DeepSeek V4.1-Flash: Yenilikler, Fiyatlandırma ve Alternatifler (2026)
DeepSeek, 10 Eylül 2026'da V4.1-Flash modelini piyasaya sürdü. Bu model, görselleri ve metinleri yerel olarak okuyan, bir milyon token'a kadar bağlamı işleyebilen ve MIT lisansı altında sunulan 552B parametreli bir Mixture-of-Experts modelidir. En dikkat çekici değişiklik ise maliyet: model girdi sırasında 8B, çıktı sırasında ise 16B parametreyi etkinleştiriyor.
Bu son cümle, tüm hikayenin sıkıştırılmış halidir. Bu kılavuz, konuyu detaylandırıyor ve yayınlanan API fiyatlarını sunuyor. Ayrıca, çalışmanız bir rapor, sunum veya tablo ile sonuçlanıyorsa, bu sürümün neleri değiştirip neleri değiştirmediğini açıklıyor.
Aşağıdaki tüm bilgiler, DeepSeek'in kendi sürüm notlarından, Hugging Face model kartından ve 14 Eylül 2026'da kontrol edilen resmi fiyatlandırma sayfasından alınmıştır.
DeepSeek V4.1-Flash'taki yenilikler neler?
DeepSeek'in sürüm notu dört iddiayla başlıyor. Model "daha akıllı, daha hızlı, daha verimli." "Yerel görsel anlama yeteneğine sahip, yeni mimari ailemizin en küçük modeli." "Daha yüksek yetenek, daha hızlı çıkarım, daha yüksek işlem hacmi" için tasarlandı. Ve ileride daha büyük modellere ölçeklenebilecek.
Model kartı ise daha spesifik bilgiler sunuyor. DeepSeek-V4.1-Flash, "552B omurga parametresine sahip ve bir milyon token'a kadar bağlam desteği sunan çok modlu bir Mixture-of-Experts (MoE) modeli" olarak tanımlanıyor. Model, "görselleri ve metinleri yerel olarak işliyor ve metni otoregresif olarak üretiyor."
Kıyaslama testlerinden ziyade günlük çalışma hayatı için önem taşıyan üç değişiklik bulunuyor.
Görsel yetenek sonradan eklenmedi, yerleşik olarak geliyor. Bir görsel kodlayıcı (vision encoder) ve iki katmanlı bir projektör, görselleri vektör temsillerine (embeddings) dönüştürüyor. Bunlar, "dil modeli ön eğitiminin en başından itibaren metin vektör temsilleriyle birlikte ortaklaşa işleniyor." Model kartı, kodlayıcı olan DeepSeek-ViT'in sıfırdan eğitildiğini belirtiyor.
Bağlam uzunluğu bir milyon token'a ulaşıyor. Ön eğitimde 45T token kullanıldı; seyrek dikkat (sparse attention) 64K seviyesinde eğitildi ve bağlam daha sonra süreç içinde 1M seviyesine genişletildi.
Muhakeme çabası ayarlanabilir bir kadran gibidir. Model, "çıkarım maliyeti ile doğruluk arasında denge kuran, sürekli kontrol edilebilir bir muhakeme çabası ayarını (1-100 arası tam sayı) destekler." Böylece yalnızca gerçekten ihtiyaç duyan sorular için daha fazla harcama yaparsınız.
DeepSeek ayrıca önceki nesli de kullanımdan kaldırdı. Sürüm notunda "V4-Flash & V4-Flash-Vision-Exp modellerinin emekliye ayrıldığı" ve eski model adlarının uyumluluk amacıyla geçici olarak V4.1-Flash modeline yönlendirildiği belirtiliyor.
Maliyet düşüşünün arkasındaki mimari değişiklik
DeepSeek V4.1-Flash sürümünün en ilginç kısmı kıyaslama tablosu değil, bellek aritmetiğidir.
