LLM EU
Menüü
Mudelid

DeepSeek V4.1 Flash

DeepSeek

Ainult kataloogis Avatud kaalud

Viimati üle vaadatud:

Suveräänsus ja majutus

Ainult kataloogis

See mudel on kataloogis viitamiseks. Seda ei hostita veel LLM EU-s ja ükski esimese osapoole lõpp-punkt ei teeninda seda siin. Päringud sellele suunatakse otse pakkujale, vastavalt pakkuja enda tingimustele.

Kokkuvõte

DeepSeek V4.1 Flash on DeepSeeki poolt avaldatud avatud kaaludega mudel 763.2B parameetriga MIT litsentsi all. Repositoorium loodi septembris 2026 ja on peegeldatud Hugging Face'is. See aktsepteerib teksti ja pilte ning vastab tekstina. See on baaskontrollpunkt ilma instruktsioonide häälestuseta. Avaldatud konfiguratsioon ei sisalda kontekstiakent, seega see kaart seda ei kajasta. Kaart on ainult kataloogi jaoks: LLM EU seda mudelit ei käita. Avaldaja ei ole mudeli lehel keelekatvust märkinud.

Spetsifikatsioonid

Pakkuja
DeepSeek (CN)
Konteksti aken
Kinnitamata: pakkuja ei ole seda väidet dokumenteerinud.
Parameetrid
763.2B
Modaalsused
text, vision
Litsents
mit · licence
Avatud kaalud
yes
Väljalaske kuupäev
10. sept 2026
Ülesanded
Arutluskäik, Kodeerimine, Nägemine

Keeled

Tugev: —

Piisav: —

Tugev

    Piisav

      Kinnitamata: pakkuja ei ole seda väidet dokumenteerinud. — a language is listed as strong only where a source claims it; the card links the evidence where one exists.

      Millal kasutada

      Tugevused

      • 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

      Piirangud

      • 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