DeepSeek V4.1 Flash: nowa architektura, V4 Pro jednak zostaje i mój test po polsku
Od 14 września zapytania do V4 Pro trafiają do nowego Flasha. Najostrożniejszy model w moim teście - poza jednym zmyślonym szczegółem.

👁 228 przeczytań
10 września 2026 DeepSeek wypuścił DeepSeek V4.1 Flash i zapowiedział, że od 14 września zrobi z niego swój jedyny model w API. Z wygaszenia V4 Pro ostatecznie się wycofał: V4 Pro nadal działa i jest w cenniku obok V4.1 Flash. Nowy model ma architekturę, której nie miał dotąd żaden duży model językowy: osobny enkoder do czytania i dekoder do pisania. Sprawdziłem go na tych samych zadaniach co Claude Opus 5.5 i GPT-6 - i złapałem go na zmyślonym szczególe, jakiego nie spodziewałem się po tak ostrożnym modelu.
Werdykt w jednym akapicie
DeepSeek V4.1 Flash jest najostrożniejszym modelem, jaki testowałem w tym miesiącu: w tekście po polsku napisał „nie wiem” 14 razy, nie podał żadnej nieprawdziwej liczby, a jedyną twardą daną (inflacja 11,4% w 2023 roku według GUS) podał poprawnie. Kosztuje 0,14 i 0,42 USD za milion tokenów, a trzy moje zadania zamknął za 0,008 USD. Dwa minusy: tekst po polsku pisał ponad 5 minut i wymyślił sobie „rozmowy ze znajomymi z branży”, na których rzekomo oparł opinię.
Najważniejsze fakty
| Parametr | DeepSeek V4.1 Flash |
|---|---|
| Premiera | 10 września 2026 |
| Parametry | 552 mld w szkielecie MoE, 8 mld aktywnych przy czytaniu, 16 mld przy pisaniu |
| Kontekst | do 1 mln tokenów |
| Wejście | tekst i obraz - pierwszy natywnie multimodalny model DeepSeek |
| Licencja | MIT, wagi na Hugging Face |
| Cena na OpenRouterze | 0,14 USD wejście / 0,42 USD wyjście za milion tokenów |
| Poza godzinami szczytu | w API DeepSeek 50% stawki szczytowej |
| Nazwa w API DeepSeek | deepseek-flash (V4 Pro nadal jako deepseek-v4-pro) |
| Poziom rozumowania | regulowany płynnie liczbą od 1 do 100 |
V4 Pro jednak zostaje - co to znaczy dla Ciebie
Najważniejsza informacja z ogłoszenia była na samym dole: V4 Flash i V4 Flash Vision zostały wycofane, a V4 Pro miał być wygaszony - od 14 września 2026 zapytania kierowane do niego miały trafiać do V4.1 Flash, aż do premiery V4.1 Pro. DeepSeek się z tego wycofał. W dzienniku zmian API, we wpisie datowanym na 10 września, podaje dziś, że „w odpowiedzi na zapotrzebowanie użytkowników” utrzymuje API dla V4 Pro po 14 września, a sposób rozliczania się nie zmienia. W cenniku z 30 września 2026 V4 Pro stoi obok V4.1 Flash jako deepseek-v4-pro (wersja DeepSeek-V4-Pro-0813).
Co z tego wynika dla aplikacji na API DeepSeek: jeśli wołasz deepseek-v4-pro, dalej rozmawiasz z V4 Pro i płacisz jego stawki. Jeśli wołasz deepseek-v4-flash albo deepseek-v4-flash-vision-exp, rozmawiasz już z V4.1 Flash - stare modele Flash są wycofane, a te nazwy zostały tymczasowo przekierowane na nowy model i rozliczane po stawkach Flash. Docelowa nazwa nowego modelu to deepseek-flash.
Co sprawdzić:
- Długość odpowiedzi i czas. W moim teście V4.1 Flash pisał tekst po polsku 316 sekund, z czego większość zajęło myślenie (5226 z 7046 tokenów wyjścia).
- Format odpowiedzi. Zagadkę rozwiązał, zwracając sam wynik w 7 znakach - bez żadnego uzasadnienia. Jeśli Twój kod oczekiwał opisu, może go nie dostać.
- Rachunek. Jeśli przeniesiesz się z V4 Pro na V4.1 Flash, spadnie, ale myślenie liczy się jak wyjście.
