DeepSeek V4.1 Flash 1017 Spot

它属于 deepseek-flash 家族，名称中的 Flash 指向轻量高速路线，Spot 标识则对应托管平台上的特定供给版本。模型权重开放，团队既可以调用 Fireworks AI 的接口，也可以按开源许可自行部署，从而在合规与数据驻留上有更多选择。 核心要解决的问题是长输入与长输出同时存在时的成本失控：上下文窗口达 100 万 tokens，单次最大输出 38.4 万 tokens，配合输入 $0.21、输出 $0.84 每百万 tokens 的标价，使整卷文档分析、整仓代码审查这类此前偏贵的任务具备可行性。输入侧支持文本与图像，输出为文本，覆盖推理、工具调用、结构化输出、附件输入与温度调节，可搭出检索问答、字段抽取、代理式流程等常见形态。知识截止 2025-05，时效性要求高的任务需外接检索。

选型建议需要百万级上下文、成本可控且愿意自建评测的团队值得选它；要求公开跑分背书、需要图像输出或高时效知识的场景不宜作为首选。

• 处理百万 tokens 级的长合同、财报与技术手册，做跨章节摘要与条款比对
• 把图片附件中的表格与票据批量转成结构化 JSON 字段
• 搭建带工具调用的检索问答代理，用缓存命中压低固定提示成本
• 对整仓代码做一致性审查，并一次性输出较长的改造建议
• 在自有数据上做小样本对照测试，评估它与同平台其他 Flash 模型的取舍

公开资料多指向混合专家（MoE）类稀疏结构，配合开放权重与多模态输入接口，具体参数规模与层数未在本站数据中披露。

• 结构沿用 deepseek-flash 系列的稀疏专家思路，权重开放、可自托管；层数、专家数与激活参数量缺少官方明确口径，公开资料较少。
• 能力输入接受文本与图像，输出为文本，内置推理、工具调用、结构化输出与温度调节，便于嵌入多轮代理和批量抽取管线。
• 披露上下文 100 万 tokens、单次输出上限 38.4 万 tokens、知识截止 2025-05 为已知确定信息，训练数据与对齐细节披露有限。

开源权重

是

模型家族

deepseek-flash

长上下文承载与成本控制是它的主要卖点，但由于缺少公开跑分，能力优劣只能靠自有任务验证。

• 强项百万级上下文配 38.4 万 tokens 输出上限，适合整卷文档、整仓代码的一次性读入与长篇幅成稿，减少分段拼接带来的信息损失。
• 短板本站未收录任何第三方跑分，与其他模型的绝对强弱缺乏量化依据；高难度推理任务的实际表现需用自有样本做对照测试。
• 适合对单次调用成本敏感的批量推理、字段抽取与检索问答，比旗舰级大模型更容易把预算控制在可预期区间。
• 模态图像只作输入，输出限于文本，纯图像生成或视频理解类需求不在覆盖范围内。

标价处于同平台 Flash 档的偏低位置，缓存读价格进一步放大了长提示场景的成本优势。

• 定位输入 $0.21、输出 $0.84 每百万 tokens，输出约为输入的四倍，属轻量高速档的常规比例结构。
• 横向对比比同平台 DeepSeek Flash Latest 低约 42.9%，但高于 GLM Flash Latest 的 $0.15 每百万 tokens，属中间价位。
• 平台差价目前仅 1 家平台收录，models.dev 与其 fireworks-ai 条目报价完全一致，短期内没有跨平台比价与迁移套利的空间。
• 省钱缓存读 $0.0042 每百万 tokens，约为输入价的百分之二，固定系统提示与知识库反复命中时节省显著。

同一个模型在不同网关的报价可能不同。本页基准取官方口径 $0.21/M / $0.84/M（输入 / 输出，美元 / 百万 tokens），其余来源的差价在「相对输入价」列列出，供比价参考。

取上下文相近（约 0.5~2 倍）的同类主流模型；同厂商、同家族优先；价格差为相对本模型的输入价

• 口径价格为托管平台标价，第三方跑分缺失，任何能力排序都不能等同于实测结论；上线前需自建评测集。
• 边界仅 1 家平台收录，供给集中度较高；知识截止 2025-05，此后的事件与版本信息需要外部检索补充。

本页资料由多个公开来源交叉整理：按「官方目录 → 通用网关 → 开源仓库 → 中文资料」的优先级合并， 冲突时取优先级高的来源。价格单位是美元 / 百万 tokens，为各平台对 API 调用的报价，不含自部署成本。 资料由公开来源整理，不代表 AiTest 已对该模型或其收录中转站做过真实性、稳定性或安全检测。

本页的模型介绍、架构、性能与性价比解读为 AI 综合公开信息整理，部分未经本站逐项核实；规格、价格与跑分以本页数据字段为准。