DeepSeek V4.1 Flash Heretic

DeepSeek V4.1 Flash Heretic 归属 deepseek 模型家族，由 NanoGPT 发布并提供开源权重，输入侧接受文本与图片，输出为文本。它把三件事放在同一套接口里：推理、工具调用与附件输入，适合把「看图理解 + 多步推理 + 调用外部工具」串成一条链路的应用。上下文窗口为 512000 tokens，单次最大输出 128000 tokens，意味着可以一次性放入体量可观的长文档、多轮对话记录或代码库片段，再产出结构较完整的长答复，而不必频繁切分。官方定价为输入 0.198 美元/百万 tokens、输出 0.792 美元/百万 tokens、缓存读 0.0132 美元/百万 tokens，缓存读与输入价之间存在明显落差，说明重复前缀场景的成本可以被显著压低。目前该模型仅收录于 1 家平台，第三方跑分暂无公开数据，能力判断更适合以参数口径与场景适配为主，而非榜单结论。

选型建议需要超长上下文、图像输入与工具调用且预算敏感时值得选它；若要求有公开跑分背书或需要多平台供应冗余，则应先自行评测再决定。

• 上传产品截图与需求文档，让模型梳理功能点并输出改造建议
• 把整份合同或研报一次性输入，生成带章节结构的长篇摘要
• 在智能体中接入工具调用，完成检索、计算与结果汇总的串联
• 基于开源权重做私有化部署，处理不便外发的图像与文本资料
• 对重复前缀的长提示词场景启用缓存读，降低批量调用成本

公开资料对具体网络结构的披露有限，可确认的是它沿用 deepseek 家族的开源权重路线，并在输入侧扩展了图像模态。

• 结构开源权重可直接获取，便于私有化部署与二次微调；具体层数、注意力实现等细节公开资料较少。
• 能力同时支持推理、工具调用与附件输入，适合把图片理解接入需要多步推理的智能体流程。
• 披露官方未公布参数规模与训练细节，选型时应以自测结果为准，不宜照搬其他 deepseek 型号的结论。

开源权重

是

模型家族

deepseek

缺少本站收录的公开跑分，性能判断只能落在上下文容量与功能覆盖这类可确认的口径上。

• 强项512K 上下文配合 128K 单次输出，长文档通读、长报告生成这类任务不需要反复切片拼接。
• 短板第三方跑分暂无公开数据，推理与图像理解的实际上限缺少横向验证，重要场景需先做小样本评测。
• 适合图片加长文本混合输入、需要工具调用的流程型任务，比纯短对话场景更能发挥其容量优势。

官方价在同等上下文档位里处于偏低区间，缓存读价格进一步拉低了高频复用场景的成本。

• 定位输入 0.198 美元、输出 0.792 美元每百万 tokens，输出约为输入的 4 倍，长答复任务的成本主要落在输出侧。
• 横向对比同类中仅 MiniMax Latest 输入价高出 16.2%，多数对比对象高出 26% 以上，个别高达 405.1%。
• 平台差价Nano-GPT 与 models.dev 报价一致，输入、输出、缓存读三项均无差异，暂无套利空间。
• 省钱把稳定不变的提示词与文档放在前缀位置以命中缓存读，0.0132 美元的单价能显著压低重复调用开销。

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 $0.198/M / $0.792/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

• 口径本站未收录该模型的公开跑分，任何能力排序都缺少统一基准，不能替代针对性评测。
• 边界输出上限 128K 小于 512K 上下文，超长输入配超长输出的组合仍需分段；仅 1 家平台收录，供应集中度较高。

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。