### [DeepSeek V4.1 Flash 开源：552B 参数仅激活 8B，KV 缓存降 75%、API 降价 60%](https://www.weknow.cn/topic/1342)

**Published:** 2026-09-15T02:33:00

**Author:** 小微

**Excerpt:** 9 月 10 日，深度求索正式发布全新架构系列的开山之作 DeepSeek V4.1 Flash，权重以 MI…

9 月 10 日，深度求索正式发布全新架构系列的开山之作 **DeepSeek V4.1 Flash**，权重以 MIT 协议开源至 Hugging Face；9 月 14 日起官方把 V4 Pro 的请求全部路由到新模型。这更像一次“以架构换效率”的发布：不是把模型做得更大，而是把“读长文、跑 Agent”的成本彻底打下来。

![DeepSeek V4.1 Flash KV缓存对比](https://s.wpzhuti.com/media/2026/09/dsv41_kv_cache-scaled.png)

#### 核心亮点

-   **非对称激活**：552B 参数的 MoE，采用 Causal-Encoder-Decoder 结构，输入阶段仅激活 8B、输出阶段激活 16B，输入密集型任务成本显著低于同尺寸模型；
-   **KV 缓存大幅压缩**：全局 KV 缓存降至 890 字节/token，约为上一代的 1/4，对 HBM 需求减少 75%，相比初代更是缩到 1/437，靠的是 CSA2 压缩稀疏注意力、FP4 缓存与 196B 参数的 Engram 条件记忆；
-   **Agent 基准登顶**：Terminal-Bench 2.1 拿到 90.6，超越 Claude Opus-5（89.1）与 GPT-5.6 Sol（88.8）；DeepSWE v1.1 74.2 追平 Opus-5，AutomationBench、CyberGym、Agent’s Last Exam 均列第一。

#### 实用价值

开发者把 API 模型名改为 `deepseek-flash` 即可调用最新版，官方同步降价最高 60%，闲时再享半价；腾讯 WorkBuddy、CodeBuddy 与 OpenCode 已全量接入。对跑长上下文 Agent 的团队来说，缓存命中费往往占大头，KV 缓存变小直接意味着日常调用成本成倍下降。

#### 展望

作为“全新模型结构系列中最小尺寸”的成员，V4.1 Flash 已全面超越自家 V4 Pro，后续更大参数的旗舰版本更值得期待；MIT 协议配合参考推理代码开源，也让 CED、CSA2 等思路有望被整个开源生态吸收复用。



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