DeepSeek V4.1 Flash：CED 552B、ベンダー表のagent点、そして存在しない V4.1 Pro
カタログ初出 2026-09-10。OpenRouter主listing $0.15/$0.60。Fireworks $0.22/$0.66、Together $0.30/$1.20。HFカード：CED 552B、prefill 8B / decode 16B、KV 890 B/token、MIT。自己評価 TB2.1 90.6、DeepSWE 74.2（max effort）。本スナップに V4.1 Pro なし。総合榜 #100（文脈/$代理）。0731は約3倍安い。
画像を拡大 何か、そして V4.1 Pro がない理由
DeepSeek V4.1 Flash（OpenRouter deepseek/deepseek-v4.1-flash）は 2026-09-10 にカタログ入り。HFカードは初代 Causal Encoder-Decoder（CED）：40層（20+20）、骨干552B。prefill 8B、decode 16B。画像+テキスト入力、1,048,576文脈、MIT。HFの Model size 763B は Engram 等を含む別口径。
本スナップの core_model に deepseek/deepseek-v4.1-pro はない。対照旗艦は前世代 V4 Pro 0813 と 0423。「未発売Proの代わり」はマーケティングで、本記事は追わない。
0731比：骨格がCEDに変わり視覚が付き、KVは自称約1/4、単価は $0.06/$0.12 → $0.15/$0.60。0731の文脈は現在 1,310,720。同じ「Flash」ではない。
スペック対照（カタログで照合できる数字）
4列はカタログとOpenRouter主listing。HF Hotと総合榜はスナップショットであり能力点ではない。
| V4.1 Flash | V4 Flash 0731 | V4 Pro 0813 | V4 Pro 0423 | |
|---|---|---|---|---|
| Catalog first_seen | 2026-09-10 | 2026-08-01 | 2026-08-18 | 2026-06-22 |
| OpenRouter id | deepseek/deepseek-v4.1-flash | …-v4-flash-0731 | …-v4-pro-0813 | …-v4-pro |
| Architecture | CED MoE 552B | sparse MoE 284B | MoE (GA Pro) | MoE 1.6T |
| Activated | 8B prefill / 16B decode | ~13B | Pro-scale (card: 49B on 0423) | この比較で最良 49B |
| Context | 1,048,576 | この比較で最良 1,310,720 | 1,048,576 | 1,048,576 |
| Modality | text+image→text | text→text | text→text | text→text |
| Weights | MIT on HF | family weights | API listing | API listing |
| OR primary $/1M | $0.15 / $0.60 | この比較で最良 $0.06 / $0.12 | $0.98 / $2.95 | $1.60 / $3.20 |
| Fireworks / Together | $0.22/$0.66 · $0.30/$1.20 | — | — | — |
| HF Hot (this snap) | #1 · +66% · ~326K DL | not this row | not this row | not this row |
| Unified composite | #100 (ctx/$ proxy) | #3 | not top-cheap | not top-cheap |
読み方：V4.1は新骨格+視覚+高いFlash単価。0731が最安の長文脈DeepSeek listing。Proは前世代旗艦であり「V4.1のPro」ではない。Fireworks/Togetherは同一重みの別レジ。
ベンダーagent表：TB2.1は先行、TB4はOpusに遅れ
以下はHFカード「Comparison with frontier models (Max reasoning effort)」の転記。reasoning_effort=100。コードagentはDeepSeek Harness Minimal+1M。DeepSWEはmini-SWE。†はHLEテキスト部分集合。本サイトの再走ではない。
| Benchmark | V4.1 Flash | V4 Flash | V4 Pro | Opus 5.0 |
|---|---|---|---|---|
| GPQA Diamond | 90.9 | 89.9 | 92.4 | この比較で最良 93.4 |
| Terminal-Bench 2.1 | この比較で最良 90.6 | 82.7 | 87.9 | 89.1 |
| Terminal-Bench 3.0 | 30.0 | 7.6 | 11.8 | この比較で最良 43.3 |
| Terminal-Bench 4.0 | 31.2 | 7.0 | 12.4 | この比較で最良 51.8 |
| DeepSWE v1.1 | この比較で最良 74.2 | 54.4 | 62.7 | 74.0 |
| NL2Repo-Bench | 64.0 | 54.2 | 61.5 | この比較で最良 75.3 |
| AutomationBench | この比較で最良 54.8 | 37.7 | 43.2 | 50.3 |
| HLE (text† / tools) | 36.8 (39.1†) / 63.9 | 37.8† / 51.5 | 42.7† / 60.0 | 56.3 / 63.6 |
読み方：自家V4 Flash比でagentは断層（DeepSWE 54.4→74.2）。前世代Pro比でも多くの行が高い。Opus 5.0比ではTB2.1とDeepSWEは互角偏強、TB3/TB4/NL2Repoは遅れ。90.6を全勝にしない。同一DeepSWEでも mini-SWE 74.2、Claude Code 69.8。
同じジョブ：0731約$0.008、V4.1約$0.027、Pro 0813約$0.16
画像を拡大 100K入+20K出で固定。能力点ではなく誰に払うか。
| Listing | In $/1M | Out $/1M | 100K+20K | Note |
|---|---|---|---|---|
| V4 Flash 0731 OR | この比較で最良 $0.06 | この比較で最良 $0.12 | この比較で最良 $0.008 | cheapest Flash SKU |
| V4.1 Flash OR | $0.15 | $0.60 | $0.027 | primary listing |
| V4.1 Flash Fireworks | $0.22 | $0.66 | $0.035 | same model, other host |
| V4.1 Flash Together | $0.30 | $1.20 | $0.054 | same model, other host |
| V4 Pro 0813 OR | $0.98 | $2.95 | $0.157 | last-gen Pro GA |
| V4 Pro 0423 OR | $1.60 | $3.20 | $0.224 | last-gen Pro 0423 |
V4.1の主価は最安Flashではない。0731は約$0.008。Togetherは同一重みで約$0.054。Pro 0813は約$0.16——前世代旗艦であり、欠落したV4.1 Proではない。
KV：ベンダー表記 890 B/token、V4 Flashの約1/4
画像を拡大 デコーダのグローバルKVはエンコーダ最終層から投影。CSA2で層間共有。主KVはFP4。1M文脈なら約890MBの持久KV。552Bをノートで走らせる話ではない。SWA側はV4-Flashの約1/8とも書いてある。437倍はV1までの史比較——本記事は890と約4×だけを釘。第三者dumpなし。
サイト内 #100：代理指標であり、このagent表ではない
総合榜は長文脈と低単価。本スナップでV4.1 Flashは#100（平均約$0.375/1M）。0731は#3。HF Hotは公式V4.1-Flashをsort_index=0、+66%、約325,712 DL。熱≠総合榜≠TB 90.6。能力ベンチマークではない。
V4.1 Flashを選ぶとき、0731 / 前世代Proに残るとき
V4.1 Flash：ネイティブ視覚とベンダー表のagent（TB2.1/DeepSWE）が要る。$0.15/$0.60を払える。宣伝ハーネスを受け入れる。MITで落ちるが552Bは24GB民生GPUの話ではない。
0731：テキストだけで最安の1M+が要る。「.1」のために約3倍払わない。
前世代Pro：V4.1 Pro listingはない。大きい活性の旗艦が要るなら今は0813/0423。Proが出てから次の記事を書く。Token・比較・モデル頁で判断。