Platz 4 im Vergleich
DeepSeek V4.1 Flash
DeepSeek · China · veröffentlicht 10. September 2026
Das erste DeepSeek-Modell, das Bilder versteht, am 10. September 2026 unter MIT freigegeben. Nach den Zahlen des Herstellers liegt es bei Terminal-Bench 2.1 mit 90,6 vor der rund 3-mal so großen Pro-Variante und vor Claude Opus 5. Artificial Analysis misst unabhängig 39 Punkte im Intelligenz-Index, 7 weniger als MiMo-V2.6-Pro. Sinnvoll nutzen lässt es sich vor allem über die Cloud, auch bei europäischen Hostern wie AKI.IO in Deutschland.
Modell auf Hugging Face ansehenBewertung im Detail
Gesamtnote aus 3 gewichteten Dimensionen. Die Leistung beruht auf 39 Punkten im Intelligenz-Index von Artificial Analysis. Das stärkste Modell im Vergleich, MiMo-V2.6-Pro, hat 46. Wie wir bewerten
Fähigkeitsprofil
Wo DeepSeek V4.1 Flash stark ist, über 6 Säulen auf einer Skala von 0 bis 100. Die gestrichelte Linie ist der Median aller 27 Modelle im Vergleich. Wie die Säulen entstehen
| Säule | Wert | Grundlage |
|---|---|---|
| Programmierung | 97 | benchmarkbelegt |
| Mathematik & Logik | 95 | benchmarkbelegt |
| Wissen | 86 | benchmarkbelegt |
| Deutsch & Sprache | 82 | redaktionelle Einschätzung |
| Agentik & Werkzeuge | 98 | benchmarkbelegt |
| Langer Kontext | 92 | redaktionelle Einschätzung |
Stärkste Säule: Agentik & Werkzeuge. Belegte Werte stammen aus den dokumentierten Benchmarks unten (baseline-korrigiert normalisiert), mit "Einschätzung" markierte Säulen sind eine redaktionelle Einordnung, weil kein vergleichbarer Benchmark vorlag. Details zur Methodik stehen auf der Übersichtsseite.
Steckbrief
- Architektur
- Mixture-of-Experts
- Parameter
- 552 Mrd. gesamt, 8 bis 16 Mrd. aktiv je Token
- Kontextfenster
- 1 Mio. TokenAus der config.json belegt (max_position_embeddings 1.048.576), per YaRN um den Faktor 16 aus einem Basisfenster von 65.536 Token erweitert. Der Zwischenspeicher je Token ist laut Modellkarte mit 890 Byte rund ein Viertel so groß wie bei V4 Flash, lange Eingaben brauchen also deutlich weniger Grafikspeicher.
- Lizenz
- MIT
- Eingabe
- Text, Bild
- Lokaler Betrieb
- Als Q2-GGUF (366 GB) ein Mac Studio mit 512 GB (ab Ende Oktober), sonst Cloud
- Bei EU-Hostern
- TeilweiseAKI.IO (Deutschland), Entrim (Slowenien), TensorX (Irland), LLMBase (Deutschland) und Lyceum (Deutschland) bestätigt, dazu EUrouter und Melious
- Cloud-API (Richtwert)
- 0,26 € Eingabe / 1,03 € Ausgabe je Mio. TokenDeepSeek-API zur Hauptzeit, sonst die Hälfte, Richtwert, umgerechnet aus USD
Die 552 Mrd. nennt die offizielle Modellkarte für das Sprachmodell selbst. Es besteht aus einem 20-schichtigen Encoder für die Eingabe und einem 20-schichtigen Decoder für die Antwort. Beim Lesen rechnen 8 Mrd. Parameter je Token mit, beim Schreiben 16 Mrd. Die Architektur mit 6 von 384 Experten je Token plus einem geteilten Experten ist aus der config.json belegt. Dazu kommt ein Nachschlagespeicher (Engram) mit 196 Mrd. Parametern, der laut Modellkarte nur bei Bedarf gelesen wird.
Benchmarks
Die folgenden Werte stammen überwiegend vom Hersteller. Die unabhängige Einordnung durch Artificial Analysis steht oben unter Bewertung im Detail.
DeepSeek V4.1 Flash ist am 10. September 2026 erschienen und ersetzt DeepSeek V4 Flash, den DeepSeek am selben Tag aus seiner API genommen hat. Anders als die Nachtrainings des Vorgängers ist es ein neu gebautes Modell. Das Mixture-of-Experts-Modell hat 552 Milliarden Parameter, teilt sich aber in einen Encoder für die Eingabe und einen Decoder für die Antwort. Beim Lesen rechnen deshalb nur 8 Milliarden Parameter je Token mit, beim Schreiben 16 Milliarden. Der Zwischenspeicher für lange Eingaben schrumpft laut Modellkarte auf 890 Byte je Token, ein Viertel des Vorgängers. Wer dem Modell ganze Aktenordner oder Code-Verzeichnisse vorlegt, braucht dafür entsprechend weniger Grafikspeicher. Trainiert wurde es von Anfang an auf Text und Bildern, mit 45 Billionen Token. Als erstes DeepSeek-Modell versteht es Fotos, Diagramme und gescannte Dokumente. Bei DocVQA, einem Test mit Fragen zu gescannten Formularen und Rechnungen, meldet der Hersteller 95,6.
