DeepSeek V4.1 Flash 1017 is een snapshot van 17 oktober 2026 van het DeepSeek V4.1 Flash-model. Het is gebouwd op de Causal Encoder-Decoder (CED) architectuur en maakt gebruik van een sparse mixture-of-experts (MoE) benadering, waarbij 8 miljard parameters worden geactiveerd bij input en 16 miljard bij output vanuit een backbone van 552 miljard parameters.
De belangrijkste kenmerken zijn:
- Multimodaliteit: Beeldherkenning is inherent aan de architectuur, waardoor het model zowel tekst als afbeeldingen als input accepteert.
- Doelgroep: Het model is uitermate geschikt voor coding-, terminal- en computer-use agents, evenals voor complexe analyses met grote contexten.
- Efficiëntie: Dankzij gecomprimeerde KV-caching zijn de kosten voor agentic workloads verlaagd. Het model presteert op het gebied van snelheid en voltooiingstijd zelfs beter dan de V4 Pro.
- Specificaties: Het model biedt een contextvenster van 1 miljoen tokens en is beschikbaar via providers zoals OpenRouter (via
inference.net en DeepSeek).
Daarnaast wordt het model reeds ingezet door diverse applicaties, waaronder Claude Code en de Hermes Agent.
DeepSeek V4.1 Flash 1017
Het model is uitermate geschikt voor coding-, terminal- en computer-use agents, evenals voor taken met een lange horizon die over vele stappen tot voltooiing moeten worden uitgevoerd en voor analyses van contexten met een groot volume. Gecomprimeerde KV-caching vermindert het cachegeheugen tot ongeveer een kwart van de vorige Flash-generatie, wat de kosten voor agentic workloads aanzienlijk verlaagt. DeepSeek positioneert dit model als de kostenefficiënte laag van de V4.1-familie en meldt dat het de V4 Pro overtreft op het gebied van prestaties, snelheid en voltooiingstijd van taken.
Technische Specificaties
- Modaliteiten: Input: Tekst en afbeeldingen / Output: Tekst
- Prijs: $0,15 per 1M input tokens / $0,60 per 1M output tokens
- Contextvenster: 1,0 miljoen tokens
- Releasedatum: 17 oktober 2026
---
Informatie over Providers en Prestaties
Op OpenRouter wordt het verzoek naar een provider gerouteerd op basis van de gekozen modus: Balanced (prijs + snelheid), Nitro (snelst) of Floor (goedkoopst).
Definities van metrieken:
- Pricing: De gemiddelde prijs die klanten daadwerkelijk betalen, naast de door providers gepubliceerde prijzen. Door caching en kortingen ligt de werkelijke prijs vaak lager dan de lijstprijs.
- Performance: Throughput is de snelheid waarmee het model schrijft (tokens per seconde — hoger is beter). Latency is de totale round-trip tijd (lager is beter). TTFT (time-to-first-token) is de tijd voordat de eerste output verschijnt (lager is beter).
- Uptime: Het percentage van de afgelopen 3 dagen dat ten minste één provider reageerde op verzoeken. Availability is het percentage van de tijd dat inferentie succesvol werd geleverd.
- Apps: Publieke applicaties die de meeste traffic naar dit model sturen. Dit dient als indicator voor productieworkloads en geschikte use cases.
- Activity: Het tokenvolume en het request-verkeer naar dit model over een bepaalde periode.
- API: OpenRouter's API is OpenAI-compatibel, waardoor de meeste SDK's werken door enkel de base URL aan te passen.