DeepSeek-V4.1-Flash, model kartında Causal Encoder-Decoder (CED) olarak adlandırılan bir mimariyi kullanıyor. Bu, 20 katmanlı bir nedensel kodlayıcı (causal encoder) ve 20 katmanlı bir kod çözücüye (decoder) bölünmüş 40 katmanlı bir Transformer'dır. Kod çözücünün genel KV önbelleği (KV cache), her katman için ayrı ayrı oluşturulmak yerine kodlayıcının son gizli durumlarından (hidden states) yansıtılır.
Bunun pratik sonucu, her yerde telaffuz edilen şu sayılardır: ön doldurma (prefill) sırasında token başına 8B, kod çözme (decode) sırasında ise 16B aktif parametre. Model kartı bunu "girdi yoğunluğunun yüksek olduğu otonom ajan (agentic) iş yükleri için maliyet verimliliğini önemli ölçüde artırmak" olarak tanımlıyor.
Burada dikkat edilmesi gereken ifade "girdi yoğunluğu"dur. Uzun belgeler girdi yoğundur. Kırk sayfalık bir belge ekleyip ardından bununla ilgili altı soru sorduğunuz bir sohbet de girdi yoğundur.
Diğer iki teknik ise önbelleğin kendisini küçültüyor. Compressed Sparse Attention 2, her bir dikkat katmanına üç moddan birini atıyor ve dizinleri katmanlar arasında paylaştırıyor. FP4 ana KV önbellekleme ise önbelleği dört bitlik bir formatta saklıyor. Model kartına göre bunlar bir araya geldiğinde, genel KV önbelleğini önceki neslin yaklaşık dörtte biri olan token başına 890 bayt seviyesine düşürüyor.
Sürüm notu, bu durumu bir alıcının doğrudan hissedeceği metriklere dönüştürüyor. Önceki nesille karşılaştırıldığında, önbellek "1/4 oranında HBM" ve "1/8 oranında SSD depolama" gerektiriyor. Ayrıca "önbellek isabeti (cache-hit) ücretlerinin genellikle otonom ajan maliyetlerinin büyük bir kısmını oluşturduğu" ekleniyor.
DeepSeek V4.1-Flash fiyatlandırması
DeepSeek, milyon token başına fiyatları yayınlıyor ve bunları yoğun (peak) ve yoğun olmayan (off-peak) saatler olarak ikiye ayırıyor. Aşağıdaki değerler, 14 Eylül 2026 tarihindeki resmi Modeller ve Fiyatlandırma sayfasından ABD doları cinsinden alınmıştır.
| Ölçüm Birimi | Yoğun Olmayan Saatler | Yoğun Saatler |
|---|---|---|
| 1M girdi token'ı (önbellek isabeti) | $0.003 | $0.006 |
| 1M girdi token'ı (önbellek ıskalaması) | $0.15 | $0.3 |
| 1M çıktı token'ı | $0.6 | $1.2 |
Sayfada "yoğun olmayan saatlerdeki ücretlerin yoğun saatlerdeki ücretlerin yarısı olduğu" belirtiliyor ve yoğun saatler Pazartesi'den Cuma'ya UTC ile 01:00–04:00 ve 06:00–10:00 arası olarak tanımlanıyor. Bu saatlerin dışındaki her zaman dilimi yoğun olmayan saatler olarak kabul ediliyor.
Tablonun yanında iki operasyonel detay yer alıyor. Kullanılacak model adı deepseek-flash. Bağlam uzunluğu 1M olup maksimum çıktı 384K'dır ve listelenen eşzamanlılık (concurrency) sınırı 2.500'dür.
Aynı sayfada V4-Pro modelinin kullanılabilir kalmaya devam ettiği belirtiliyor. DeepSeek, "14 Eylül 2026'dan sonra da DeepSeek V4 Pro için API hizmetleri sunmaya devam etmeye karar verdiğini" yazıyor. Faturalandırma yönteminin ise değişmeden kalacağı belirtiliyor.