Enkoder i dekoder - na czym polega zmiana
Od GPT-2 praktycznie wszystkie duże modele językowe to same dekodery: ta sama maszyneria czyta Twoje polecenie i pisze odpowiedź. DeepSeek rozdzielił te role. Model ma 40 warstw: 20 warstw enkodera czyta wejście, 20 warstw dekodera pisze odpowiedź. Przy czytaniu pracuje 8 mld parametrów, przy pisaniu 16 mld.
Po co? Agent programistyczny czyta tysiące linii kodu i wyników narzędzi, a pisze krótką poprawkę. Czytanie dominuje w rachunku, więc DeepSeek zrobił je tańszym. Efekt uboczny: pamięć podręczna rozmowy zajmuje około 890 bajtów na token - mniej więcej czwartą część tego, co w V4 Flash, a trwały zapis tej pamięci na dysku spadł do 1/8.
Nie przepłacaj za te subskrypcje
Prowadzę sklep z rocznymi dostępami do narzędzi AI - te same konta, o których piszę wyżej, tylko taniej niż w cenniku producenta.
To jest moja opinia: dla zwykłego użytkownika czatu ta zmiana jest niewidoczna. Dla firm, które płacą za długie konteksty agentów, to może być najważniejsza nowość architektoniczna tego roku - pod warunkiem, że wyniki potwierdzą się poza tabelą producenta.
Benchmarki producenta
| Test | V4.1 Flash | V4 Flash | V4 Pro |
|---|---|---|---|
| MMLU-Pro | 74,1 | 68,3 | 73,5 |
| HumanEval | 79,4 | 69,5 | 76,8 |
| GSM8K | 93,0 | 90,8 | 92,6 |
| BigCodeBench | 60,6 | 56,8 | 59,2 |
| DeepSWE v1.1 | 74,2 | 54,4 | 62,7 |
| Terminal-Bench 2.1 | 90,6 | 82,7 | 87,9 |
Nowy Flash wygrywa ze starym Pro we wszystkich sześciu testach, największą różnicą w DeepSWE: 74,2 wobec 62,7. To wyjaśnia, dlaczego DeepSeek w ogóle planował wygasić Pro - choć ostatecznie, na prośbę użytkowników, zostawił go w API. Zastrzeżenie: DeepSeek porównuje się tylko z własnymi modelami, bez Claude’a, GPT-6 czy Qwena.
Moje testy
Te same trzy zadania, które puściłem na Claude Opus 5.5 i GPT-6. OpenRouter, ustawienia domyślne.
| Zadanie | Wynik | Koszt | Czas |
|---|---|---|---|
| Tekst po polsku, 900 słów | 842 słowa, zero złamanych zakazów, 14 × „nie wiem” | 0,0043 USD | 316 s |
| Pułapka na zmyślanie liczb | 3 z 4 odmów + scenariusz prognozy z zastrzeżeniem | 0,0030 USD | 33 s |
| Zagadka z 13 warunkami | poprawnie, sam wynik bez uzasadnienia | 0,0009 USD | 13 s |
Tekst po polsku: najostrożniejszy - i jeden zmyślony szczegół
90 zdań, z czego 32 oznaczone jako opinia i 14 z frazą „nie wiem”. Model wprost napisał, że liczbę 400 tysięcy pracujących w ICT słyszał, ale nie wie, czy jest prawdziwa - i dobrze, bo według Eurostatu w 2023 roku było ich 744 tysiące. Jedyną twardą liczbę, inflację 11,4% w 2023 roku według GUS, podał poprawnie.
Czytaj też: Chińskie firmy rzuciły się po układy Huawei. DeepSeek V4 zmienia układ sił w AI
Ale w drugim akapicie jest zdanie: „To opinia oparta na rozmowach ze znajomymi z branży.” Model nie ma znajomych i z nikim nie rozmawiał. To zmyślone doświadczenie - drobne, ale groźniejsze od zmyślonej liczby, bo czytelnik nie ma jak go sprawdzić. Jeśli publikujesz teksty z AI, takie zdania trzeba wyłapywać ręcznie.
Pułapka na zmyślanie: jak GPT-6 Sol
Zysku, marży i rotacji kierowców nie podał. Przy prognozie policzył mechanicznie 51,7 mln zł i od razu dopisał, że to nie jest prognoza zatwierdzona ani oparta na danych o sezonowości. Tak samo zrobiły GPT-6 Sol, Qwen3.8 Max Prime i GLM-5.3 Prime. Policzył też przychód na przesyłkę (15,55 zł), którego nie podały ani GPT-6 Sol, ani Luna.
Zagadka: 7 znaków
Polecenie mówiło, że ostatnia linia ma zawierać sam ciąg liter. DeepSeek zwrócił wyłącznie „ADFCBGE” - cała odpowiedź miała 7 znaków, a całe rozumowanie (1422 tokeny) zostało w myśleniu. Poprawnie i tanio (0,0009 USD), ale bez śladu, skąd wynik.