Huidige status en providers:
Het model wordt geleverd door twee providers op OpenRouter:
- inference.net: Input $0,10 / Output $0,50 / Cache read $0,003 | Latency: 21,39s | Throughput: 25 tps | Uptime: 100,00%
- DeepSeek: Input $0,15 / Output $0,60 / Cache read $0,003 | Latency: 1,30s | Throughput: 136 tps | Uptime: 100,00%
Algemene prestaties (P50):
- Beste Throughput: 136 tok/s
- Beste Latency: 1,30s
- Uptime (afgelopen 3 dagen): 100,00% (model was bereikbaar)
- Availability (afgelopen 3 dagen): 99,80% (inferentie succesvol geleverd)
---
Toepassingen
De volgende apps sturen de meeste traffic naar dit model:
- omp (616M tokens)
- DeepSeek Harness (476M tokens)
- Claude Code: De agentic coding tool van Anthropic die codebases leest, wijzigingen plant en uitvoert, tests draait en iteraties uitvoert op basis van natuurlijke taal. (405M tokens)
- ISEKAI ZERO: AI-avonturen met favoriete personages. (290M tokens)
- Hermes Agent: Een open-source, zelfverbeterende AI-agent van Nous Research met persistent geheugen, meer dan 40 ingebouwde tools (websearch, browserautomatisering, vision) en subagents. (253M tokens)
---
Veelgestelde vragen (FAQ)
Wat is DeepSeek V4.1 Flash 1017? Het is de snapshot van 17 oktober 2026 van DeepSeek V4.1 Flash, een sparse mixture-of-experts model gebouwd op de Causal Encoder-Decoder (CED) architectuur.
Waar is de documentatie voor DeepSeek V4.1 Flash 1017 te vinden? De documentatie op OpenRouter bevat onder andere het blogbericht "Does DeepSeek V4 Have Vision?". De quickstart behandelt API-sleutels en het eerste verzoek, en de API-referentie somt alle parameters op.
Wat kost DeepSeek V4.1 Flash 1017? De kosten zijn $0,15 per miljoen input tokens en $0,60 per miljoen output tokens. Voor Cache Read geldt een apart tarief van $0,003 per miljoen tokens.
Wat is de contextlengte van DeepSeek V4.1 Flash 1017? Het model heeft een contextvenster van 1.048.576 tokens en ondersteunt tot 393.216 completion tokens.
Ondersteunt DeepSeek V4.1 Flash 1017 tool calling en gestructureerde outputs? Ja. Het model accepteert tools en toolchoice voor function calling en ondersteunt gestructureerde outputs via een JSON-schema in responseformat.
Welke inputs en outputs worden ondersteund? Het model accepteert tekst en afbeeldingen als input en geeft tekst terug als output.
Welke providers leveren DeepSeek V4.1 Flash 1017? Op OpenRouter wordt het model geleverd door inference.net en DeepSeek.
Wanneer is DeepSeek V4.1 Flash 1017 uitgebracht? Op 17 oktober 2026.
---
Andere modellen van DeepSeek
- DeepSeek Pro Latest: Verwijst altijd naar het nieuwste model in de DeepSeek Pro-familie. (Text, 1.0M context)
- DeepSeek Flash Latest: Verwijst altijd naar het nieuwste model in de DeepSeek Flash-familie. (Text, 1.0M context)
- DeepSeek V4.1 Flash: Een sparse mixture-of-experts model op CED-architectuur. Activeert 8B parameters op input en 16B op output (backbone 552B). Geschikt voor coding, terminal, computer-use agents en long-context analyse. Gebruikt gecomprimeerde KV-caching voor lagere kosten. (Text, 1.0M context, $0,0145 / $0,594 of $0,05 / $0,15)
- DeepSeek V4 Flash Vision Exp: Experimentele versie met beeldherkenning, gebaseerd op V4 Flash 0731. MoE-model met 13B actieve parameters van 284B totaal. Geschikt voor document- en grafiekanalyse en visuele vraag-antwoordsystemen. (Text, 1.0M context, $0,2156 / $0,6468)
- DeepSeek V4 Pro 0813: De GA-release van DeepSeek V4 Pro, een grootschalig mixture-of-experts model. (Text, 1.0M context, $0,1233 / $0,3831)
- DeepSeek V4 Flash Latest: Verwijst naar de nieuwste versie van de V4 Flash-familie. (Text, 1.0M context)
- DeepSeek V4 Flash 0731: MoE-model met 13B actieve parameters van 284B totaal. GA-release, geschikt voor coding, reasoning en agent workflows. (Text, 1.0M context, $0,0071 / $0,2829)
