DeepSeek
DeepSeek обслуживает эти модели как инфраструктурный провайдер. Авторы моделей указаны отдельно в списке.
5
моделей в каталоге
Модели на хостинге DeepSeek
В списке показаны только включённые модели из публичного каталога GoRouter.
deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017
DeepSeek V4.1 Flash 1017 — это октябрьский 17, 2026 снапшот DeepSeek V4.1 Flash, предоставляемый DeepSeek под именем модели deepseek-flash API. V4.1 Flash — это разреженная модель смеси экспертов от DeepSeek, и первая, построенная на архитектуре компании Causal Encoder-Decoder (CED). Она активирует 8B параметров на входе и 16B на выходе из бэкбона с 552B параметрами, что является асимметричным разделением, которое сохраняет низкую вычислительную стоимость на токен относительно общего размера модели. Понимание изображений изначально присуще архитектуре: визуальные и текстовые эмбеддинги обучаются совместно с самого начала предварительного обучения, а не добавляются впоследствии, как в более ранней экспериментальной модели V4 Flash Vision Exp. Она подходит для агентов, работающих с кодом, терминалом и компьютером, а также для долгосрочных задач, которые должны выполняться до конца на протяжении многих шагов, и для анализа длинного контекста. Сжатое кэширование KV сокращает объём кэш-памяти примерно до четверти по сравнению с предыдущим поколением Flash, значительно снижая затраты на агентные нагрузки. DeepSeek позиционирует её как экономически эффективный уровень семейства V4.1 и сообщает, что она превосходит V4 Pro по производительности, скорости и времени выполнения задач.
~deepseek/deepseek-pro-latest
Эта модель всегда перенаправляет на последнюю модель в семействе DeepSeek Pro.
~deepseek/deepseek-flash-latest
Эта модель всегда перенаправляет на последнюю модель из семейства DeepSeek Flash.
deepseek/deepseek-v4.1-flash
DeepSeek V4.1 Flash — это разреженная модель смеси экспертов от DeepSeek и первая модель, построенная на архитектуре Causal Encoder-Decoder (CED) компании. Она активирует 8B параметров на входе и 16B на выходе из базовой модели с 552B параметрами; такое асимметричное разделение обеспечивает низкий объём вычислений на токен по сравнению с общим размером модели. Понимание изображений изначально присуще архитектуре: визуальные и текстовые эмбеддинги обучаются совместно с самого начала предварительного обучения, а не добавляются впоследствии, как в более ранней экспериментальной модели V4 Flash Vision Exp. Она подходит для агентов, работающих с кодом, терминалом и компьютером, а также для задач с длинным горизонтом, которые должны выполняться до конца на протяжении многих шагов, и для анализа длинного контекста. Сжатое KV кэширование сокращает объём кэш-памяти примерно до четверти по сравнению с предыдущим поколением Flash, значительно снижая затраты на агентных нагрузках. DeepSeek позиционирует её как экономичный уровень семейства V4.1 и сообщает, что она превосходит V4 Pro по производительности, скорости и времени выполнения задач.
deepseek/deepseek-v4-pro-0813
DeepSeek V4 Pro 0813 — это крупномасштабная модель смеси экспертов от DeepSeek. Это GA-й выпуск DeepSeek V4 Pro.