Reasoning · DeepSeek
DeepSeek V4.1 Flash (1017) in der EU über eine OpenAI-kompatible API nutzen
DeepSeek V4.1 Flash ist das multimodale Mixture-of-Experts-Modell von DeepSeek: Es liest Bilder und Text, denkt mit einstellbarem Aufwand von 1 bis 100 und verarbeitet eine Million Tokens Kontext. Diese Seite behandelt die Version vom September und das Update 1017 vom Oktober. Auf inference.eu erfolgt die Verarbeitung in der EU, nie in China.
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- 02Rechenzentren in der EU
- 03MIT
Was DeepSeek V4.1 Flash ist
DeepSeek V4.1 Flash erschien im September 2026, am 17. Oktober folgte DeepSeek-V4.1-Flash-1017, ein kleines Update mit besseren Ergebnissen bei Reasoning, Code, Agenten und Bildaufgaben sowie kürzeren Ausgaben. Wir behandeln beide als ein Modell und stellen die Version 1017 bereit. Es hat 552 Milliarden Backbone-Parameter und aktiviert 8 Milliarden pro Token beim Einlesen und 16 Milliarden beim Generieren.
Es nutzt eine neue kausale Encoder-Decoder-Architektur und eine zweite Generation komprimierter Sparse Attention. Laut DeepSeek sinkt der Cache pro Token auf etwa ein Viertel von V4 Flash. Ein eigens trainierter Vision-Encoder liest Bilder nativ. Das Kontextfenster umfasst eine Million Tokens, die Gewichte stehen unter MIT-Lizenz.
Stärken und Grenzen
V4.1 Flash zielt auf Agentenarbeit: lange Programmiersitzungen, mehrstufige Werkzeugnutzung und Aufgaben, die Screenshots, Diagramme und Text mischen. Der Denkaufwand ist eine Zahl von 1 bis 100, Sie stimmen Kosten und Genauigkeit also fein ab statt zwischen drei Stufen zu wählen. Lange Eingaben sind günstig zu verarbeiten, weil beim Einlesen nur wenige Parameter aktiv sind.
Am oberen Ende der Skala entstehen lange Denkprotokolle, Kosten und Dauer steigen dann schnell. Das Modell erzeugt Text, keine Bilder. Wie alle DeepSeek-Modelle spiegeln seine Antworten die Trainingsentscheidungen des Herstellers wider, auch bei politisch heiklen Themen. Für reine Textaufgaben zu minimalen Kosten genügt oft DeepSeek V4 Flash oder ein kleineres Modell.
DeepSeek V4.1 Flash über die API aufrufen
inference.eu verwendet das OpenAI-Anfrageformat, die OpenAI-SDKs und die meisten Agenten-Werkzeuge funktionieren daher unverändert. Setzen Sie die Base-URL auf die inference.eu-API, verwenden Sie Ihren inference.eu-Schlüssel und tragen Sie als Modell deepseek-v4.1-flash ein.
Bilder senden Sie als image_url-Inhalte, gern abwechselnd mit Text. Setzen Sie reasoning_effort auf eine ganze Zahl zwischen 1 und 100: niedrige Werte antworten schnell, 100 denkt so weit wie möglich. DeepSeek empfiehlt temperature 1,0 und top_p 0,95. Die eigene Prompt-Kodierung von DeepSeek übernehmen wir. Auch das Anthropic-Messages-Format steht bereit.
DeepSeek in der EU statt in China verarbeitet
App und API von DeepSeek verarbeiten Daten in China, für die meisten europäischen Unternehmen eine Hürde. Mit den offenen Gewichten entfällt sie. Auf inference.eu läuft DeepSeek V4.1 Flash auf Infrastruktur in der Europäischen Union: Prompts, Bilder und Antworten werden in Rechenzentren in der EU verarbeitet, nicht an DeepSeek gesendet und nie zum Training verwendet.
Jeder Kunde erhält einen Auftragsverarbeitungsvertrag nach Art. 28 DSGVO und unsere Liste der Unterauftragsverarbeiter. So belegen Sie, dass die Inferenz ohne Übermittlung in ein Drittland erfolgt. Abgerechnet wird in Euro. Die MIT-Lizenz erlaubt kommerzielle Nutzung mit minimalen Auflagen.
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.inference.eu/v1", api_key=os.environ["INFERENCE_EU_API_KEY"])
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-v4.1-flash",
messages=[{"role": "user", "content": "Summarise this contract in five bullet points."}],
)
print(response.choices[0].message.content)Wofür Teams es einsetzen
- 1
Agenten, die Bildschirme lesen
Einen Agenten Screenshots von Webanwendungen oder Dashboards auswerten, den nächsten Schritt entscheiden und passende Werkzeuge aufrufen lassen.
- 2
Visuelle Dokumentenanalyse
Fragen zu Diagrammen, technischen Zeichnungen und gescannten Berichten zusammen mit langen Textdokumenten beantworten.
- 3
Reasoning nach Kostenbudget
Für Routineanfragen einen niedrigen Denkaufwand und für schwierige Fälle einen hohen wählen, mit demselben Modell.
DeepSeek V4.1 Flash (1017): häufige Fragen
Die Fragen, die uns Einkauf, Entwicklung und Rechtsabteilungen am häufigsten stellen. Etwas fehlt? Fragen Sie uns direkt.
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