DeepSeek/V4.1 Flash
Model Terbaru DeepSeek, Kini Multimodal
Model multimodal secara native dengan 552B parameter, dibangun di atas arsitektur baru yang hemat memori dan hanya mengaktifkan 8B hingga 16B parameter per token. Gunakan langsung di browser Anda, tanpa perlu penyiapan.
Model ditetapkan ke DeepSeek V4.1 Flash · Daftar untuk membuka lebih banyak model
Kasus penggunaan DeepSeek V4.1 Flash yang sedang tren
Karya terbaru dari komunitas X: dunia Three.js sekali jadi, game, simulasi, dan render yang dibuat orang dengan DeepSeek V4.1 Flash. Setiap klip di bawah ini berasal dari postingan nyata, lengkap dengan prompt-nya.
Game FPS sekali jadi dengan koridor dari awal hingga akhir, musuh, amunisi, tujuan nyata, dan efek suara yang dibuat dari kode, tanpa aset eksternal.
Terapkan untuk melihat prompt lengkap dan mencobanya
Build a simple FPS game with a corridor, enemies, ammunition and a real objective.
Demo gear-mesh Three.js sekali jadi: enam roda gigi spur yang saling mengunci, dengan gigi terlihat berputar pada kecepatan relatif yang tepat.
Terapkan untuk melihat prompt lengkap dan mencobanya
6 interlocking spur gears with visible teeth that mesh and rotate at the correct relative speeds.
Prompt satu kalimat diubah menjadi pagoda Jepang Three.js yang indah di pulau terapung, dengan pohon pinus, tangga batu, dan kolam yang tenang.
Terapkan untuk melihat prompt lengkap dan mencobanya
A Three.js scene of a Japanese pagoda on a floating island, pines, stone steps, a quiet pond.
Adegan 'Pagoda Universe' sekali jadi, dibuat dari satu prompt.
Buat dengan DeepSeek V4.1 FlashAdegan taman pagoda sekali jadi yang dijalankan secara lokal pada GPU Blackwell dengan kecepatan 200+ token per detik, yang disebut penulis sebagai output terbaik yang pernah mereka dapatkan dari model lokal.
Buat dengan DeepSeek V4.1 FlashPrompt yang sama, dua model: DeepSeek V4.1 Flash selesai dalam 4 menit dengan biaya $0.14, dibandingkan Kimi K2.8 yang membutuhkan 6 menit dan biaya $0.91.
Buat dengan DeepSeek V4.1 FlashUrutan pendaratan sky-crane rover Mars Three.js sekali jadi, dianimasikan dan di-loop, sepenuhnya dibuat secara prosedural tanpa aset.
Buat dengan DeepSeek V4.1 FlashPada tugas yang sama dengan penalaran tertinggi, biaya DeepSeek V4.1 Flash adalah $0.17, dibandingkan $6.50 milik Kimi K3.
Buat dengan DeepSeek V4.1 FlashVideo Remotion sekali jadi yang hampir sempurna merekreasikan iklan Gemini 3 Pro, hanya dari video referensi, tanpa gambar atau prompt lanjutan.
Buat dengan DeepSeek V4.1 FlashSimulasi turbofan cutaway Three.js sekali jadi yang menampilkan stator, rotor, dan aliran udara dengan tepat, dari satu prompt singkat berbentuk paragraf.
Buat dengan DeepSeek V4.1 FlashGame dungeon otonom sekali jadi dengan pathfinding yang menangani tepi dinding dengan rapi, sesuatu yang menurut penulis biasanya membutuhkan dua percobaan pada model lain.
Buat dengan DeepSeek V4.1 FlashPrompt kapal bajak laut sekali jadi yang viral, dibuat dalam sekitar dua menit langsung dari vanilla web UI tanpa agentic harness.
Buat dengan DeepSeek V4.1 FlashAdegan Three.js sekali jadi tentang band gurita yang memainkan musik untuk kerumunan ikan, semuanya dalam satu file HTML.