- DeepSeek V4 Pro 0423: Grootschalig MoE-model met 1,6T totale parameters en 49B actieve parameters. Ondersteunt 1M tokens context. Ontworpen voor geavanceerde reasoning, coding en complexe workloads zoals volledige codebase-analyse. Ondersteunt reasoning efforts
high en xhigh. (Text, 1.0M context, $0,1675 / $6,815)
- DeepSeek V4 Flash 0423: Efficiëntie-geoptimaliseerd MoE-model met 284B totale parameters en 13B actieve parameters. Ontworpen voor snelle inferentie en high-throughput. Ondersteunt reasoning efforts
high en xhigh. (Text, 1.0M context, $0,0193 / $0,6992)
- DeepSeek V3.2 Speciale: High-compute variant van V3.2, geoptimaliseerd voor maximale reasoning en agentic performance. Gebruikt DeepSeek Sparse Attention (DSA). Presteert op moeilijke reasoning-taken vergelijkbaar met Gemini-3.0-Pro en boven GPT-5. (Text, 131K context)
- DeepSeek V3.2: Ontworpen voor balans tussen efficiëntie, reasoning en tool-use. Introduceert DSA voor lagere kosten bij long-context scenario's. Behaalde gouden medailles op de IMO en IOI van 2025. Reasoning gedrag is instelbaar via een boolean. (Text, 164K context, $0,2088 / $0,3096)
- DeepSeek V3.2 Exp: Experimenteel model als tussenstap naar toekomstige architecturen. Richt zich op het valideren van architecturale optimalisaties voor uitgebreide contextlengtes. (Text, 164K context, $0,27 / $0,41)
- DeepSeek V3.1 Terminus: Update van V3.1 die consistentie in taal en agent-capaciteiten verbetert. Hybride reasoning model (671B parameters, 37B actief). Ondersteunt thinking en non-thinking modes tot 128K tokens. (Text, 164K context, $0,27 / $1)
- DeepSeek V3.1: Hybride reasoning model (671B parameters, 37B actief) met ondersteuning voor thinking/non-thinking modes. Gebruikt FP8 microscaling voor efficiënte inferentie. (Text, 164K context, $0,25 / $0,95)
- DeepSeek V3.1 Base: Base model voor ruwe next-token predictie (niet fine-tuned voor instructies). MoE-model met 671B parameters en 37B actieve parameters. Getraind op 14,8T tokens. (Text, 164K context)
- R1 Distill Qwen 7B: Dense model van 7B parameters, gedistilleerd van DeepSeek-R1. Gebruikt RL-enhanced reasoning data. Sterke prestaties in wiskunde (MATH-500) en coding (Codeforces). (Text, 131K context)
- R1 0528 Qwen3 8B: Gedistilleerde variant van R1 0528 in een 8B parameter vorm, die standaard Qwen3 8B overtreft op AIME 2024. (Text, 131K context)
- R1 0528: Update van de originele DeepSeek R1 van 28 mei. Prestaties vergelijkbaar met OpenAI o1. Open-source model met 671B parameters (37B actief). (Text, 164K context, $0,50 / $2,15)
- DeepSeek Prover V2: Model met 671B parameters, vermoedelijk gericht op logica en wiskunde. Upgrade van DeepSeek-Prover-V1.5. (Text, 164K context)
DeepSeek V4.1 Flash 1017
Het model is uitermate geschikt voor coding-, terminal- en computer-use agents, evenals voor taken met een lange horizon die over vele stappen tot voltooiing moeten worden uitgevoerd en voor analyses van contexten met een groot volume. Gecomprimeerde KV-caching vermindert het cachegeheugen tot ongeveer een kwart van de vorige Flash-generatie, wat de kosten voor agentic workloads aanzienlijk verlaagt. DeepSeek positioneert dit model als de kostenefficiënte laag van de V4.1-familie en meldt dat het de V4 Pro overtreft op het gebied van prestaties, snelheid en voltooiingstijd van taken.
Technische Specificaties
- Modaliteiten: Input: Tekst en afbeeldingen / Output: Tekst
- Prijs: $0,15 per 1M input tokens / $0,60 per 1M output tokens
- Contextvenster: 1,0 miljoen tokens
- Releasedatum: 17 oktober 2026
---
Informatie over Providers en Prestaties
Op OpenRouter wordt het verzoek naar een provider gerouteerd op basis van de gekozen modus: Balanced (prijs + snelheid), Nitro (snelst) of Floor (goedkoopst).
Definities van metrieken:
- Pricing: De gemiddelde prijs die klanten daadwerkelijk betalen, naast de door providers gepubliceerde prijzen. Door caching en kortingen ligt de werkelijke prijs vaak lager dan de lijstprijs.
