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title: "DeepSeek V4.1 Flash (1017) en Europe : API conforme au RGPD"
description: "DeepSeek V4.1 Flash (1017) sur inference.eu : modèle de raisonnement multimodal, 1 million de tokens de contexte, compatible OpenAI, traité dans l'UE, pas en Chine."
canonical: "https://inference.eu/fr/modeles/deepseek-v4-1-flash-1017/"
language: "fr"
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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'équipe](https://inference.eu/fr/contact/)[Exemple de requête](#example)

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 (1017)

Éditeur

DeepSeek

Origine

Chine

Type

Raisonnement

Paramètres

552B

Paramètres actifs

16B

Fenêtre de contexte

1 048 576 tokens

Licence

[MIT](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash/blob/main/LICENSE)

Sortie

octobre 2026

ID du modèle

deepseek-v4.1-flash

Traitement

Centres de données dans l'UE

Entraînement sur vos données

Jamais

Source

[huggingface.co](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017)

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

Les questions que nous posent le plus les achats, les développeurs et les juristes. Il en manque une ? Posez-la-nous directement.

Sur inference.eu, DeepSeek V4.1 Flash tourne dans l'UE à partir de ses poids publiés ouvertement : aucun prompt ni image n'atteint DeepSeek ou la Chine. Reste le comportement du modèle, qui reflète son entraînement, y compris sur des sujets politiquement sensibles. Évaluez-le sur vos prompts avant la mise en production.

Cela dépend de votre traitement. Sur inference.eu, les requêtes sont traitées dans des centres de données de l'UE, ne servent pas à l'entraînement et sont couvertes par un accord de traitement des données selon l'article 28 du RGPD, avec la liste des sous-traitants. Le transfert vers la Chine lié au service de DeepSeek n'a pas lieu.

DeepSeek-V4.1-Flash-1017 est une mise à jour mineure d'octobre 2026. DeepSeek annonce de meilleurs résultats en raisonnement, code, agents et vision, avec des sorties plus courtes. L'architecture est identique. Sur inference.eu, \`deepseek-v4.1-flash\` désigne la version 1017.

DeepSeek V4.1 Flash accepte un million de tokens de contexte. Les images en occupent une partie. Avec un effort de raisonnement élevé, prévoyez aussi de la place pour la trace de raisonnement dans le budget de sortie.

Oui. Il traite nativement images et texte grâce à un encodeur visuel entraîné avec le modèle de langage. Vous pouvez mêler plusieurs images et du texte dans un prompt. Il ne produit que du texte et ne peut ni créer ni modifier d'images.

Passez \`reasoning\_effort\` sous forme d'entier de 1 à 100. Plus la valeur est haute, plus le modèle raisonne longuement, au prix de tokens supplémentaires. Les résultats publiés par DeepSeek utilisent 100 ; pour les demandes courantes, une valeur bien plus basse suffit en général.

Oui. Le dépôt et les poids sont sous licence MIT, qui autorise l'usage commercial, la modification et la redistribution. Si vous redistribuez vous-même les poids, conservez la mention de droits d'auteur et la licence.

V4.1 Flash est plus récent, multimodal, avec une autre architecture et un effort continu de 1 à 100. V4 Flash ne lit que du texte, propose trois niveaux et compte moins de paramètres. Les deux offrent un million de tokens de contexte et la licence MIT.

Faites pointer l'URL de base de votre client OpenAI vers l'API inference.eu, utilisez votre clé inference.eu et indiquez le modèle \`deepseek-v4.1-flash\`. Messages avec images, outils et streaming fonctionnent comme avant. Ajoutez \`reasoning\_effort\` pour régler la profondeur de réflexion.

Non. DeepSeek a publié les poids mais ne participe pas au traitement de vos requêtes sur inference.eu. Vos prompts et images sont traités dans des centres de données de l'UE pour produire la réponse et ne servent jamais à entraîner DeepSeek ni aucun autre modèle.

[Poser une question](https://inference.eu/fr/contact/)

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