Kıyaslama testleri neleri kapsıyor, neleri kapsamıyor?
Model kartının talimat (instruct) modeli tabloları daha çok kod ve otonom ajan çalışmalarına yöneliyor. Terminal-Bench, DeepSWE, NL2Repo-Bench ve Codeforces satırların çoğunu kaplıyor. Bu da DeepSeek'in nereyi hedeflediğini gösteriyor.
Çıktınız bir belge olacaksa, dört satır sizin için daha büyük önem taşıyor.
| Kıyaslama Testi | DeepSeek-V4.1-Flash-Base |
|---|---|
| DocVQA (LLM-Judge) | 95.6 |
| CVBench (EM) | 77.9 |
| RefCOCO-avg (Acc@0.5) | 86.0 |
| MMMU-Pro (EM) | 56.5 |
DocVQA, belge görselleri üzerinden soru cevaplama yeteneğini ölçer. Bu, taranmış bir faturayı, bir kira sözleşmesini veya bir PDF raporunu okumak için yayınlanmış en yakın temsilci testtir. Temel model burada 95.6 puan alıyor.
Talimat (instruct) tarafında ise araçlarla Chartography 78.9, araçlarla BabyVision ise 89.6 puan alıyor. Her ikisi de harici bir test ortamı üzerinden çalıştırılan görsel otonom ajan kıyaslama testleridir.
Bunları yön gösterici olarak değerlendirin. Model kartı, tüm otonom ajan değerlendirmelerinde temperature=1.0, top_p=0.95 kullanıldığını ve görsel otonom ajan kıyaslama testlerinde 512k token'lık bir bağlam penceresi kullanıldığını belirtiyor. Sizin kurulumunuz farklılık gösterecektir.
Belgeden nihai ürüne giden süreçte bu durum neleri değiştiriyor?
Daha ucuz bir girdi token'ı, hangi iş akışlarının otomatikleştirilmeye değer olduğunu tamamen değiştirir.
Bir aylık tedarikçi faturalarının PDF olarak geldiğini düşünün. Eski hesaplama yöntemine göre verileri bir kez çıkarır, bir özet saklar ve bu özet üzerinden çalışırdınız. Veri çıkarma pahalı bir adım olduğundan, bunu mümkün olduğunca seyrek yapardınız.
Girdi, önbellek ıskalamasında milyon token başına $0.15 olarak fiyatlandırılıyor. Önbellek isabeti ise bir sentin çok küçük bir kısmına mal oluyor. Bu oranlarda, kaynağı tekrar okumak artık maliyeti artıran bir unsur olmaktan çıkıyor. Kendi notlarınız yerine doğrudan orijinal sayfalar üzerinden ikinci bir soru sorabilirsiniz.
Bu durum sadece bütçe için değil, doğruluk için de önemlidir. Bir özet sayfa numarasını kaybeder, ancak orijinal belge kaybetmez.
1M bağlam uzunluğu da benzer bir etki yaratıyor. Bir çeyreklik iş emirleri, eksiksiz bir kira dosyası veya bir yıllık vardiya kayıtları tek bir pencerede yer alabilir. Artık hangi on belgeyi dahil edeceğinizi seçmek zorunda kalmazsınız.
Yerel görsel yetenek ise son boşluğu kapatıyor. Bir slayta yapıştırılmış bir grafik, fotoğrafı çekilmiş bir sayaç okuması ve taranmış bir teslimat fişi, yeniden yazılması gereken şeyler olmaktan çıkıp okunabilir girdilere dönüşüyor.
Ucuz bir modelin yardımcı olamadığı noktalar
DeepSeek V4.1-Flash işin sadece bir katmanıdır. Nihai ürün ise bambaşka bir katmandır.