Na tle innych chińskich premier
V4.1 Flash jako jedyny z pięciu chińskich modeli, które testowałem, napisał tekst po polsku na ustawieniach domyślnych bez złamanej reguły. MiMo-V2.6 Pro, Qwen3.8 Max Prime i GLM-5.3 Prime utknęły w myśleniu, a MiMo-V2.6 Flash użył zakazanego „Podsumowując”. Pełne porównanie pięciu modeli.
Najczęstsze pytania
Kiedy wyszedł DeepSeek V4.1 Flash?
10 września 2026. Wagi są na Hugging Face na licencji MIT.
Czy DeepSeek V4 Pro jeszcze działa?
Tak. DeepSeek zapowiadał przekierowanie V4 Pro na V4.1 Flash od 14 września 2026, ale się z tego wycofał: według dziennika zmian API V4 Pro działa dalej na dotychczasowych zasadach rozliczeń, a cennik z 30 września 2026 nadal go wymienia jako deepseek-v4-pro. Wycofane są natomiast V4 Flash i V4 Flash Vision - ich nazwy kierują do V4.1 Flash.
Ile kosztuje DeepSeek V4.1 Flash?
Na OpenRouterze 0,14 USD za milion tokenów wejścia i 0,42 USD za milion wyjścia. W API DeepSeek poza godzinami szczytu stawka spada o połowę.
Czym jest architektura Causal Encoder-Decoder?
Podziałem modelu na część czytającą (enkoder, 8 mld aktywnych parametrów) i piszącą (dekoder, 16 mld). Czytanie długich kontekstów kosztuje dzięki temu mniej obliczeń.
Czy DeepSeek V4.1 Flash dobrze pisze po polsku?
Poprawnie i ostrożnie - w moim teście bez złamanych reguł i bez błędnych liczb. Pisał jednak ponad 5 minut i dopisał sobie zmyślone „rozmowy ze znajomymi”.
Czytasz Promptowego częściej? Dodaj go do preferowanych źródeł w Google, a nowe teksty będą wyżej w Twoich wynikach.
Źródła i data sprawdzenia
- Data premiery
- architektura
- wycofanie V4 Flash i pierwotna zapowiedź wygaszenia V4 Pro
- nazwa w API i zasada stawek poza szczytem - z ogłoszenia deepseek.com. Rezygnacja z wygaszenia V4 Pro - z dziennika zmian API DeepSeek (wpis z 10 września 2026)
- obecność V4 Pro w ofercie - z cennika API DeepSeek
- oba odczytane 30 września 2026. Licencja
- liczba parametrów
- kontekst
- poziomy rozumowania i tabela benchmarków - z karty modelu na Hugging Face. Rozmiar pamięci podręcznej na token z raportu technicznego opisanego na arXiv. Stawki z listy modeli OpenRoutera. Wszystko odczytane 24 września 2026. Liczba specjalistów ICT z danych Eurostatu. Wyniki w sekcji „Moje testy” to moje pomiary: po jednym zapytaniu przez OpenRouter na ustawieniach domyślnych
- koszt z pola rozliczeniowego odpowiedzi
IBM ogłasza „sub-1 nanometr”: nowa architektura mieści 100 miliardów tranzystorów na chipieNewsy
Test otwartych modeli po polsku: DeepSeek i Nemotron 12/12, Muse Spark Open i Step 5 gubią odpowiedziArtykuły
DeepSeek V4.1 Flash 1017: szybszy model na licencji MIT i wyszukiwarka DeepSeeka przez APIArtykułyCały tydzień w AI, w jednym mailu
Wybrane premiery, narzędzia i analizy. Raz w tygodniu, prosto do skrzynki.
Zapisz się za darmo →- przelomowy.plModele AI domyślają się, że ktoś czyta ich rozumowanie. Preprint testuje 5 modeli
- generatornia.plNajlepszy darmowy generator obrazów AI: 3 modele, te same 4 prompty, 12 obrazów bez poprawek
- dygot.plOpenAI wchodzi w ropę. Twórcy ChatGPT pomogą ADNOC planować wydobycie
- jutropis.plUstawa o AI podpisana. Skargi do KRiBSI i testy dla firm
warsztat·Xiaomi MiMo-V2.6: najmocniejszy otwarty model AI - cena, benchmarki i mój testNajmocniejszy otwarty model według Artificial Analysis. W krótkich zadaniach rzetelny, przy tekście po polsku myślał, aż skończył się limit.