# DeepSeek V4.1 Flash: 552B open-weights speedster that beats V4 Pro at a quarter of the cost

> DeepSeek V4.1 Flash is a 552B open-weights MoE with 8B/16B active params, 1M context and native vision – beating V4 Pro on agentic benchmarks at roughly a quarter of the price. Full pricing, benchmarks vs GPT-6 Astra, Claude Fable 5.1 and GLM 5.3, plus what it means for local AI.

*Source: https://velstech.net/deepseek-v4-1-flash.ta (Tamil translation of https://velstech.net/deepseek-v4-1-flash) · Updated: 2026-09-11*

*Markdown version. [Read the interactive guide](https://velstech.net/deepseek-v4-1-flash.ta). English Markdown: https://velstech.net/deepseek-v4-1-flash.md.*

---

V4 generation வந்து ஒரு மாதம் கூட ஆகவில்லை, DeepSeek பேச்சை மாற்றிவிட்டது.
செப்டம்பர் 10, 2026 அன்று **DeepSeek-V4.1-Flash** அறிமுகமானது –
புத்தம் புதிய architecture குடும்பத்தின் மிகச்சிறிய மாடல், native vision,
1M-token context window, MIT license-இல் open weights உடன். வேண்டுமென்றே
பரபரப்பூட்டும் கூற்று: மலிவான "Flash" மாடல் இப்போது
**agentic benchmark-களில் flagship V4 Pro-வை முந்துகிறது**, சுமார்
கால் விலையில்.

Launch post, pricing page, technical report evaluation tables அனைத்தையும் நான்
படித்துவிட்டேன் – உங்களுக்காக இரண்டு விஷயங்கள் சேர்த்துள்ளேன்: முழு விலைக் கணக்கு
(peak vs off-peak, cache hits, migration தேதிகள்) மற்றும் இன்றைய frontier மாடல்கள் –
[GPT-6 Astra](https://velstech.net/gpt-6-astra.ta),
[Claude Fable 5.1](https://velstech.net/claude-fable-5-1.ta), GLM 5.3 – உடன் நேர்மையான
benchmark ஒப்பீடு.

*மூலக் குறிப்பு:* கீழே உள்ள specs, விலைகள், scores அனைத்தும் DeepSeek-இன்
அதிகாரப்பூர்வ அறிவிப்பு,
[அதிகாரப்பூர்வ API pricing page](https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing),
model card evaluation tables (அனைத்தும் maximum reasoning effort-இல்) ஆகியவற்றிலிருந்து.
இவை vendor-reported எண்கள், சுயாதீன VelsTech benchmark-கள் அல்ல – எங்கு இது முக்கியமோ
அங்கு தெளிவாகக் குறிப்பிட்டுள்ளேன்.

## சுருக்கமாக

- புதிய architecture, சிறிய active footprint: மொத்தம் 552B parameters,
ஆனால் Causal Encoder-Decoder வடிவமைப்பு + compressed sparse attention மூலம் input
(prefill)-இல் 8B மட்டும், output (decode)-இல் 16B மட்டும் active.

- Flash, Pro-வை வென்றது: DeepSeek-இன் சொந்த tables-இல் V4.1-Flash,
V4-Pro-வை முந்துகிறது – Terminal-Bench 2.1 (90.6% vs 87.9%), DeepSWE (74.2% vs 62.7%),
AutomationBench (54.8% vs 43.2%).

- Closed flagship-களையும் வெல்கிறது: Terminal-Bench 2.1 (90.6%),
DeepSWE v1.1 (74.2%), CyberGym (88.1%), HLE with tools (63.9%), AutomationBench
(54.8%), Codeforces (3471) ஆகியவற்றில் best-reported scores.

- உண்மையான மசாலா pricing: peak-இல் ஒரு மில்லியன் token-க்கு $0.30 / $1.20
(input / output), off-peak-இல் பாதி – $0.15 / $0.60, cache hits
$0.006 ($0.003 off-peak). GPT-6 Astra / Claude Fable 5.1-ஐ விட ~33x மலிவான input.

