DeepSeek-V4.1-Flash（API model：deepseek-flash）：2026-09-10 發佈，552B 總參數 MoE（Causal Encoder-Decoder，輸入僅啟用 8B、輸出啟用 16B）、1M context、MIT 開源；定價尖峰 input $0.30／output $1.20（每 1M tokens，離峰砍半），比前代 V4-Flash 更便宜；Terminal-Bench 4.0 從前代 7.0 分衝到 31.2 分，DeepSWE v1.1 追平 Claude Opus 5（74.2 vs 74.0）；KV cache 壓到每 token 890 bytes（前代 1/4、對比 DeepSeek-V1 少 437 倍）；官方宣布 9/14 起自家旗艦 V4-Pro 全部流量轉發給這隻 Flash 版並按 Flash 計價
DeepSeek-V4.1-Flash（API 呼叫用 model ID：deepseek-flash）：552B 總參數 MoE，僅 8B（prefill）／16B（decode）啟用參數，1M context、384K 最大輸出；定價 Input $0.30／Output $1.20（尖峰，離峰對半），MIT 開源；DeepSWE v1.1 74.2 分超越 Claude Opus 5 的 74.0，Terminal-Bench 2.1 90.6 分同樣超車；9/14 起 V4-Pro 全數流量改路由到此模型，等於尖峰定價直接降 77%
DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp：284B 總參數／13B 啟用參數 MoE，1M context、384K 最大輸出；定價與 V4-Flash 完全一致（Input $0.44／Output $1.32，尖峰；離峰對半）；文字 agent benchmark 7 項中贏 6 項（DeepSeek 甚至以 59.3 分超越 Opus-4.8 的 58.0）；多模態 agent 貼近 Opus-4.8（ApexBench 落後 2.9 分、ZeroBench 反超）；每張圖片壓縮到最多 384 tokens、約 800×800 解析度上限，代價是細節辨識力
DeepSeek 用 MLA + MoE 兩項架構創新把推論成本壓到業界最低，V4 Flash 以 13B 活躍參數跑出接近前端模型的品質，成為 OpenRouter 用量第一。這篇追蹤從 V1 到 V4 的演化、R1 推理線的分叉、以及每個版本該怎麼選。