Buat dengan DeepSeek V4.1 FlashLembah bunga matahari dan desa Three.js sekali jadi yang sangat besar dengan pan dan zoom menggunakan mouse, dibuat dengan high thinking melalui API dan berjalan mulus di browser.
Buat dengan DeepSeek V4.1 FlashRig karakter SVG yang berfungsi dan memenuhi brief pada percobaan pertama.
Buat dengan DeepSeek V4.1 FlashDunia langit pastel Three.js sekali jadi dengan sky rail terapung dan menara jam, satu HTML, tanpa aset eksternal.
Buat dengan DeepSeek V4.1 FlashDunia bukit pasir tak berhingga yang dibuat secara prosedural dalam satu file HTML, sekali jadi.
Buat dengan DeepSeek V4.1 FlashLengan robot Three.js sekali jadi yang menyusun balok untuk membangun menara, satu file HTML, tanpa harness.
Buat dengan DeepSeek V4.1 FlashPapan catur 3D sekali jadi yang memainkan game pendek yang telah disiapkan, satu file HTML.
Buat dengan DeepSeek V4.1 FlashApa itu DeepSeek V4.1 Flash?
DeepSeek V4.1 Flash adalah model terbaru DeepSeek’s, dirilis pada 10 September 2026. Ini adalah model terkecil dalam keluarga arsitektur baru DeepSeek dan DeepSeek non-eksperimental pertama dengan pemahaman visual native, sehingga dapat membaca gambar sekaligus teks. DeepSeek memosisikannya sebagai modelnya yang paling mumpuni, dan melaporkan bahwa pengujian oleh berbagai pihak menempatkannya di atas V4 Pro sebelumnya dalam performa, biaya, kecepatan, dan total waktu berjalan; sejak 14 September 2026 perusahaan mengarahkan permintaan V4 Pro ke V4.1 Flash.
Di baliknya, model ini adalah mixture-of-experts dengan 552B parameter yang dibangun di atas desain Causal Encoder-Decoder baru, yang hanya mengaktifkan sekitar 8B parameter untuk membaca input Anda dan 16B untuk menulis outputnya, sehingga memangkas jejak KV-cache secara signifikan, sekitar seperempat HBM dan seperdelapan SSD generasi sebelumnya. Model ini disediakan melalui DeepSeek API sebagai “deepseek-flash”. Di Happycapy, DeepSeek V4.1 Flash menjalankan agen di dalam secure cloud sandbox yang dapat menulis dan menjalankan kode, membuat situs, serta menyelesaikan pekerjaan dari satu prompt, tanpa penyiapan lokal.
Bagaimana performa DeepSeek V4.1 Flash pada benchmark?
DeepSeek V4.1 Flash dibandingkan dengan Kimi K3, GLM 5.3, Opus 5, dan GPT-5.6 Sol pada empat evaluasi agentik yang DeepSeek publikasikan saat peluncuran. Ganti tab untuk melihat setiap evaluasi. Semua angka dilaporkan oleh DeepSeek.
Angka pesaing diambil dari kartu sistem atau papan peringkat benchmark yang dipublikasikan oleh pengembang masing-masing.
