Source: https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/deepseek-deepseek-v4-1-flash/ Canonical: https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/deepseek-deepseek-v4-1-flash/ Language: zh-hant-tw # DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash [Markdown](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/deepseek-deepseek-v4-1-flash/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/deepseek-deepseek-v4-1-flash/facts.json) ## [DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/deepseek-deepseek-v4-1-flash/) `deepseek/deepseek-v4.1-flash` DeepSeek文字輸入 ≈US$0.00028 / 1K輸出 ≈US$0.00084 / 1K DeepSeek V4.1 Flash 可根據傳入的上下文，協助分析大量文字資料、撰寫程式碼並解決多步驟問題。 DeepSeek V4.1 Flash 是 DeepSeek 用於長上下文、程式設計與多步驟推理工作的模型。其核心採用 Mixture of Experts 架構，主體含 5520 億參數，搭配非對稱因果編碼器與解碼器。處理輸入時啟用 80 億參數，生成答案時啟用 160 億參數。這種安排區分了資料閱讀與結果生成；開發商也特別針對大量輸入資料的工作發展此架構。 ### 適合哪些工作 - 分析技術說明、往來訊息或一組文件，根據指定問題整理連貫結論。 - 解釋程式碼、提出修改、設計測試情境並比較實作方案。 - 將詳細需求轉成一連串行動，列出各階段的中間結果。 - 比對多個文字來源的需求、找出矛盾並整理成可用規格。 ### 如何組織請求 先說明所需結果，例如「找出差異，並提出統一的需求版本」。接著加入資料、比較標準及期望的答案結構。處理程式碼時，適合提供相關片段、觀察到的行為及必須保留的限制。也可分別要求原因說明、建議修補內容與驗證方式，讓結果更便於後續使用。 模型本身支援推理工作與代理式情境。在一般文字請求中，實用結果是計畫、分析或程式碼；實際執行程式與套用修改，則由使用中的應用程式安排。 ### 輸入、結果與長篇資料 在 Ailoot，本模型卡接受文字輸入並傳回文字答案。請求中可放入指示、對話歷史、文件摘錄與原始碼。答案可指定為說明、清單、比較表或可直接使用的文字片段。 標示的上下文視窗最多為 1,048,576 個 token。這是工作上下文的大小，並非字元數，需計入請求本身、附加資料與歷史。面對大量文件，請指定來源優先順序及具體問題，並預先描述輸出形式。這有助於聚焦所需內容，也更容易將結果與原文核對。 ### 可透過 Ailoot API 使用 輸入 `text` 輸出 `text` 上下文 型錄未列明 最大回應 型錄未列明 輸入 ≈US$0.00028 */ 1K* 輸出 ≈US$0.00084 */ 1K* 讀取快取 US$0.0000084 */ 1K* 輸入 `text` 輸出 `text` 上下文 型錄未列明 最大回應 型錄未列明 輸入 ≈US$0.00028 */ 1K* 輸出 ≈US$0.00084 */ 1K* 讀取快取 US$0.0000084 */ 1K* 輸入 `text` 輸出 `text` 上下文 型錄未列明 最大回應 型錄未列明 輸入 ≈US$0.00028 */ 1K* 輸出 ≈US$0.00084 */ 1K* 讀取快取 US$0.0000084 */ 1K* 輸入 `text` 輸出 `text` 上下文 型錄未列明 最大回應 型錄未列明 輸入 ≈US$0.00028 */ 1K* 輸出 ≈US$0.00084 */ 1K* 讀取快取 US$0.0000084 */ 1K* `deepseek/deepseek-v4.1-flash` · JSON ``` {"about":"DeepSeek V4.1 Flash 是 DeepSeek 用於長上下文、程式設計與多步驟推理工作的模型。其核心採用 Mixture of Experts 架構，主體含 5520 億參數，搭配非對稱因果編碼器與解碼器。處理輸入時啟用 80 億參數，生成答案時啟用 160 億參數。這種安排區分了資料閱讀與結果生成；開發商也特別針對大量輸入資料的工作發展此架構。\n\n### 適合哪些工作\n\n- 分析技術說明、往來訊息或一組文件，根據指定問題整理連貫結論。\n- 解釋程式碼、提出修改、設計測試情境並比較實作方案。\n- 將詳細需求轉成一連串行動，列出各階段的中間結果。\n- 比對多個文字來源的需求、找出矛盾並整理成可用規格。\n\n### 如何組織請求\n\n先說明所需結果，例如「找出差異，並提出統一的需求版本」。接著加入資料、比較標準及期望的答案結構。處理程式碼時，適合提供相關片段、觀察到的行為及必須保留的限制。也可分別要求原因說明、建議修補內容與驗證方式，讓結果更便於後續使用。\n\n模型本身支援推理工作與代理式情境。在一般文字請求中，實用結果是計畫、分析或程式碼；實際執行程式與套用修改，則由使用中的應用程式安排。\n\n### 輸入、結果與長篇資料\n\n在 Ailoot，本模型卡接受文字輸入並傳回文字答案。請求中可放入指示、對話歷史、文件摘錄與原始碼。答案可指定為說明、清單、比較表或可直接使用的文字片段。\n\n標示的上下文視窗最多為 1,048,576 個 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