# DeepSeek V4.1 Flash

> Fiche du modèle de langage DeepSeek V4.1 Flash sur Quelle IA, édition du 28 septembre 2026. DeepSeek V4.1 Flash (DeepSeek) : score IA de 87,3, 29e sur 246. Scores par tâche, prix, exécution locale et liens pour le télécharger ou l'essayer.

Page : https://quelleia.com/modeles/deepseek-v4-1-flash/
Origine : DeepSeek · Chine · sorti le 9 septembre 2026

## Score général

- Score IA : 87,3 (marge à 90 % : de 83,4 à 91,3)
- Rang : 29 (Groupe 5, ex æquo)
- Couverture : 80 % du poids des tâches, 15 mesures
- Échelle : 100 pour le meilleur modèle au lancement du site, 50 pour GPT-4o de novembre 2024.

## Scores par tâche

| Tâche | Score | Détail |
| --- | --- | --- |
| Raisonnement | 85,5 | Provisoire · 22 % |
| Code | 87,3 | Provisoire · 23 % |
| Agents | non mesuré | Non mesuré |
| Usage | 86,8 | Rang 27 · 100 % |
| Maths | 88,6 | Provisoire · 25 % |
| Sciences | 80,8 | Rang 37 · 60 % |
| Français | 77,9 | Rang 34 · 50 % |
| Vision | non mesuré | Non mesuré |
| Écriture | 86,3 | Rang 33 · 100 % |
| Web | 91,5 | Rang 20 · 100 % |

## Artificial Analysis (hors du score)

Artificial Analysis évalue les modèles de son côté et publie son propre indice, l'Artificial Analysis Intelligence Index v4.3. C'est un autre indice, qui ne compte pas dans le score IA de Quelle IA et ne se compare pas directement à lui.

| Version évaluée | Indice v4.3 | Rang chez eux | Vitesse | Premier jeton | Prix par million de jetons (entrée / sortie) |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| [DeepSeek V4.1 Flash (Max)](https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-v4-1-flash) | 39,5 | 59e sur 193 | 209,2 jetons/s | 0,97 s | 0,3 $ / 1,2 $ |
| [DeepSeek V4.1 Flash (Non-reasoning)](https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-v4-1-flash-non-reasoning) | 24,7 | 121e sur 193 | 199,4 jetons/s | 1,01 s | 0,3 $ / 1,2 $ |

Médianes de leurs mesures : vitesse en jetons produits par seconde, délai avant le premier jeton en secondes. Prix en dollars par million de jetons, en entrée puis en sortie. Rang parmi les 193 modèles que leur indice classe. Relevé le 1er octobre 2026 sur leur site, reproduit avec leur accord.

Source : Artificial Analysis, https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-v4-1-flash

## Exécution locale

Tient à partir de quatre DGX Spark en grappe (448 Go utiles), en version allégée à 4 bits, par exemple quatre DGX Spark en grappe. Mémoire estimée : 380,9 Go.

- Allégée, 4 bits : 380,9 Go
- Allégée, 8 bits : 666,5 Go
- Complète, 16 bits : 1 269,6 Go

- Plus petite machine : [4 DGX Spark, 512 Go](https://quelleia.com/local/#dgx_spark_x4), version allégée à 4 bits
- Carte graphique : Trop juste
- PC portable RTX : Trop juste
- PC portable Intel : Trop juste
- PC portable Snapdragon : Trop juste
- Mac : Trop juste
- Ryzen AI Max : Trop juste
- Nvidia DGX : [4 DGX Spark, 512 Go](https://quelleia.com/local/#dgx_spark_x4), version allégée à 4 bits ; par exemple [Quatre DGX Spark en grappe](https://quelleia.com/local/dgx-spark-x4/)
- Sans carte graphique : Trop juste
- Serveur : Oui

## Fiche technique

- Prix : 0,15 € / 0,60 € (entrée / sortie, par million de jetons)
- Fenêtre de contexte : 1 000 000 jetons (environ 750 000 mots)
- Entrées : Texte, image
- Réflexion : Faible, élevée, maximale (trois niveaux réglables)
- Paramètres : 552 milliards
- Licence : MIT (poids ouverts, téléchargeables)
- Classe énergétique : E (sur une échelle de A à G)
- Hébergement en Europe : Possible
- Connaissances jusqu'à : Mai 2025

