--- title: "DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017 Mimarisi, Fiyatlandırması ve Kıyaslamaları" url: https://blog.edumints.com/deepseek-deepseek-v4-1-flash-1017-mimarisi-fiyatlandirmasi-ve category: "LLM" date: 2026-10-17T15:05:53.074Z publisher: Edumints Blog lang: tr-TR source_name: "Hacker News" source_url: https://openrouter.ai/deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017 --- # DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017 Mimarisi, Fiyatlandırması ve Kıyaslamaları ## Genel Bakış ve Mimari Özellikler DeepSeek V4.1 Flash 1017, DeepSeek tarafından `deepseek-flash` API model adıyla sunulan DeepSeek V4.1 Flash modelinin 17 Ekim 2026 tarihli anlık görüntüsüdür (snapshot). Seyrek uzmanlar karışımı (sparse mixture-of-experts) mimarisine sahip olan bu model, şirketin **Nedensel Kodlayıcı-Kod Çözücü (Causal Encoder-Decoder - CED)** mimarisi üzerine inşa edilen ilk modelidir. 552 milyar parametrelik bir omurgadan beslenen model, girdi (input) aşamasında 8 milyar, çıktı (output) aşamasında ise 16 milyar parametreyi etkinleştirir. Bu asimetrik bölünme, modelin toplam boyutuna kıyasla token başına düşen hesaplama maliyetini oldukça düşük tutar. Yazılım geliştiriciler için bu durum, büyük bağlamlı girdileri okurken düşük gecikme ve maliyet avantajı sağlarken, üretim aşamasında yüksek kalite elde edilmesi anlamına gelir. Görsel anlama yeteneği, önceki deneysel V4 Flash Vision Exp modelinde olduğu gibi sonradan eklenmek yerine, ön eğitim (pre-training) sürecinin en başından itibaren görsel ve metin gömmelerinin (embeddings) birlikte eğitilmesiyle mimariye doğal (native) olarak entegre edilmiştir. Model; kodlama, terminal ve bilgisayar kullanımı (computer-use) ajanları, birçok adımda tamamlanması gereken uzun ufuklu (long-horizon) görevler ve uzun bağlam analizleri için oldukça uygundur. **Sıkıştırılmış KV önbellekleme (Compressed KV caching)**, önbellek belleğini önceki Flash neslinin yaklaşık dörtte birine düşürerek ajantik iş yüklerindeki maliyetleri önemli ölçüde azaltır. DeepSeek, bu modeli V4.1 ailesinin maliyet açısından verimli katmanı olarak konumlandırmakta ve performans, hız ile görev tamamlama süresinde V4 Pro modelini geride bıraktığını bildirmektedir. ## Temel Teknik Özellikler ve Maliyet - **Girdi / Çıktı Fiyatı:** 1M token başına $0.10 / $0.50 - **Bağlam Penceresi (Context):** 1.0M token - **Çıkış Tarihi:** 17 Ekim 2026 - **İlgili Platform Modülü:** Modeller: Hangisi, Ne Zaman? ve Tool Calling ve Multi-Step Agent'lar ## OpenRouter Sunum ve Ölçüm Metrikleri - **Sağlayıcılar (Providers):** Farklı şirketler aynı modeli barındırır. OpenRouter, seçtiğiniz yönlendirme moduna göre isteğinizi bunlardan birine yönlendirir: **Balanced** (fiyat + hız dengesi), **Nitro** (en hızlı) veya **Floor** (en ucuz). - **Fiyatlandırma (Pricing):** Sağlayıcıların yayınladığı fiyatların yanında müşterilerin bu model için fiilen ödediği ortalama fiyatı temsil eder. Önbellekleme ve indirimler sayesinde ödenen gerçek tutar genellikle liste fiyatının oldukça altındadır. - **Performans (Performance):** **Throughput**, modelin ne kadar hızlı yazdığını (saniyedeki token sayısı — yüksek olması daha iyidir) gösterir. **Latency**, toplam gidiş-dönüş süresidir (düşük olması daha iyidir). **TTFT** (ilk token süresi), ekranda herhangi bir çıktı belirene kadar geçen süredir (düşük olması daha iyidir). - **Çalışma Süresi (Uptime):** Son 3 gün içinde en az bir sağlayıcının isteklere yanıt verdiği sürenin yüzdesidir. **Availability** ise çıkarımın (inference) başarıyla sunulduğu sürenin yüzdesidir. OpenRouter sistemi sürekli izler ve bir sağlayıcı hata döndürdüğünde bir sonraki en iyi sağlayıcıyı devreye sokar. - **Kıyaslamalar (Benchmarks):** Standartlaştırılmış değerlendirmelerdeki puanları ve ortak istemlerdeki çıktıları gösterir. ## Kıyaslama (Benchmark) Sonuçları Özeti (Artificial Analysis) DeepSeek V4.1 Flash (Max) için kaydedilen test skorları: - **Intelligence Index:** 39.5 - **HLE:** %39.2 - **AA-LCR:** %84.0 - **GDPval-AA:** %55.0 - **CritPt:** %14.3 - **SciCode:** %51.9 - **Terminal-Bench 4.0:** %26.8 - **AA-Omniscience Accuracy:** %46.4 - **AA-Omniscience Non-Hallucination:** Değerlendirme kapsamında yer almaktadır. *Pratik Çıkarım:* %84.0'lık **AA-LCR** (uzun bağlamlı akıl yürütme) ve %51.9'luk **SciCode** skorları, 1 milyon tokenlık bağlam penceresi ve dörtte bire düşürülmüş KV önbellek maliyetiyle birleştiğinde, bu modeli çok adımlı otonom kodlama ajanları ve büyük kod tabanı analizleri için üretim ortamında son derece rasyonel bir seçenek haline getirmektedir. --- **Kaynak:** Hacker News (https://openrouter.ai/deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017) **Yayıncı:** [Edumints Blog](https://blog.edumints.com) · Alıntılarken bu URL'ye bağlantı verin: https://blog.edumints.com/deepseek-deepseek-v4-1-flash-1017-mimarisi-fiyatlandirmasi-ve