- deepseek-flash என live, native vision உடன்.
பழைய deepseek-v4-flash பெயர்கள் தொடரும், புதிய மாடலுக்கு route ஆகும்.
V4 Pro செப் 14-இல் retire ஆகும் என்றார்கள் – DeepSeek இப்போது நீட்டித்துவிட்டது,
இரண்டும் கிடைக்கும்.

## V4.1 Flash என்றால் என்ன

V4.1-Flash என்பது DeepSeek-இன் V4.1 குடும்பத்தின் முதல், மிகச்சிறிய உறுப்பினர் – images,
text படித்து text எழுதும் multimodal Mixture-of-Experts மாடல். 45T token-களில்
scratch-இலிருந்து train செய்யப்பட்டது, thinking + non-thinking modes, cost-க்கும்
accuracy-க்கும் இடையே trade-off செய்யும் dial (reasoning_effort 1–100), MIT license-இல்
open-source – weights Hugging Face-இல் உள்ளன.

| Spec | DeepSeek-V4.1-Flash | V4-Flash (முந்தைய தலைமுறை) | V4-Pro |
| --- | --- | --- | --- |
| மொத்த parameters | 552B | 284B | 1.6T |
| Active / token | 8B prefill / 16B decode | 13B | 49B |
| Architecture | Causal Encoder-Decoder, 40 layers (20+20) | MoE + hybrid attention | MoE |
| Experts | 384 routed + 1 shared, 6 active | – | – |
| Context / max output | 1M / 384K | 1M / 384K | 1M / 384K |
| Vision | Native (DeepSeek-ViT) | தனி exp. variant | இல்லை |
| KV cache / token | ~890 bytes (FP4) | ~4x பெரியது | – |
| License | MIT (open weights) | MIT | MIT weights / hosted API |

இரண்டு engineering யோசனைகள் பெரும்பாலான வேலையைச் செய்கின்றன.
**Compressed Sparse Attention v2** key-value தரவை layer-களில் மீண்டும்
compute செய்யாமல் share செய்கிறது, **SWA Bounded Replay**
short-window attention-ஐ store செய்யாமல் தேவைக்கேற்ப reconstruct செய்கிறது –
persistent cache V4-Flash-இன் HBM-இல் சுமார் **1/4, SSD-இல் 1/8**,
அசல் V1-இன் ~1/437 பங்கு. நாள் முழுதும் பெரிய context-களை மீண்டும் படிக்கும் agent
workload-களில் பணம் இங்குதான் மிச்சமாகிறது.

## விலை விவரம்: முழு கணக்கு

DeepSeek peak/off-peak pricing-ஐ வைத்து efficiency சேமிப்பை நேரடியாக rate card-இல்
தந்துவிட்டது. புதிய விலைகள் செப்டம்பர் 10, 2026 முதல். Peak hours
**01:00–04:00 மற்றும் 06:00–10:00 UTC, திங்கள்–வெள்ளி** – மற்ற அனைத்தும்
off-peak, சரிபாதி விலை.

| 1M token-க்கு | V4.1 Flash peak | V4.1 Flash off-peak | V4 Pro peak |
| --- | --- | --- | --- |
| Input, cache miss | $0.30 | $0.15 | $1.32 |
| Input, cache hit | $0.006 | $0.003 | $0.044 |
| Output | $1.20 | $0.60 | $3.96 |

மூன்று விஷயங்கள் கவனிக்கத்தக்கவை. முதல், **cache-hit தள்ளுபடி 50x**:
திரும்பத் திரும்ப வரும் system prompts, repo context, tool definitions $0.30-க்குப்
பதில் $0.006/MTok. Context reuse செய்யும் agent-கள் – அதாவது கிட்டத்தட்ட அனைத்தும் –
sticker price-ஐ விட மிக மலிவாகும். இரண்டு, V4.1-Flash peak-இல் V4 Pro-வை விட input-இல்
**~4.4x, output-இல் ~3.3x மலிவு**, off-peak-இல் இடைவெளி இரட்டிப்பு.
மூன்று, migration தானாக நடக்கும்: model-ஐ `deepseek-flash` என set செய்யுங்கள்;
பழைய `deepseek-v4-flash`, `deepseek-v4-flash-vision-exp`
பெயர்கள் Flash rates-இல் V4.1-Flash-க்கு route ஆகும்.