Sumber: Rilis DeepSeek V4.1 Flash
Tabel benchmark lengkap
| DeepSeek V4.1 Flash | DeepSeek V4 Pro 0813 | DeepSeek V4 Flash 0731 | GLM 5.3 | Kimi K3 | GPT-5.6 Sol | Claude Opus 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GPQA Diamond | 90.9 | 92.4 | 89.9 | 88.1 | 92.9 | 94.1 | 93.4 |
| HLE | 36.8 (39.1*) | 42.7* | 37.8* | 42.0* | 43.5 | 44.5 | 56.3 |
| Codeforces (Rating) | 3471 | 3348 | 3289 | — | — | — | — |
| MathArena Apex | 65.6 | 65.3 | 58.6 | — | 65.6 | — | — |
| Terminal-Bench 2.1 | 90.6 | 87.9 | 82.7 | 88.2 | 88.3 | 88.8 | 89.1 |
| Terminal-Bench 3.0 | 30.0 | 11.8 | 7.6 | 28.3 | 17.7 | 34.4 | 43.3 |
| Terminal-Bench 4.0 | 31.2 | 12.4 | 7.0 | 37.9 | 12.6 | 39.9 | 51.8 |
| DeepSWE v1.1 | 74.2 | 62.7 | 54.4 | 66.9 | 67.5 | 73.0 | 74.0 |
| ProgramBench | 20.3 | 15.5 | — | 19.0 | 17.5 | 23.0 | 37.0 |
| NL2Repo-Bench | 65.4 | 61.5 | 54.2 | 58.0 | 58.0 | 56.8 | 75.3 |
| CyberGym | 88.1 | 83.3 | 76.7 | 84.5 | 80.0 | 84.5 | — |
| SEC-Bench Pro | 62.8 | 56.4 | 30.9 | — | — | 74.3 | — |
| ExploitGym | 15.3 | 5.4 | 1.8 | 15.0 | — | 33.7 | 22.1 |
| HLE (dengan tools) | 63.9 | 60.0 | 51.5 | 62.5 | 59.8 | — | 63.6 |
| Automation-Bench | 54.8 | 43.2 | 37.7 | 48.8 | 46.7 | 45.8 | 50.3 |
| Agents' Last Exam | 31.8 | 25.7 | 25.2 | 28.5 | 27.6 | 26.7 | 28.6 |
| Chartography (dengan tools) | 78.9 | — | — | — | 68.1 | 79.9 | 84.0 |
| BabyVision (dengan tools) | 89.6 | — | — | — | 85.7 | 88.9 | 94.1 |
| ZeroBench-main (dengan tools) | 49.0 | — | — | — | 41.0 | 53.0 | 52.0 |
Sumber: rilis DeepSeek V4.1 Flash (deepseek.com). Semua angka dilaporkan oleh DeepSeek, skor pihak ketiga adalah hasil terbaik dari skor yang dilaporkan sendiri atau tersedia untuk publik. Skor terbaik pada setiap baris dicetak tebal, tanda hubung menandai hasil yang tidak dilaporkan DeepSeek. * menunjukkan subset HLE yang hanya berupa teks.
Keunggulan DeepSeek V4.1 Flash
Pemahaman multimodal native
DeepSeek non-eksperimental pertama yang dapat melihat, membaca gambar bersama teks dalam satu prompt, sehingga dapat bekerja dari tangkapan layar, diagram, dan gambar referensi, bukan hanya kata-kata.
Pengodean agentik
Menulis, menjalankan, dan men-debug kode nyata dari awal hingga akhir di dalam sandbox, mulai dari satu komponen hingga build lengkap, berdasarkan satu prompt.
Proses panjang yang hemat memori
Desain Causal Encoder-Decoder hanya mengaktifkan sebagian kecil dari 552B parameternya untuk setiap token dan memangkas penggunaan memori KV-cache secara signifikan, sehingga proses agentik yang panjang dan banyak menggunakan tools tetap terjangkau.
Permainan 3D sekali jadi dan browser
Pengembang komunitas menggunakannya untuk membuat dunia Three.js, game yang dapat dimainkan, dan simulasi dari satu prompt, sering kali langsung berhasil pada percobaan pertama dan dengan biaya sangat kecil.
Untuk siapa DeepSeek V4.1 Flash?
Developer dan vibe-coder
Siapa pun yang ingin menjelaskan sebuah build dengan bahasa sederhana dan meminta agent menulis, menjalankan, serta menyempurnakan kodenya.
Pengembang multimodal
Orang yang bekerja dari tangkapan layar, mockup, dan gambar referensi, serta membutuhkan model yang benar-benar dapat melihat input.
Tim bervolume tinggi yang sensitif terhadap biaya
Tim yang menjalankan banyak proses agent dan menginginkan ekonomi harga flash-tier dengan tarif daftar serta inferensi yang hemat memori.
