda 16 mlrd parametr faollashadi. Bu tuzilma materialni o‘qish va natija yaratishni ajratadi; ishlab chiqaruvchi uni katta hajmdagi kirish maʼlumotlari bilan ishlash uchun alohida rivojlantirmoqda.
Qaysi vazifalar uchun mos
- Texnik tavsif, yozishmalar yoki hujjatlar to‘plamini tahlil qilib, berilgan savollar bo‘yicha izchil xulosa tayyorlash.
- Kodni tushuntirish, o‘zgartirish taklif qilish, sinov ssenariylarini tuzish va amalga oshirish variantlarini taqqoslash.
- Batafsil topshiriqni oraliq natijalari bo‘lgan harakatlar ketma-ketligiga aylantirish.
- Bir nechta matn manbasidagi talablarni taqqoslab, ziddiyatlarni aniqlash va ishchi spetsifikatsiya tuzish.
So‘rovni qanday tuzish kerak
Kerakli natijadan boshlang: masalan, «tafovutlarni top va talablarning yagona tahririni taklif et». Keyin materiallar, taqqoslash mezonlari va javobning kerakli tuzilishini qo‘shing. Kod uchun tegishli parcha, kuzatilgan xatti-harakat va saqlanishi kerak bo‘lgan cheklovlarni berish foydali. Sabab izohi, taklif etilgan patch va tekshirish usulini alohida so‘rash mumkin — shunda natijani keyingi ishda qo‘llash osonlashadi.
Model o‘z imkoniyatlari doirasida mulohazali vazifalar va agentli jarayonlarni qo‘llaydi. Oddiy matnli so‘rovda qulay natija — reja, tahlil yoki kod; dasturni ishga tushirish va o‘zgarishlarni qo‘llashni ishlayotgan ilovangiz tashkil qiladi.
Kirish, natija va uzun materiallar
Ailootʼdagi bu kartochka matnli kirish va matnli javob bilan ishlaydi. So‘rovga ko‘rsatmalar, suhbat tarixi, hujjatlardan parchalar va manba kodini qo‘shish mumkin. Javobni izoh, ro‘yxat, taqqoslash jadvali yoki tayyor matn parchasi shaklida so‘rash mumkin.
Ko‘rsatilgan kontekst oynasi — 1 048 576 tokengacha. Bu belgilar soni emas, ishchi kontekst hajmi: unda so‘rovning o‘zi, ilova qilingan materiallar va tarix hisobga olinadi. Katta hujjatlar paketi uchun manbalar ustuvorligi va aniq savollarni belgilang, yakuniy shaklni esa oldindan yozing. Bu tahlilni materialning kerakli qismiga yo‘naltirib, asl matn bilan tekshirish qulay natija olishga yordam beradi.
