deepseek
DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash (batch)
deepseek/deepseek-v4.1-flash:batch
Nuestro análisis
Análisis asistido por IA basado en las fuentes siguientes. La idoneidad es una valoración editorial; compruébala con tus propias tareas.
OpenRouter incluye deepseek/deepseek-v4.1-flash:batch como una variante por lotes y la asocia con el identificador canónico deepseek/deepseek-v4.1-flash-20260910. El catálogo y la documentación de DeepSeek describen entrada de texto e imagen, salida de texto, una ventana de contexto de aproximadamente un millón de tokens, esfuerzo de razonamiento ajustable, llamadas a herramientas y salidas estructuradas. Las evaluaciones comunicadas por el proveedor destacan tareas agénticas y de software, pero dependen del harness y del muestreo. La evidencia no explica el comportamiento específico de la ejecución por lotes.[1][2]
Puntos fuertes
- Alcance multimodal de contexto largo: OpenRouter indica entradas de texto e imagen con una ventana cercana al millón de tokens, y DeepSeek documenta soporte para aproximadamente esa longitud.[1][2]
- Diseño orientado al costo para entradas largas: DeepSeek describe un MoE disperso con arquitectura codificador-decodificador causal que activa solo parte de sus parámetros, además de compresión de caché KV para cargas agénticas con mucha entrada.[2]
- Las mediciones comunicadas por el proveedor con esfuerzo máximo de razonamiento muestran resultados competitivos en varias evaluaciones agénticas, de terminal, de ingeniería de software y relacionadas con seguridad, aunque no en todas las comparaciones.[2]
Limitaciones
- La mayoría de los detalles técnicos proviene de la documentación del modelo canónico asociado por OpenRouter; este paquete de fuentes no define colas, tiempos de entrega, retención ni finalización de solicitudes por lotes.[1][2]
- La evidencia de rendimiento fue comunicada por el proveedor y depende de harnesses, ajustes de muestreo y esfuerzo máximo de razonamiento; sigue siendo necesaria una validación independiente con la carga real.[2]
- OpenRouter no indica una fecha de corte de conocimiento, y las fuentes no incluyen una evaluación de seguridad específica para esta variante exacta del catálogo.[1][2]
Dónde utilizarlo
- Para trabajo asincrónico adecuado, considere resumen, respuesta a preguntas o extracción a gran escala sobre documentos largos con texto e imágenes, tras confirmar la semántica del procesamiento por lotes.[1][2]
- Puede servir para trabajos offline de mantenimiento de software o de tipo agente que usen herramientas y aprovechen el contexto largo, tratando las pruebas del proveedor como orientativas.[1][2]
- Podría adaptarse a extracción estructurada o clasificación de alto volumen hacia salidas de texto desde entradas mixtas de texto e imagen, validando esquemas, latencia y calidad.[1][2]
Fuentes
- [1] OpenRouter catalog · DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash (batch)Fuentes consultadas: 13 nov 2026
- [2] Model documentation · DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash (batch)Fuentes consultadas: 13 nov 2026
Sobre este modelo
La descripción siguiente es el texto original aportado por OpenRouter, en el idioma de la fuente.
DeepSeek V4.1 Flash is a sparse mixture-of-experts model from DeepSeek, and the first built on the company's Causal Encoder-Decoder (CED) architecture. It activates 8B parameters on input and 16B on...
Especificaciones
- ID del modelo
- deepseek/deepseek-v4.1-flash:batch
- ID canónico
- deepseek/deepseek-v4.1-flash-20260910
- Creador
- deepseek
- Añadido a OpenRouter
- 10.09.2026
- Longitud de contexto
- 1,048,576
- Modalidad
- text+image->text
- Modalidades de entrada
- text, image
- Modalidades de salida
- text
- Precio por token
- USD por 1M de tokens: entrada $0.112 / salida $0.336
- Corte de conocimiento
- —
- Fecha de expiración
- —
Tareas y capacidades
Una nota aparece solo cuando la fuente aporta una medición correspondiente para esa tarea, el modelo está activo y la cohorte tiene al menos 10 modelos comparables. La columna de capacidad muestra hechos declarados por la fuente — formatos compatibles, razonamiento y parámetros de herramientas — que no son calidad medida.
| Tarea | Nota | Capacidad declarada por la fuente |
|---|---|---|
| Calidad general | Sin medición | razonamiento: opcional · predeterminado high · esfuerzos: max, high, low, none · parámetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort |
| Programación | Sin medición | — |
| Agentes | Sin medición | parámetros: structured_outputs, tool_choice, tools |
| Escritura | Sin medición | salida: text |
| Razonamiento | Sin medición | razonamiento: opcional · predeterminado high · esfuerzos: max, high, low, none · parámetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort |
| Análisis de documentos | Sin medición | — |
| Visión | Sin medición | entrada: image |
| Generación de imágenes | Sin medición | — |
| Audio | Sin medición | — |
| Vídeo | Sin medición | — |
| Embeddings | Sin medición | — |
Evaluaciones
No hay evaluaciones aportadas para este modelo.
Cómo funcionan las notas
Cada nota compara un modelo solo con otros modelos evaluados por la misma fuente y métrica en la instantánea actual. S es el 10% superior, A el siguiente 20%, B el siguiente 30% y C el resto. Los modelos sin medición publicada aparecen como no evaluados: un formato compatible nunca implica calidad medida.
- S — S — 10% superior de la cohorte
- A — A — siguiente 20% de la cohorte
- B — B — siguiente 30% de la cohorte
- C — C — por debajo de la franja B
Proveedores
Estadísticas opcionales de proveedores en vivo desde OpenRouter. Los valores ausentes son desconocidos, no cero.
| Proveedor | Longitud de contexto | Precio entrada /1M | Precio salida /1M | Latencia p50 (30m, s) | Rendimiento p50 (30m, tok/s) | Disponibilidad (30m) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepInfrafp8 | 1,048,576 | $0.112 | $0.336 | — | — | — |
Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026
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