# DeepSeek, kodlama ajanları için açık ağırlıklı V4.1-Flash’i yayımladı

> Yeni model, girdi işleme sırasında daha az parametre kullanarak ajan tabanlı iş akışlarının maliyetini ve bellek ihtiyacını düşürüyor.

Oossa · 2026-10-06 · https://oossa.com/tr/deepseek-releases-open-weight-v4-1-flash-for-coding-agents

DeepSeek, V4.1-Flash modelinin ağırlıklarını HuggingFace’e yükledi ve modeli Baseten’in Model API’leri üzerinden kullanıma sundu. Model toplam 552 B parametreye sahip; ancak prefill aşamasında yalnızca 8 B, decoding sırasında ise 16 B parametreyi etkinleştiriyor. Bu sayede önceki sürümlere göre çalıştırma maliyeti düşüyor. Model, 1 M tokenlık bağlam penceresini destekliyor ve girdi olarak metinle görüntüleri kabul edebiliyor. Baseten’in sunucu altyapısı, istekleri gerekli öneke zaten sahip GPU’lara yönlendirerek kodlama ajanları için çıkarım hızını daha da artırıyor.

## Gerçekler

- Toplam 552 B parametre; prefill için 8 B, decoding için 16 B etkin parametre
- 1 M tokenlık bağlam penceresi; HuggingFace’te açık ağırlıklar

## Neden önemli

Kodlama asistanları geliştirenler GPU maliyetlerini düşürebilir ve ek belleğe ihtiyaç duymadan daha uzun istemlerle çalışabilir.

## Kaynaklar ve referanslar

1. [DeepSeek-V4.1-Flash: more efficient prefill for coding agents](https://www.baseten.co/blog/deepseek-v41-flash-more-efficient-prefill-for-coding-agents/) – Baseten

Son güncelleme: 2026-10-06