## Où le trouver

- Télécharger : [Hugging Face](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash)
- Sur votre machine : [Ollama](https://ollama.com/search?q=DeepSeek-V4.1-Flash)
- Sur votre machine : [LM Studio](https://lmstudio.ai)
- Par API : [OpenRouter](https://openrouter.ai/deepseek/deepseek-v4.1-flash)
- Par API : [API DeepSeek](https://api-docs.deepseek.com)
- L'essayer : [DeepSeek](https://chat.deepseek.com)

## Dans les outils de code

- Disponible dans : [OpenCode](https://quelleia.com/outils/#opencode) (à l'usage), [Cline](https://quelleia.com/outils/#cline) (offres payantes), [Droid (Factory)](https://quelleia.com/outils/#factory-droid)
- Mesuré dans : [OpenCode](https://quelleia.com/outils/#opencode)
- Relevé du 30 septembre 2026 sur la page publique de chaque outil. Un modèle proposé par un outil figure dans la liste que son éditeur publie. Rien n'y est mesuré.

## Mesures

| Benchmark | Tâche | Publié | Niveau suggéré | État | Source |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| DTBench | Raisonnement | 89,9 % | 84,7 | saturé | https://conceptualreasoning.ai/dtbench |
| Code Arena, WebDev | Web | 1 620,0 Elo | 92,2 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions de maths | Maths | 1 502,0 Elo | 90,4 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions d'experts | Sciences | 1 511,4 Elo | 87,5 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions de code | Code | 1 529,1 Elo | 87,9 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, texte | Usage | 1 472,8 Elo | 86,3 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, écriture créative | Écriture | 1 437,8 Elo | 85,1 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| LMCA | Raisonnement | 46,97 | 85,6 | actif | https://conceptualreasoning.ai/lmca |
| ProofBench | Maths | 54 % | 88,5 | saturé | https://www.vals.ai/benchmarks/proof_bench |
| Arena, questions en français | Français | 1 447,8 Elo | 75,6 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| SciCode | Code | 51,9 % | 85,4 | actif | https://artificialanalysis.ai/evaluations/scicode |
| Surface Evolver Bench | Sciences | 46,3 % | 79,4 | saturé | https://yhenon.github.io/surface-evolver-llm-eval/ |
| compar:IA | Français | 964,0 Elo | 46,9 | actif | https://arene.comparia.beta.gouv.fr/ranking |
| CritPt | Sciences | 14,3 % | 86,8 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| WeirdML v3 | Code | 5,9 % | 88,5 | actif | https://htihle.github.io/weirdml.html |

## En bref

**Quel est le score de DeepSeek V4.1 Flash ?** DeepSeek V4.1 Flash obtient un score IA de 87,3, avec une marge de 83,4 à 91,3, dans l'édition du 28 septembre 2026. Il est classé 29e sur 246 modèles, à partir de 15 mesures.

**Dans quelles tâches DeepSeek V4.1 Flash est-il le plus fort ?** Ses deux meilleures tâches sont web (91,5) et maths (88,6). Sa tâche la plus faible est français (77,9).

**DeepSeek V4.1 Flash peut-il tourner en local ?** Tient à partir de quatre DGX Spark en grappe (448 Go utiles), en version allégée à 4 bits, par exemple quatre DGX Spark en grappe. Mémoire estimée : 380,9 Go.

**Combien coûte DeepSeek V4.1 Flash ?** 0,15 € par million de jetons en entrée et 0,60 € en sortie, au tarif affiché par les fournisseurs. Le coût réel d'une tâche dépend du nombre de jetons que le modèle consomme.

**Qui édite DeepSeek V4.1 Flash ?** DeepSeek V4.1 Flash est édité par DeepSeek (Chine), et il est sorti le 9 septembre 2026. Ses poids sont ouverts, sous licence MIT.

Source : Quelle IA, édition du 28 septembre 2026. https://quelleia.com