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DeepSeek-V4-Flash (0731) vs DeepSeek V4.1 Flash
Coloque dois a quatro modelos lado a lado nos campos que decidem uma implementação: contexto, preço, região, licença, idiomas, alojamento e o que está verificado.
| DeepSeek-V4-Flash (0731) | DeepSeek V4.1 Flash | |
|---|---|---|
| Fornecedor | DeepSeek | DeepSeek |
| Parâmetros | 304.18B | 763.2B |
| Janela de contexto | 1.0M | Não verificado: o fornecedor não documentou esta afirmação. |
| Licença | mit | mit |
| Modalidades | text | text, vision |
| Data de lançamento | 31/07/2026 | 10/09/2026 |
| Idiomas | Forte: en, zh Adequado: de, fr, es, it, pt, ru, ja, ko, ar | Não verificado: o fornecedor não documentou esta afirmação. |
| Pesos abertos | sim | sim |
| Tarefas | Raciocínio, Codificação, Sumarização, Recuperação (RAG) | Raciocínio, Codificação, Visão |
Onde dois modelos diferem, esta tabela mostra a diferença e para. A LLM EU não publica um selo de vencedor sem uma pontuação documentada para essa tarefa, e um valor em falta permanece em falta em vez de se tornar zero.
Quando usar
DeepSeek-V4-Flash (0731)
Pontos fortes
- MIT licence with no user threshold or field-of-use restriction
- 1M-token context window
- three reasoning-effort levels for latency control
- vendor reports it beats its own larger preview model on published benchmarks
Limitações
- 304B parameters require a multi-GPU node even at reduced precision
- all benchmark claims are self-reported by DeepSeek
- no evaluation has been run by LLM EU
Tarefas
DeepSeek V4.1 Flash
Pontos fortes
- 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
Limitações
- 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
Tarefas
Tarefas: Raciocínio, Codificação