DeepSeek-V4.1-Flash上线千问AI平台，开放API与Token Plan。
冷月清谈：
DeepSeek-V4.1-Flash已上线千问AI平台，开发者可通过API接入业务系统，也可在Qoder、千问APP、Codex等工具中使用Token Plan。该模型原生支持文本和图像理解，最长上下文达到100万Token，面向代码开发、长文档处理、视觉理解及智能体任务。借助新一代缓存压缩技术，其HBM需求降至上一代的1/4，SSD存储需求降至1/8，更适合长上下文与高频调用场景。此次部署由阿里云与vLLM开源社区协同完成。
怜星夜思：
1、100万Token上下文听起来很强，但实际应用里真的用得上吗？
2、HBM和SSD需求大幅下降，会直接带来更低的API价格吗？
3、代码、长文档、视觉和Agent这几个方向，哪个最适合作为首个落地场景？
4、依赖平台API调用模型时，团队该怎么避免后续迁移成本过高？
2、HBM和SSD需求大幅下降，会直接带来更低的API价格吗？
3、代码、长文档、视觉和Agent这几个方向，哪个最适合作为首个落地场景？
4、依赖平台API调用模型时，团队该怎么避免后续迁移成本过高？
原文标题：DeepSeek-V4.1-Flash上线千问AI平台，API与Token Plan同步开放
原文作者：阿里云开发者
原文内容
刚刚，DeepSeek-V4.1-Flash正式上线千问AI平台，相关API服务与Token Plan同步开放。
开发者可根据不同需求，通过API将模型能力接入应用和业务系统，也可在Qoder、千问APP、Codex等AI工具中直接调用Token Plan。
DeepSeek-V4.1-Flash是DeepSeek最新发布的多模态大模型，在提升模型能力的同时兼顾推理速度和使用成本。模型原生支持文本与图像理解，最长支持100万Token上下文，可用于代码开发、长文档处理、视觉理解和智能体任务。通过新一代缓存压缩技术，其HBM需求降至上一代模型的1/4，SSD存储需求降至1/8，更适合长上下文和高频调用场景。
本次模型上架感谢vLLM开源社区的支持与协同，基于vLLM对DeepSeek-V4.1-Flash的快速适配，阿里云完成模型部署并开放服务，开发者可便捷调用。阿里云将继续参与开源社区协作，推动更多开源模型高效部署与应用。
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