DeepSeek V4.1发布：大参数小激活，更强更快更省钱

DeepSeek V4.1快速版正式亮相

DeepSeek 再次带来重磅更新——V4.1 快速版正式发布。据B站UP主磊哥的分析，这一代模型的核心亮点可以概括为三点：能力更强、速度更快、价格更低。除此之外，模型体积也在持续优化，整体走向更智能、更轻量的方向。

对于持续关注国产大模型进展的开发者和企业用户而言，DeepSeek V4.1 的发布无疑是一个值得深入研究的信号。它不仅在评测数据上跻身第一梯队，更在部署成本和使用价格上做出了极具竞争力的调整。

本次发布的最大技术亮点在于全新的模型结构设计。DeepSeek V4.1 的整体参数规模高达 5520B（约5.52万亿），但在实际推理过程中，输入激活参数仅为 80亿（8B），输出激活参数为 160亿（16B）。

大参数小激活是本地部署的优势

这正是稀疏激活（MoE，混合专家）架构的典型思路。磊哥用了一个生动的比喻："一个团打仗只需要派一个连就解决战斗了。"意思是说，虽然模型整体参数庞大，储备了海量的知识与能力，但每次推理时只调用其中一小部分专家网络。

这种设计带来的直接好处是——本地部署门槛大幅降低。用户可以用更少的硬件资源，跑起一个实际上更加智能的大模型。对于希望私有化部署、又受限于显卡成本的中小团队来说，这是一个非常关键的优势。

在能力评测方面，官方给出了 V4.1 与自家旗舰 V4 Pro，以及 GLM 5.3、Kimi K2、GPT-5.6、Claude 系列等主流模型的对比数据。

重要测试中的评测对比

据磊哥整理的评测图，深红色标注的新模型 V4.1 快速版在多个关键测试中表现亮眼：

需要客观指出的是，在部分评测项目上，V4.1 与顶尖国际模型相比仍存在一定差距。但整体来看，将其放在国产模型的横向对比中，它已经稳稳站在了第一梯队的位置。

相比V4 Pro的18项对比

更值得关注的是与自家上一代旗舰 V4 Pro 的对比：在 18 项评测中，V4.1 快速版有 17 项实现了超越。这种代际提升幅度相当明显，说明新的MoE架构不仅在成本上占优，实际能力也有实打实的进步，而非单纯为了压缩体积牺牲性能。

对于开发者而言，除了能力，API调用价格往往是决定是否采用的关键因素。V4.1 在定价上做出了大幅调整：

计费项	旧价格（每百万token）	新价格	降幅
输入（命中缓存）	0.06元	0.02元	约66%
输入（未命中缓存）	1.5元	1.0元	约33%
输出	4.5元	4.0元	约11%

可以看到，缓存命中场景下的输入成本降幅最为夸张，直接下降约三分之二。这对于有大量重复上下文、批量处理需求的应用场景（如智能客服、文档处理、代码分析）来说，能显著降低长期运营成本。

值得一提的是，DeepSeek V4.1 快速版已经在 WorkBuddy 平台上线，并推出了为期两周的独家优惠活动。

WorkBuddy每天赠送100积分

根据介绍，WorkBuddy 每天为用户赠送 100 个积分。使用最新的 V4.1 模型执行一个任务，大约只消耗 2到3个积分（优惠期倍率仅 0.03）。换算下来，用户每天可以免费执行约50个任务。

对比之下，如果使用 GLM 5.3，执行一个任务可能需要花费 30 到 60 积分。也就是说，DeepSeek V4.1 在该平台上的使用成本大约只有其他主流模型的 二十分之一，却能获得能力更强的最新模型体验。这种性价比对于日常高频使用 AI 智能体任务的用户来说，确实颇具吸引力。

DeepSeek V4.1 快速版的发布，延续了 DeepSeek 一贯的技术路线——在架构创新中寻找性能与成本的平衡点。稀疏激活的 MoE 结构让"大参数、小激活"成为现实，既保证了模型能力上限，又大幅降低了实际推理和部署的资源消耗。

结合API价格的全面下调以及平台层面的补贴优惠，V4.1 展现出了明确的市场策略：以更低的门槛，让更多开发者和普通用户用上强性能模型。对于关注国产大模型发展的读者来说，这是一个值得亲自上手测试的版本。