DeepSeek'in sayfaları bir API'yi ve bir sohbet ürününü tanımlıyor. Fiyatları, bağlam sınırlarını, kıyaslama testlerini ve model adını ortaya koyuyorlar. Ancak tanımlamadıkları şey, oturumlar arasında dosyalarınızı, önceki analizlerinizi ve çıktı formatlarınızı bir arada tutan bir çalışma alanıdır.
Bu bir eksiklik değil, sıradan bir iş bölümüdür. Bir API'nin amacı bir bileşen olmaktır.
Bunun pratik sonucu, son aşamanın size kalmasıdır. Birinin hala cevabı biçimlendirilmiş bir tabloya, bir slayta veya bir meslektaşının açabileceği bir belgeye aktarması gerekir. Birinin hala bir rakamı işaret edip bunun hangi sayfadan geldiğini söyleyebilmesi gerekir.
Powerdrill Bloom tam olarak bu katmanda yer alıyor. Ana sayfası onu "çalışmasını gösteren yapay zeka veri analisti" olarak tanımlıyor. Ayrıca "her sayının arkasındaki sayfa, satır ve şekille birlikte geri döndüğünü" ekliyor. Dosyaları yüklüyor, doğal dilde soruyor ve nihai ürünü alıyorsunuz.
Bu iki katman rekabet etmek yerine birbirini tamamlar. Daha ucuz, daha uzun bağlamlı ve görsel yetenekli bir model okuma adımını daha ucuz hale getirir. Bir çalışma alanı ise okunan şeyle ne yapılacağına karar verir.
Bilinmeye değer alternatifler
V4.1-Flash modelini diğer seçeneklerle karşılaştırıyorsanız, en sık üç karşılaştırma karşınıza çıkar.
DeepSeek V4-Pro'ya karşı. Sürüm notunda, "birden fazla tarafça yapılan testlerin V4.1-Flash modelini performans, maliyet, hız ve toplam çalışma süresi açısından V4-Pro'nun önüne koyduğu" belirtiliyor. Ayrıca DeepSeek'in "V4-Pro modelini kademeli olarak kullanımdan kaldırdığı" ekleniyor. Fiyatlandırma sayfası, yoğun olmayan saatlerde önbellek ıskalamasında V4-Pro'yu milyon girdi token'ı başına $0.66 olarak listelerken, Flash için bu ücret $0.15'tir. V4-Pro bu sayfada görsel desteği listelemiyor.
Kapalı kaynaklı öncü modellere karşı. Model kartının karşılaştırma tablosunda Opus-5.0 ve GPT-5.6 Sol yer alıyor. Flash, 90.6 puanla Terminal-Bench 2.1 ve 54.8 puanla AutomationBench dahil olmak üzere çeşitli otonom ajan satırlarında lider konumda. Terminal-Bench 3.0 ve 4.0 testlerinde ise geride kalıyor. Sağlayıcılar tarafından hazırlanan tabloları her zaman ihtiyatla değerlendirin.
Bir model yerine bir çalışma alanına karşı. Asıl ihtiyacınız olan şey halihazırda sahip olduğunuz dosyalardan tamamlanmış bir rapor almaksa, karşılaştırma modelden modele yapılmaz. DeepSeek alternatifleri derlememiz bu çerçeveyi kapsıyor ve yapay zeka veri ajanı açıklayıcı yazımız bu kategoriyi tanımlıyor.
DeepSeek V4.1-Flash modeline nasıl erişilir?
DeepSeek'in kendi sayfalarında üç yöntem belgelenmiştir.
Birincisi API'dir. OpenAI uyumlu format için istemcinizi https://api.deepseek.com adresine veya Anthropic formatı için https://api.deepseek.com/anthropic adresine yönlendirin ve modeli deepseek-flash as ayarlayın. Fiyatlandırma sayfasında JSON çıktısı, araç çağrıları (tool calls), Responses API ve görsel desteğinin sunulduğu belirtiliyor.