Pengguna DeepSeek yang beralih dari V4 Pro
Siapa pun yang alur kerja V4 Pro atau V4 Flash-nya dialihkan ke V4.1 Flash dan ingin menjalankannya secara agentic di browser.
FAQ DeepSeek V4.1 Flash
Apa itu DeepSeek V4.1 Flash?+
DeepSeek V4.1 Flash adalah model terbaru DeepSeek, dirilis pada 10 September 2026. Ini adalah model terkecil dalam keluarga arsitektur baru DeepSeek dan DeepSeek non-eksperimental pertama dengan pemahaman visual native, sehingga dapat menerima teks dan gambar. DeepSeek memosisikannya sebagai modelnya yang paling mumpuni.
Siapa pembuat DeepSeek V4.1 Flash?+
DeepSeek. Ini adalah model terbaru dalam lini DeepSeek, dan sejak 14 September 2026 DeepSeek mengalihkan permintaan V4 Pro sebelumnya ke V4.1 Flash.
Apakah DeepSeek V4.1 Flash multimodal?+
Ya. Ini adalah DeepSeek non-eksperimental pertama dengan pemahaman visual native, sehingga dapat membaca gambar selain teks dalam prompt, misalnya screenshot, diagram, atau gambar referensi.
Apa keunggulan DeepSeek V4.1 Flash?+
Model ini unggul dalam coding agentic dan pembuatan 3D satu kali serta game browser: penguji komunitas menggunakannya untuk menghasilkan dunia, game, dan simulasi Three.js dari satu prompt, sering kali langsung berhasil pada percobaan pertama. Karena juga dapat membaca gambar, model ini dapat bekerja dari screenshot dan gambar referensi maupun teks.
Arsitektur apa yang digunakan DeepSeek V4.1 Flash?+
Ini adalah model mixture-of-experts dengan 552B parameter yang dibangun di atas desain Causal Encoder-Decoder baru, yang hanya mengaktifkan sekitar 8B parameter untuk membaca input dan 16B untuk menghasilkan output. DeepSeek melaporkan bahwa model ini menggunakan sekitar seperempat HBM dan seperdelapan SSD generasi sebelumnya.
Berapa biaya DeepSeek V4.1 Flash?+
DeepSeek mencantumkan harganya sebesar $0.30 per juta token input dan $1.20 per juta token output di API resminya, dengan harga di luar jam sibuk sebesar setengah dari tarif tersebut. Di Happycapy, DeepSeek V4.1 Flash tersedia pada paket berbayar, Anda dapat membuat akun gratis untuk menjelajahi platform terlebih dahulu, lalu melakukan upgrade untuk menjalankannya.
Apa perbedaan DeepSeek V4.1 Flash dari V4 Pro?+
DeepSeek melaporkan bahwa pengujian oleh berbagai pihak menempatkan V4.1 Flash di atas V4 Pro dalam hal performa, biaya, kecepatan, dan total waktu berjalan, dan sejak 14 September 2026 DeepSeek mengalihkan permintaan V4 Pro ke V4.1 Flash, sehingga V4.1 Flash secara efektif menggantikan tier Pro.
Bagaimana cara menjalankan DeepSeek V4.1 Flash di Happycapy?+
Ketik tugas Anda ke dalam kotak prompt di halaman ini, model sudah diatur ke DeepSeek V4.1 Flash, lalu tekan kirim. Happycapy menyiapkan sandbox cloud yang aman dan memungkinkan model membangun, melakukan coding, atau menganalisis tugas dari awal hingga akhir, lalu memberikan hasilnya. Tidak perlu instalasi atau API key.
Mulai membangun dengan DeepSeek V4.1 Flash sekarang
Buat akun gratis untuk menjelajahi Happycapy, lalu lakukan upgrade agar model multimodal terbaru DeepSeek dapat digunakan untuk membangun sesuatu yang nyata, langsung di browser Anda, tanpa perlu penyiapan.
Mulai gratis