Launch post-இல் ஒரு திருத்தம்: செப்டம்பர் 14, 04:00 UTC முதல் அனைத்து
`deepseek-v4-pro` traffic-உம் Flash-க்கு மாறும் என்றார்கள். Pricing page
இப்போது **V4 Pro அந்தத் தேதிக்குப் பிறகும் மாறாத billing-உடன் தொடரும்**
என்கிறது – "Pro மூடப்படுகிறது" வரியை superseded எனக் கொள்ளுங்கள். Concurrency limits
Flash-க்கு 2500 vs Pro-வுக்கு 500 – Flash-ஐ default ஆக்க இன்னொரு அமைதியான காரணம்.

## Frontier உடன் benchmarks: Flash எங்கு வெல்கிறது, எங்கு இல்லை

கீழே உள்ள table DeepSeek-இன் சொந்த ஒப்பீடு (maximum reasoning effort, temperature 1.0 /
top_p 0.95, code agent-களுக்கு DeepSeek Harness minimal mode). Rival columns: Opus-5.0,
GPT-5.6 Sol, K3, GLM-5.3, V4-Pro, V4-Flash. "DeepSeek-இன் best foot forward" எனப்
படியுங்கள் – harness, effort settings home team-க்கு சாதகம், சுயாதீன reruns பின்னர் வரும்.

| Benchmark | V4.1 Flash | Table-இல் best rival | முடிவு |
| --- | --- | --- | --- |
| Terminal-Bench 2.1 (agentic terminal) | 90.6% | 89.1% (Opus-5.0) | Flash முன்னிலை |
| DeepSWE v1.1 (software engineering) | 74.2% | 74.0% (Opus-5.0) | Flash முன்னிலை |
| CyberGym | 88.1% | 84.5% (Sol / GLM-5.3) | Flash முன்னிலை |
| HLE with tools | 63.9% | 63.6% (Opus-5.0) | Flash முன்னிலை |
| AutomationBench (office workflows) | 54.8% | 50.3% (Opus-5.0) | Flash தெளிவான முன்னிலை |
| Agent's Last Exam | 31.8% | 28.6% (Opus-5.0) | Flash முன்னிலை |
| Codeforces rating | 3471 | 3348 (V4-Pro) | Flash முன்னிலை |
| MathArena Apex | 65.6% (K3 உடன் tie) | 65.6% (K3) | கூட்டு best |
| GPQA Diamond (reasoning) | 90.9% | 94.1% (GPT-5.6 Sol) | Flagship-களுக்குப் பின் |
| HLE, tools இல்லாமல் | 36.8% | 56.3% (Opus-5.0) | பின் – பெரிய இடைவெளி |
| Terminal-Bench 4.0 | 31.2% | 51.8% (Opus-5.0) | புதிய harness-இல் பின் |
| SEC-Bench Pro | 62.8% | 74.3% (GPT-5.6 Sol) | பின் |
| ExploitGym | 15.3% | 33.7% (GPT-5.6 Sol) | பின் |
| ProgramBench / NL2Repo | 20.3% / 64.0% | 37.0% / 75.3% (Opus-5.0) | பின் |

Pattern சீரானது: **"நீண்ட multi-step வேலை" bench-களில் V4.1-Flash ஆதிக்கம்** –
terminal agent-கள், repo-scale coding, automation, tool-using தேர்வுகள் – ஆனால்
**closed-book reasoning**-இல் (tools இல்லா HLE), புத்தம் புதிய harness-களில்
(Terminal-Bench 4.0, SEC-Bench) பெரிய closed மாடல்களுக்குப் பின். சொந்தக் குடும்பத்துக்கு
எதிராகக் கதை தெளிவு: கிட்டத்தட்ட அனைத்து agentic row-களிலும் V4-Pro-வை வெல்கிறது,
base-model coding-இலும் (HumanEval 79.4%, BigCodeBench 60.6%).

