Архитектура — Causal Encoder-Decoder вместе с Compressed Sparse Attention 2, то есть не привычный decoder-only трансформер; поддерживаются изображения и текст. Цифры бенчмарков впечатляют: 90,6 на Terminal-Bench 2.1, 74,2 на DeepSWE v1.1, 90,9 на GPQA Diamond, 3471 ELO на Codeforces. Важная оговорка, которую обычно теряют: это значения из карточки модели при максимальном reasoning effort, то есть замер вендора о самом себе, а не независимый тест. Flowtivity, которую часто указывают как источник, сама пишет ровно это и советует «относиться к точным десятым как к заявленным производителем».
Сравнение с закрытыми флагманами держится на трёх бенчмарках: DeepSWE v1.1 (74,2 против 73,0 у GPT-5.6 Sol и 74,0 у Claude Opus-5.0), AutomationBench (54,8 против 45,8 и 50,3) и Agent's Last Exam (31,8 против 26,7 и 28,6). На CyberGym корректно сравнивать только с GPT-5.6 Sol (88,1 против 84,5) — Opus-5.0 там просто не тестировался, в карточке стоит прочерк.
Цены относятся к off-peak: $0,003/M на cache-hit входе, $0,15/M на входе без кеша, $0,60/M на выходе. В пиковые часы (01:00–04:00 и 06:00–10:00 UTC, пн–пт) тарифы ровно удваиваются. С 04:00 UTC 14 сентября запросы к `deepseek-v4-pro` маршрутизируются на V4.1-Flash по её тарифам, но в changelog это оговорено как временная мера «до выхода V4.1-Pro» — заменой старшей модели навсегда это не является. И ещё одно уточнение против расхожего тезиса: V4.1-Flash не первый флеш от DeepSeek со зрением — экспериментальная `deepseek-v4-flash-vision-exp` вышла 21 августа и была выведена из эксплуатации вместе с `deepseek-v4-flash` при этом релизе.