İkincisi, model kartının doğrudan bağlantı verdiği chat.deepseek.com adresindeki sohbet ürünüdür.
Üçüncüsü ise model ağırlıklarıdır (weights). Model, Hugging Face üzerinde bir teknik raporla birlikte MIT lisansı altında yayınlanmıştır. Modeli kendi ağınızda çalıştırmanız gerekiyorsa izlemeniz gereken yol budur.
Üçüncü yol için bir not: Model kartında "bu sürümün Jinja formatında bir sohbet şablonu içermediği" belirtiliyor, bu nedenle kendi sunucunuzda barındırıyorsanız (self-host) prompt kodlamasına dikkat etmeniz gerekir.
Sıkça Sorulan Sorular
DeepSeek V4.1-Flash nedir? DeepSeek tarafından 10 Eylül 2026'da piyasaya sürülen çok modlu bir Mixture-of-Experts modelidir. Model kartında 552B omurga parametresi, yerel görsel ve metin işleme yeteneği ve bir milyon token'a kadar bağlam desteği listelenmektedir. MIT lisansı altında yayınlanmıştır.
DeepSeek V4.1-Flash'ın maliyeti ne kadar? Resmi fiyatlandırma sayfası, yoğun olmayan saatlerde önbellek ıskalamasında milyon girdi token'ı başına $0.15, yoğun saatlerde ise $0.3 olarak listeliyor. Çıktı ise yoğun olmayan saatlerde $0.6, yoğun saatlerde ise $1.2'dir. Önbellek isabeti sağlayan girdi ise yoğun olmayan saatlerde $0.003'tür.
DeepSeek V4.1-Flash görselleri destekliyor mu? Evet. Model kartı, sıfırdan eğitilmiş bir görsel kodlayıcıyı tanımlıyor; görsel vektör temsilleri, ön eğitimin en başından itibaren metinle birlikte ortaklaşa işleniyor. Fiyatlandırma sayfasında deepseek-flash için görsel desteğinin sunulduğu belirtiliyor.
DeepSeek V4-Flash modeline ne oldu? Sürüm notunda V4-Flash ve V4-Flash-Vision-Exp modellerinin emekliye ayrıldığı belirtiliyor. Eski model adları hala kabul ediliyor ve Flash fiyatı üzerinden faturalandırılarak V4.1-Flash modeline yönlendiriliyor.
DeepSeek V4.1-Flash rapor ve slayt hazırlamak için iyi mi? Model okuma adımını üstleniyor ve 95.6 puanlık DocVQA skoru güçlü bir belge anlama yeteneğine işaret ediyor. Bunu biçimlendirilmiş bir nihai ürüne dönüştürmek ise bir yapay zeka çalışma alanının sağladığı ayrı bir katmandır.
Sonuç
DeepSeek V4.1-Flash, yetenek odaklı bir sürüm maskesi takmış bir verimlilik sürümüdür. Mimari çalışmalar KV önbelleğine odaklandı ve bunun meyveleri uzun girdilerde toplanıyor.
Verileri belge olarak gelen herkes için bu son derece faydalı bir gelişmedir. Yüz sayfayı iki kez okumak artık üzerinde düşünülecek bir karar değil, sadece küçük bir yuvarlama hatasıdır.
Model size hala sadece metin sunuyor. Haftanız birinin onaylayacağı bir tabloyla bitiyorsa, modelden sonraki adım size zaman kaybettiren adımdır. Powerdrill Bloom'u ücretsiz deneyin ve elle özetlemeyi düşündüğünüz belgeleri yükleyin.
Kaynaklar (14.09.2026 itibarıyla): DeepSeek-V4.1-Flash sürüm notu · DeepSeek-V4.1-Flash model kartı · DeepSeek Modelleri ve Fiyatlandırma. Fiyatlar ve kullanılabilirlik değişiklik gösterebilir; bütçe yapmadan önce resmi sayfaları kontrol edin.