，采用了全新的 Causal-Encoder-Decoder 结构，输入和输出不对称，输入激活只有 8B，输出激活 16B，成本显著低于已知的同尺寸模型。同时，V4.1 Flash 还采用了新的预训练方式、经过了更大规模的强化学习后训练，在基准测试中，成功超越了包括 DeepSeek V4 Pro 在内的一众旗舰模型的智能水平。

　　此外，新一代模型大幅减少了 KV Cache 缓存的大小，与上一代模型相比，对 HBM 的需求减少到 1/4，对 SSD 的需求减少到 1/8。

　　在 Agent 使用场景中，缓存命中的费用往往占比较高，对 KV Cache 的压缩大幅降低了 Agent 类任务的使用成本。

　　如图展示了 DeepSeek 在减少上下文存储方面的持续进展。相对于初代模型，KV Cache 是原来的 1/437。

　　得益于模型架构的创新，DeepSeek V4.1 Flash 能够以更低的成本服务更多的用户，因此官方相应下调了 V4.1 Flash 的定价。

　　同时，为了更合理地调配资源，DeepSeek V4.1 Flash 仍然采用峰谷定价，闲时价格为高峰时段价格的一半，鼓励用户根据实际使用情况调整任务时间。新价格于 2026 年 9 月 10 日 12:00 开始生效。

　　特别

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