Die Benchmarks der Modellkarte stammen vom Hersteller. Artificial Analysis hat das Modell inzwischen unabhängig gemessen und kommt auf 39 Punkte im Intelligenz-Index, GLM-5.3-Flash liegt dort bei 42 und MiMo-V2.6-Pro bei 46. In der Vergleichstabelle der Modellkarte erreicht V4.1 Flash bei Terminal-Bench 2.1 90,6 und bei DeepSWE v1.1 74,2. Claude Opus 5 steht dort mit 89,1 und 74,0, das rund 3-mal so große DeepSeek V4 Pro mit 87,9 und 62,7. Bei den neueren, härteren Fassungen derselben Tests liegt Claude Opus 5 vorn, bei Terminal-Bench 3.0 mit 43,3 gegenüber 30,0. Bei Wissensfragen ohne Werkzeuge bleibt das Pro-Modell vorn, im Test Humanity's Last Exam mit 42,7 gegenüber 36,8. Für die Deutsch-Säule liegt kein Wert vor, im mehrsprachigen Rechentest MGSM fällt das Basismodell mit 80,2 hinter den Vorgänger mit 85,7 zurück.
Die Gewichte liegen nativ in FP8 mit FP4-Experten vor und belegen 510 GB, darin ein Nachschlagespeicher (Engram) mit 196 Milliarden Parametern, der laut Modellkarte nur bei Bedarf gelesen wird. Die meistgenutzte GGUF-Fassung für llama.cpp belegt in 2 Bit noch 366 GB und passt damit erst auf einen Mac Studio mit 512 GB, den Apple für Ende Oktober 2026 ankündigt. Sinnvoll nutzen lässt sich das Modell deshalb vor allem über die Cloud. In der EU führen es AKI.IO und LLMBase in Deutschland, TensorX in Irland, Entrim in Slowenien und Lyceum aus Berlin, dazu die Vermittler EUrouter und Melious. Über die DeepSeek-API kostet 1 Million Token zur Hauptzeit 0,26 Euro in der Eingabe und 1,03 Euro in der Ausgabe, außerhalb davon die Hälfte. Als Hauptzeit gelten werktags 01:00 bis 04:00 und 06:00 bis 10:00 UTC, also der deutsche Vormittag. Ab dem 14. September 2026 leitet DeepSeek auch Anfragen an das Pro-Modell auf V4.1 Flash um. Audio und Video verarbeitet das Modell nicht.
Wofür es taugt
- Nach Herstellerangaben 90,6 bei Terminal-Bench 2.1 und 74,2 bei DeepSWE v1.1, in beiden Tests vor Claude Opus 5 und dem eigenen V4 Pro
- Versteht als erstes DeepSeek-Modell Bilder, mit 95,6 bei DocVQA und 56,5 bei MMMU-Pro
- MIT-Lizenz, offene Gewichte ohne Zugangssperre, Kontextfenster von 1 Mio. Token
- Sparsam beim Lesen langer Eingaben, 8 Mrd. aktive Parameter und ein Zwischenspeicher von 890 Byte je Token, ein Viertel des Vorgängers
- Bei 5 Hostern in der EU verfügbar, darunter AKI.IO mit deutschen Rechenzentren und Entrim mit eigenem Rechenzentrum in Slowenien
Wo es hakt
- Bei Artificial Analysis mit 39 Punkten hinter GLM-5.3-Flash mit 42, obwohl der Hersteller bei Terminal-Bench 2.1 und DeepSWE höhere Werte meldet
- Bei den neueren, härteren Programmier-Suiten liegt es zurück, 30,0 gegenüber 43,3 für Claude Opus 5 bei Terminal-Bench 3.0
- Auch die meistgenutzte GGUF-Fassung in 2 Bit belegt 366 GB, für die meisten Firmen ist die Cloud der realistische Weg
- Verarbeitet kein Audio und kein Video
Quelle: Offizielle HF-Modellkarte deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash samt config.json, Preisliste und Änderungsprotokoll der DeepSeek-API, September 2026. EU-Hoster an den Katalogen der Hoster aus unserer Hostertabelle geprüft am 01.10.2026 · Stand der Recherche 22. September 2026 · Leistung aus dem Intelligenz-Index von Artificial Analysis, die übrige Bewertung von neuost