- Performance: Throughput is de snelheid waarmee het model schrijft (tokens per seconde — hoger is beter). Latency is de totale round-trip tijd (lager is beter). TTFT (time-to-first-token) is de tijd voordat de eerste output verschijnt (lager is beter).
- Uptime: Het percentage van de afgelopen 3 dagen dat ten minste één provider reageerde op verzoeken. Availability is het percentage van de tijd dat inferentie succesvol werd geleverd.
- Apps: Publieke applicaties die de meeste traffic naar dit model sturen. Dit dient als indicator voor productieworkloads en geschikte use cases.
- Activity: Het tokenvolume en het request-verkeer naar dit model over een bepaalde periode.
- API: OpenRouter's API is OpenAI-compatibel, waardoor de meeste SDK's werken door enkel de base URL aan te passen.
Huidige status en providers:
Het model wordt geleverd door twee providers op OpenRouter:
- inference.net: Input $0,10 / Output $0,50 / Cache read $0,003 | Latency: 21,39s | Throughput: 25 tps | Uptime: 100,00%
- DeepSeek: Input $0,15 / Output $0,60 / Cache read $0,003 | Latency: 1,30s | Throughput: 136 tps | Uptime: 100,00%
Algemene prestaties (P50):
- Beste Throughput: 136 tok/s
- Beste Latency: 1,30s
- Uptime (afgelopen 3 dagen): 100,00% (model was bereikbaar)
- Availability (afgelopen 3 dagen): 99,80% (inferentie succesvol geleverd)
---
Toepassingen
De volgende apps sturen de meeste traffic naar dit model:
- omp (616M tokens)
- DeepSeek Harness (476M tokens)
- Claude Code: De agentic coding tool van Anthropic die codebases leest, wijzigingen plant en uitvoert, tests draait en iteraties uitvoert op basis van natuurlijke taal. (405M tokens)
- ISEKAI ZERO: AI-avonturen met favoriete personages. (290M tokens)
- Hermes Agent: Een open-source, zelfverbeterende AI-agent van Nous Research met persistent geheugen, meer dan 40 ingebouwde tools (websearch, browserautomatisering, vision) en subagents. (253M tokens)
---
Veelgestelde vragen (FAQ)
Wat is DeepSeek V4.1 Flash 1017? Het is de snapshot van 17 oktober 2026 van DeepSeek V4.1 Flash, een sparse mixture-of-experts model gebouwd op de Causal Encoder-Decoder (CED) architectuur.
Waar is de documentatie voor DeepSeek V4.1 Flash 1017 te vinden? De documentatie op OpenRouter bevat onder andere het blogbericht "Does DeepSeek V4 Have Vision?". De quickstart behandelt API-sleutels en het eerste verzoek, en de API-referentie somt alle parameters op.
Wat kost DeepSeek V4.1 Flash 1017? De kosten zijn $0,15 per miljoen input tokens en $0,60 per miljoen output tokens. Voor Cache Read geldt een apart tarief van $0,003 per miljoen tokens.
Wat is de contextlengte van DeepSeek V4.1 Flash 1017? Het model heeft een contextvenster van 1.048.576 tokens en ondersteunt tot 393.216 completion tokens.
Ondersteunt DeepSeek V4.1 Flash 1017 tool calling en gestructureerde outputs? Ja. Het model accepteert tools en toolchoice voor function calling en ondersteunt gestructureerde outputs via een JSON-schema in responseformat.
Welke inputs en outputs worden ondersteund? Het model accepteert tekst en afbeeldingen als input en geeft tekst terug als output.
Welke providers leveren DeepSeek V4.1 Flash 1017? Op OpenRouter wordt het model geleverd door inference.net en DeepSeek.
Wanneer is DeepSeek V4.1 Flash 1017 uitgebracht? Op 17 oktober 2026.