Ailoot API orqali mavjud
POST /v1/messages- Kirish
text- Chiqish
text- Kontekst
- Katalogda ko‘rsatilmagan
- Maks. javob
- Katalogda ko‘rsatilmagan
- Kirish
- ≈0,00028 US$ / 1K
- Chiqish
- ≈0,00084 US$ / 1K
- Keshdan o‘qish
- 0,0000084 US$ / 1K
POST /v1/responses- Kirish
text- Chiqish
text- Kontekst
- Katalogda ko‘rsatilmagan
- Maks. javob
- Katalogda ko‘rsatilmagan
- Kirish
- ≈0,00028 US$ / 1K
- Chiqish
- ≈0,00084 US$ / 1K
- Keshdan o‘qish
- 0,0000084 US$ / 1K
POST /v1/chat/completions- Kirish
text- Chiqish
text- Kontekst
- Katalogda ko‘rsatilmagan
- Maks. javob
- Katalogda ko‘rsatilmagan
- Kirish
- ≈0,00028 US$ / 1K
- Chiqish
- ≈0,00084 US$ / 1K
- Keshdan o‘qish
- 0,0000084 US$ / 1K
POST /v1beta/models/deepseek/deepseek-v4.1-flash:generateContent- Kirish
text- Chiqish
text- Kontekst
- Katalogda ko‘rsatilmagan
- Maks. javob
- Katalogda ko‘rsatilmagan
- Kirish
- ≈0,00028 US$ / 1K
- Chiqish
- ≈0,00084 US$ / 1K
- Keshdan o‘qish
- 0,0000084 US$ / 1K
deepseek/deepseek-v4.1-flash · JSON
{"about":"DeepSeek V4.1 Flash — uzun kontekst, dasturlash va bir nechta mulohaza bosqichini bog‘lash talab etiladigan vazifalar uchun DeepSeek modeli. Uning asosida bosh blokida 552 mlrd parametrga ega Mixture of Experts arxitekturasi va asimmetrik sababiy enkoder-dekoder yotadi. Kirishni qayta ishlashda 8 mlrd, javob yaratishda 16 mlrd parametr faollashadi. Bu tuzilma materialni o‘qish va natija yaratishni ajratadi; ishlab chiqaruvchi uni katta hajmdagi kirish maʼlumotlari bilan ishlash uchun alohida rivojlantirmoqda.\n\n### Qaysi vazifalar uchun mos\n\n- Texnik tavsif, yozishmalar yoki hujjatlar to‘plamini tahlil qilib, berilgan savollar bo‘yicha izchil xulosa tayyorlash.\n- Kodni tushuntirish, o‘zgartirish taklif qilish, sinov ssenariylarini tuzish va amalga oshirish variantlarini taqqoslash.\n- Batafsil topshiriqni oraliq natijalari bo‘lgan harakatlar ketma-ketligiga aylantirish.\n- Bir nechta matn manbasidagi talablarni taqqoslab, ziddiyatlarni aniqlash va ishchi spetsifikatsiya tuzish.\n\n### So‘rovni qanday tuzish kerak\n\nKerakli natijadan boshlang: masalan, «tafovutlarni top va talablarning yagona tahririni taklif et». Keyin materiallar, taqqoslash mezonlari va javobning kerakli tuzilishini qo‘shing. Kod uchun tegishli parcha, kuzatilgan xatti-harakat va saqlanishi kerak bo‘lgan cheklovlarni berish foydali. Sabab izohi, taklif etilgan patch va tekshirish usulini alohida so‘rash mumkin — shunda natijani keyingi ishda qo‘llash osonlashadi.\n\nModel o‘z imkoniyatlari doirasida mulohazali vazifalar va agentli jarayonlarni qo‘llaydi. Oddiy matnli so‘rovda qulay natija — reja, tahlil yoki kod; dasturni ishga tushirish va o‘zgarishlarni qo‘llashni ishlayotgan ilovangiz tashkil qiladi.\n\n### Kirish, natija va uzun materiallar\n\nAilootʼdagi bu kartochka matnli kirish va matnli javob bilan ishlaydi. So‘rovga ko‘rsatmalar, suhbat tarixi, hujjatlardan parchalar va manba kodini qo‘shish mumkin. Javobni izoh, ro‘yxat, taqqoslash jadvali yoki tayyor matn parchasi shaklida so‘rash mumkin.\n\nKo‘rsatilgan kontekst oynasi — 1 048 576 tokengacha. Bu belgilar soni emas, ishchi kontekst hajmi: unda so‘rovning o‘zi, ilova qilingan materiallar va tarix hisobga olinadi. Katta hujjatlar paketi uchun manbalar ustuvorligi va aniq savollarni belgilang, yakuniy shaklni esa oldindan yozing. Bu tahlilni materialning kerakli qismiga yo‘naltirib, asl matn bilan tekshirish qulay natija olishga yordam beradi.","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 berilgan kontekst asosida katta matnlarni tahlil qilish, kod yozish va ko‘p bosqichli vazifalarni yechishga yordam beradi."}