DeepSeek发布新开源大模型，比之前更快更便宜

早上通勤路上，有人习惯用AI整理聊天记录、生成出行攻略，却常常因为价格犹豫要不要调用大模型。

现在DeepSeek更新了新一代架构下的开源模型DeepSeek-V4.1-Flash，这是新架构家族里最小的模型，首次实现了原生多模态支持——也就是不用额外拼接模块，就能直接看懂文字和图片。

根据官方发布信息，这个模型总参数达到5520亿，是混合专家模型（MoE，一种把大模型拆成多个小专家模块、只激活部分模块计算的架构），每次处理你的提问时，只会激活80亿参数参与计算，所以推理速度更快，吞吐量也更高。它支持最长100万字符的上下文窗口，足够处理一整本长篇小说的内容，同时还为AI智能体应用做了优化。

「@mervenoyann 认为：这个模型效果不错，而且效率更高」。「@vllm_project 表示：DeepSeek-V4.1-Flash发布当天，vLLM就已经能在NVIDIA和AMD显卡上正常运行它」。现在这个模型已经开放权重，同时可以在App、网页和API调用获取，和DeepSeek之前的开源策略保持一致。

之前DeepSeek-V4-Flash的价格就已经比同类中端模型低60倍，输出每百万token（大语言模型处理文本的基本单位，1个token大约对应0.7个汉字）只需要0.28美元，单次任务价格约3美分，性能就已经超过GLM-5.2，接近很多高端专业模型。这次的V4.1-Flash延续了这个路线，能力更强速度更快，价格却依然保持低位。

对于普通开发者和中小企业来说，不用再为昂贵的API付费，就能搭建自己的多模态AI应用，替代路径已经存在，门槛只剩一个使用文档。

如果越来越多开源大模型走这个路线，下次你用AI工具的时候，会不会更少花钱，却得到更好的体验？