இந்த site-இன் புதிய flagship-களுடன் தொடர்பு என்ன?
[GPT-6 Astra](https://velstech.net/gpt-6-astra.ta) (ARC-AGI-3 99.9%, OSWorld 2.0 72.6%,
Terminal-Bench 4.0 57.9%), [Claude Fable 5.1](https://velstech.net/claude-fable-5-1.ta)
(Terminal-Bench 4.0 55.8%, HLE with tools 65.0%) தங்கள் வலுவான harness-களில் இன்னும்
முன்னிலை – ஆனால் அந்த எண்கள் வெவ்வேறு lab, harness, தேதிகளிலிருந்து, எனவே cross-vendor
ஒப்பீட்டை directional ஆகக் கொள்ளுங்கள், controlled race ஆக அல்ல. நியாயமான சுருக்கம்:
chat-இல் மட்டுமல்ல, *agent* வேலையில் flagship-களுடன் போட்டியிடும் முதல்
open-weights மாடல் Flash.

## Frontier விலைப் போர்: Flash vs அனைவரும்

Benchmarks பாதி மசாலாதான். அதே வேலை ஒரு மில்லியன் token-க்கு என்ன விலை
(standard/peak rates; commit செய்யும் முன் ஒவ்வொரு vendor page-ஐயும் சரிபாருங்கள்):

| Model | Input / 1M | Output / 1M | Cache read / 1M |
| --- | --- | --- | --- |
| DeepSeek V4.1 Flash (off-peak) | $0.15 | $0.60 | $0.003 |
| DeepSeek V4.1 Flash (peak) | $0.30 | $1.20 | $0.006 |
| DeepSeek V4 Pro (peak) | $1.32 | $3.96 | $0.044 |
| GLM-5.3 | $1.40 | $4.40 | $0.26 |
| Gemini 2.5 Pro (≤200K) | $1.25 | $10.00 | $0.125 |
| GPT-5.6 Sol | $4.00 | $20.00 | $0.40 |
| GPT-6 Astra | $10.00 | $50.00 | $1.00 |
| Claude Fable 5.1 | $10.00 | $50.00 | $0.25 |

ஒரு realistic agent workload-க்குக் கணக்கிடுவோம் – 80% cache hits உடன் 200K input tokens,
50K output tokens கொண்ட பத்து request-கள், peak rates-இல் (அனைத்தும் 1M context-க்குள்).
V4.1 Flash-இல் இது மொத்தம் சுமார்
(0.4M × $0.30) + (1.6M × $0.006) + (0.5M × $1.20) ≈ **$0.73**.
$1.00 cache reads உள்ள $10/$50 flagship-இல் அதே workload சுமார் $4.00 + $1.60 + $25.00 ≈
**$30.60** – சுமார் **42x அதிகம்**. Off-peak-இல் Flash bill
மீண்டும் பாதி – சுமார் $0.36. உங்கள் token mix-உடன் எங்கள்
[AI API cost calculator](https://velstech.net/ai-api-cost-calculator.ta)-இல் நீங்களே
கணக்கிடுங்கள்; இந்த விலைகளில் self-hosting break-even நிறைய மாறும்.

## Local AI பயன்படுத்துவோருக்கு இதன் அர்த்தம்

முதலில் நேர்மையான பதில்: **552B வீட்டில் ஓடாது**. Safetensors release
sparsely-accessed memory உட்பட ~763B parameters, third-party மதிப்பீடுகளின்படி
full-precision serving-க்கு short context-இலேயே ~1,160 GB VRAM – சுமார் பதினெட்டு
80 GB datacenter card-கள். DeepSeek பெரிய scale-க்கு 2,000-GPU-plus-storage
deployment-களைப் பற்றிப் பேசுகிறது. என் 12 GB RX 6800M இதை download செய்யாது; வீட்டில்
உண்மையில் என்ன fit ஆகும் என்பதற்கு [LLM-களுக்கு
எவ்வளவு VRAM](https://velstech.net/how-much-vram-for-llm.ta), [local-LLM GPU guide](https://velstech.net/best-gpu-for-local-llm.ta)
பாருங்கள்.

