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Raisonnement · DeepSeek

Utilisez DeepSeek V4.1 Flash (1017) en Europe via une API compatible OpenAI

DeepSeek V4.1 Flash est le modèle multimodal à mélange d'experts de DeepSeek : il lit images et texte, raisonne avec un effort réglable de 1 à 100 et gère un million de tokens de contexte. Cette page couvre la version de septembre et sa mise à jour 1017 d'octobre. Sur inference.eu, le traitement a lieu dans l'UE, jamais en Chine.

Contacter l'équipeExemple de requête
  1. 01552B · 16B
  2. 02Centres de données dans l'UE
  3. 03MIT

Ce qu'est DeepSeek V4.1 Flash

DeepSeek V4.1 Flash est sorti en septembre 2026, suivi le 17 octobre de DeepSeek-V4.1-Flash-1017, une mise à jour mineure qui améliore raisonnement, code, agents et vision tout en raccourcissant les sorties. Nous les traitons comme un seul modèle et proposons la 1017. Il compte 552 milliards de paramètres de base et en active 8 milliards par token à la lecture et 16 milliards à la génération.

Il repose sur une nouvelle architecture encodeur-décodeur causale et une deuxième génération d'attention creuse compressée ; selon DeepSeek, le cache par token tombe à environ un quart de celui de V4 Flash. Un encodeur visuel entraîné de zéro lui permet de lire les images nativement. Contexte d'un million de tokens, poids sous licence MIT.

Points forts et limites

V4.1 Flash vise le travail d'agent : longues sessions de code, usage d'outils en plusieurs étapes et tâches mêlant captures d'écran, graphiques et texte. Son effort de raisonnement est un nombre de 1 à 100 : vous ajustez finement coût et précision au lieu de choisir parmi trois niveaux. Les longues entrées coûtent peu, car très peu de paramètres sont actifs à la lecture.

En haut de l'échelle, il produit de longues traces de raisonnement, et coût et durée augmentent vite. Il génère du texte, pas d'images. Comme tous les modèles DeepSeek, ses réponses reflètent les choix d'entraînement de son éditeur, y compris sur des sujets politiquement sensibles. Pour du texte seul au coût minimal, DeepSeek V4 Flash peut suffire.

Appeler DeepSeek V4.1 Flash via l'API

inference.eu utilise le format de requête OpenAI : les SDK OpenAI et la plupart des outils d'agents fonctionnent sans changement. Indiquez l'URL de base de l'API inference.eu, votre clé inference.eu et le modèle deepseek-v4.1-flash.

Envoyez les images sous forme de contenus image_url, éventuellement intercalés avec le texte. Réglez reasoning_effort sur un entier entre 1 et 100 : les petites valeurs répondent vite, 100 raisonne au maximum. DeepSeek recommande temperature à 1,0 et top_p à 0,95. Nous gérons l'encodage de prompt propre à DeepSeek. Le format Messages d'Anthropic est aussi disponible.

DeepSeek traité dans l'UE plutôt qu'en Chine

L'application et l'API de DeepSeek traitent les données en Chine, un obstacle pour la plupart des entreprises européennes. Les poids ouverts le lèvent. Sur inference.eu, DeepSeek V4.1 Flash tourne sur une infrastructure située dans l'Union européenne : prompts, images et réponses sont traités dans des centres de données de l'UE, ne sont pas envoyés à DeepSeek et ne servent jamais à l'entraînement.

Chaque client reçoit un accord de traitement des données selon l'article 28 du RGPD et la liste de nos sous-traitants : vous démontrez ainsi que l'inférence n'implique aucun transfert vers un pays tiers. La facturation se fait en euros. La licence MIT autorise l'usage commercial avec un minimum de conditions.

deepseek-v4.1-flash · Python
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)

Ce que les équipes en font

  • 1

    Agents qui lisent l'écran

    Laisser un agent examiner des captures d'applications web ou de tableaux de bord, décider de l'étape suivante et appeler les bons outils.

  • 2

    Analyse visuelle de documents

    Répondre à des questions sur des graphiques, plans techniques et rapports numérisés, en plus de longs documents texte.

  • 3

    Raisonnement selon le budget

    Choisir un effort faible pour les demandes courantes et élevé pour les cas difficiles, avec le même modèle.

DeepSeek V4.1 Flash (1017) : questions fréquentes

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