---
Andere modellen van DeepSeek
- DeepSeek Pro Latest: Verwijst altijd naar het nieuwste model in de DeepSeek Pro-familie. (Text, 1.0M context)
- DeepSeek Flash Latest: Verwijst altijd naar het nieuwste model in de DeepSeek Flash-familie. (Text, 1.0M context)
- DeepSeek V4.1 Flash: Een sparse mixture-of-experts model op CED-architectuur. Activeert 8B parameters op input en 16B op output (backbone 552B). Geschikt voor coding, terminal, computer-use agents en long-context analyse. Gebruikt gecomprimeerde KV-caching voor lagere kosten. (Text, 1.0M context, $0,0145 / $0,594 of $0,05 / $0,15)
- DeepSeek V4 Flash Vision Exp: Experimentele versie met beeldherkenning, gebaseerd op V4 Flash 0731. MoE-model met 13B actieve parameters van 284B totaal. Geschikt voor document- en grafiekanalyse en visuele vraag-antwoordsystemen. (Text, 1.0M context, $0,2156 / $0,6468)
- DeepSeek V4 Pro 0813: De GA-release van DeepSeek V4 Pro, een grootschalig mixture-of-experts model. (Text, 1.0M context, $0,1233 / $0,3831)
- DeepSeek V4 Flash Latest: Verwijst naar de nieuwste versie van de V4 Flash-familie. (Text, 1.0M context)
- DeepSeek V4 Flash 0731: MoE-model met 13B actieve parameters van 284B totaal. GA-release, geschikt voor coding, reasoning en agent workflows. (Text, 1.0M context, $0,0071 / $0,2829)
- DeepSeek V4 Pro 0423: Grootschalig MoE-model met 1,6T totale parameters en 49B actieve parameters. Ondersteunt 1M tokens context. Ontworpen voor geavanceerde reasoning, coding en complexe workloads zoals volledige codebase-analyse. Ondersteunt reasoning efforts
high en xhigh. (Text, 1.0M context, $0,1675 / $6,815)
- DeepSeek V4 Flash 0423: Efficiëntie-geoptimaliseerd MoE-model met 284B totale parameters en 13B actieve parameters. Ontworpen voor snelle inferentie en high-throughput. Ondersteunt reasoning efforts
high en xhigh. (Text, 1.0M context, $0,0193 / $0,6992)
- DeepSeek V3.2 Speciale: High-compute variant van V3.2, geoptimaliseerd voor maximale reasoning en agentic performance. Gebruikt DeepSeek Sparse Attention (DSA). Presteert op moeilijke reasoning-taken vergelijkbaar met Gemini-3.0-Pro en boven GPT-5. (Text, 131K context)
- DeepSeek V3.2: Ontworpen voor balans tussen efficiëntie, reasoning en tool-use. Introduceert DSA voor lagere kosten bij long-context scenario's. Behaalde gouden medailles op de IMO en IOI van 2025. Reasoning gedrag is instelbaar via een boolean. (Text, 164K context, $0,2088 / $0,3096)
- DeepSeek V3.2 Exp: Experimenteel model als tussenstap naar toekomstige architecturen. Richt zich op het valideren van architecturale optimalisaties voor uitgebreide contextlengtes. (Text, 164K context, $0,27 / $0,41)
- DeepSeek V3.1 Terminus: Update van V3.1 die consistentie in taal en agent-capaciteiten verbetert. Hybride reasoning model (671B parameters, 37B actief). Ondersteunt thinking en non-thinking modes tot 128K tokens. (Text, 164K context, $0,27 / $1)
- DeepSeek V3.1: Hybride reasoning model (671B parameters, 37B actief) met ondersteuning voor thinking/non-thinking modes. Gebruikt FP8 microscaling voor efficiënte inferentie. (Text, 164K context, $0,25 / $0,95)
- DeepSeek V3.1 Base: Base model voor ruwe next-token predictie (niet fine-tuned voor instructies). MoE-model met 671B parameters en 37B actieve parameters. Getraind op 14,8T tokens. (Text, 164K context)
- R1 Distill Qwen 7B: Dense model van 7B parameters, gedistilleerd van DeepSeek-R1. Gebruikt RL-enhanced reasoning data. Sterke prestaties in wiskunde (MATH-500) en coding (Codeforces). (Text, 131K context)
- R1 0528 Qwen3 8B: Gedistilleerde variant van R1 0528 in een 8B parameter vorm, die standaard Qwen3 8B overtreft op AIME 2024. (Text, 131K context)
- R1 0528: Update van de originele DeepSeek R1 van 28 mei. Prestaties vergelijkbaar met OpenAI o1. Open-source model met 671B parameters (37B actief). (Text, 164K context, $0,50 / $2,15)
- DeepSeek Prover V2: Model met 671B parameters, vermoedelijk gericht op logica en wiskunde. Upgrade van DeepSeek-Prover-V1.5. (Text, 164K context)
Groetjes,