நீங்கள் *பயன்படுத்தக்கூடியது*: weights MIT-licensed, எனவே FP8 originals உடன்
community GGUF quant-கள், Ollama cloud entries (`deepseek-v4.1-flash:cloud`
ஏற்கனவே உள்ளது), vLLM/SGLang support வேகமாக வரும். OpenCode, WorkBuddy (CodeBuddy
உட்பட) ஏற்கனவே V4.1-Flash support-ஐ list செய்கின்றன – இந்த site வாசகர்களுக்கு முக்கியம்,
ஏனெனில் OpenCode-style harness-களில்தான் Flash-இன் benchmark பலம் (DeepSWE,
Terminal-Bench, AutomationBench) வெளிப்படும். Local-AI நண்பர்களுக்கு practical move:
private/sensitive வேலையை local 7B–35B மாடல்களில் வையுங்கள், heavy agentic வேலைகளை $10
API-க்குப் பதில் $0.15/MTok API-க்கு அனுப்புங்கள்.

## முயற்சி செய்வது எப்படி

- Chat: chat.deepseek.com, DeepSeek app – வேகத்தை உணர விரைவான வழி.

- API: https://api.deepseek.com-இல் model="deepseek-flash" (OpenAI-, Anthropic-compatible endpoints). பரிந்துரை: temperature 1.0, top_p 0.95, 1M context, நீண்ட agent-களுக்கு max_tokens ≥ 256K.

- Reasoning dial: reasoning_effort 1–100, token-க்கும் accuracy-க்கும் trade-off – chat-க்குக் குறைவாக, DeepSWE-style task-களுக்கு max.

- Open weights: Hugging Face-இல் deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash, technical report (PDF).

- Vision: தனி vision மாடல் இல்லை – அதே Flash endpoint natively images ஏற்கும்.

## அனைத்தையும் மாற்றும் முன் எச்சரிக்கைகள்

- அனைத்து instruct score-களும் max-effort run-கள். அன்றாட settings-இல் (குறைந்த reasoning_effort, வேறு scaffolds) score குறையும் – செலவும் குறையும். Trade-off-இன் இரு பகுதிகளும்தான் விஷயம்.

- இங்கு harness வழக்கத்தை விட முக்கியம். DeepSeek-இன் code-agent எண்கள் 1M context-இல் சொந்த minimal harness-இல்; Claude Code, Codex, OpenCode scaffold-களில் அதே மாடல் சில points வேறுபடும் (mini-SWE-இல் 74.2 vs DeepSWE-இல் 65–70).

- Closed-book reasoning இன்னும் ஜாம்பவான்களிடம். Tools இல்லா HLE (Opus-5.0-இன் 56.3% vs 36.8%), GPQA Diamond (GPT-5.6 Sol-இன் 94.1% vs 90.9%) 8B-active diet எங்கு கடிக்கும் எனக் காட்டும்.

- விலைகள் மாறும். Peak windows, V4-Pro நீட்டிப்பு, off-peak பாதி – policy, physics அல்ல – budget முன் அதிகாரப்பூர்வ pricing page-ஐ மீண்டும் பாருங்கள்.

## Bottom line

V4.1-Flash இரண்டு எதிரெதிர் காரணங்களுக்காக ஒரே நேரத்தில் சுவாரஸ்யமான அரிய release.
Architecturally, encoder-decoder + sparse-attention + replay தந்திரங்கள் 552B மாடலை
8B குறுகிய வழியில் squeeze செய்கின்றன – KV-cache சேமிப்பு (1/4 HBM, 1/8 SSD)
உண்மையிலேயே புதியது. Economically, ஒவ்வொரு flagship-ஐயும் 30–60x undercut செய்கிறது,
agent builder-களுக்கு முக்கிய bench-களில் சொந்த Pro-வையும் வெல்கிறது. உங்கள் workload
பெரிய reused context-களுடன் நீண்ட tool-using session-கள் என்றால், இதுதான் இப்போதைய
default to beat – open weights உட்பட. Closed-book Olympiad reasoning புதிய harness-இல்
என்றால், flagship subscription-ஐ வைத்திருங்கள்.

## Sources

- DeepSeek: Introducing DeepSeek-V4.1-Flash

- DeepSeek API Docs: Models & Pricing

- Hugging Face: deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash (model card + evaluation tables)

- DeepSeek_V41_Tech_Report.pdf

- VelsTech AI API cost calculator

---

*VelsTech – https://velstech.net/deepseek-v4-1-flash.ta.md*