LLM EU
Меню
Модели

DeepSeek V4.1 Flash

DeepSeek

Само в каталога Отворени тегла

Последна проверка:

Суверенитет и хостинг

Само в каталога

Този модел е включен в каталога за справка. Той все още не се хоства в LLM EU и нито един собствен endpoint не го обслужва тук. Заявките към него отиват директно при доставчика, при неговите собствени условия.

Обобщение

DeepSeek V4.1 Flash е публикуван от DeepSeek като отворени тегла с 763.2B параметри под MIT. Хранилището е създадено през септември 2026 г. и е огледално представено в Hugging Face. Приема текст и изображения и отговаря с текст. Това е базова контролна точка без настройка на инструкции. Публикуваната конфигурация не отчита контекстен прозорец, така че тази карта не съдържа такъв. Картата е само за каталог: LLM EU не изпълнява този модел. Издателят не посочва езиково покритие на страницата на модела.

Спецификации

Доставчик
DeepSeek (CN)
Прозорец на контекста
Непроверено: доставчикът не е документирал това твърдение.
Параметри
763.2B
Модалности
text, vision
Лиценз
mit · licence
Отворени тегла
yes
Дата на издаване
10.09.2026 г.
Задачи
Разсъждение, Кодиране, Визия

Езици

Силно: —

Достатъчно: —

Силно

    Достатъчно

      Непроверено: доставчикът не е документирал това твърдение. — a language is listed as strong only where a source claims it; the card links the evidence where one exists.

      Кога да се използва

      Силни страни

      • open weights are published on Hugging Face and can be downloaded without a vendor agreement
      • mit licence, so commercial self-hosting is permitted without a separate agreement

      Ограничения

      • catalogue only — LLM EU does not run this model, and nothing on this card implies an LLM EU endpoint
      • no evaluation has been run by LLM EU
      • the published configuration records no context window, so the card carries none
      • at 763.2B parameters, self-hosting needs a multi-node deployment rather than a single server
      • vision checkpoints are heavier to serve than their parameter count alone suggests, because the image encoder and pre-processing run alongside the language model