DeepSeek V4.1 Flash 硬刚智谱「牛来」，谁才是国模 Flash 之王？

DeepSeek V4 Pro于 8 月 13 日发布，仅运行 32 天便将于 9 月 14 日下线。接替其位置的是 DeepSeek 最新推出的DeepSeek V4.1 Flash。

官方公告指出：V4.1 Flash在性能、成本、速度及总耗时等核心指标上已全面超越V4 Pro。自 9 月 14 日起，所有指向 Pro 版本的 API 请求将自动切换至 Flash 版本，并按 Flash 标准计费。

值得注意的是，在DeepSeek V4.1 Flash问世前，另一款国产 Flash 模型也曾引发关注。8 月 20 日，智谱 AI 以代号Ox-Alpha（中文名“牛来”）在 OpenRouter 和 OpenCode 低调上线一款匿名模型。该模型首日即登顶 OpenRouter 榜首，刷新单日 Token 调用纪录，并终结了 DeepSeek 在 OpenCode 长达 56 天的霸榜局面。8 月 26 日，智谱正式确认Ox-Alpha真身为GLM-5.3-Flash。

至此，"Flash"已不再仅代表轻量级模型，而是演变为高性能、低成本的主力阵营。

DeepSeek V4.1 Flash vs GLM-5.3-Flash：核心参数对比

两款模型在架构理念上高度相似，均具备 MoE 架构、百万级上下文窗口、原生多模态能力及 MIT 开源协议，但在具体技术路线上各有侧重。

两者最大差异在于参数激活策略。DeepSeek V4.1 Flash采用非对称路线：输入端仅激活 8B 参数，输出端激活 16B。这种“读比写便宜”的设计专为 Agent 场景优化，适配其“大量读取上下文与工具结果、少量输出”的特性。相比之下，智谱坚持对称路线，输入输出均激活 18B 参数，总参数量从旗舰版的 753B 精简至 320B。此外，GLM-5.3-Flash在多模态支持上更为全面，额外支持视频与文件输入。

技术路线解析：如何攻克 KV Cache 成本难题

两款 Flash 模型的核心使命一致：解决长上下文场景下高昂的 KV Cache 显存占用问题。在 Agent 运行中，KV Cache 成本往往超过推理计算本身，因此降低这部分算力开销成为关键。

DeepSeek：CED 架构与极致压缩

DeepSeek V4.1 Flash引入了全新的 CED（Causal Encoder-Decoder）架构。它将 40 层 Transformer 拆分为前 20 层编码器（负责读取上下文）和后 20 层解码器（负责生成输出）。编码器处理输入时仅激活 8B 参数，解码器生成时激活 16B。

在 KV Cache 压缩方面，解码器的全局缓存直接由编码器最后一层输出投影生成，无需逐层计算。结合 FP4 量化与跨层共享索引技术，单个 Token 的全局 KV Cache 从上一代的 3514 字节大幅压缩至 890 字节。

智谱：混合注意力机制与 IndexPool

GLM-5.3-Flash则选择了混合注意力路线。在其 45 层神经网络中，34 层采用线性注意力，11 层采用稀疏注意力，按 3:1 比例交替排列。线性注意力通过递归机制处理局部依赖，计算量随上下文长度线性增长，天然适合长文本；稀疏注意力则利用轻量索引器从百万级 Token 中精准召回关键信息。

为进一步降本，智谱引入了 IndexPool 设计，将索引器的 4 个缓存向量加权池化为 1 个。最终，相较于旗舰版GLM-5.3，该模型注意力计算量降低 3 倍，KV Cache 占用降低 4.4 倍。

价格对比：谁更划算？

DeepSeek 实行峰谷定价，智谱则采用统一计价（以下价格单位均为人民币元/百万 Token）。

在缓存命中场景下，DeepSeek V4.1 Flash优势显著，闲时价格仅为 0.02 元，远低于智谱的 0.23 元。鉴于缓存命中是 API 调用的主要成本构成，这一点至关重要。

而在普通输入与输出环节，GLM-5.3-Flash更具性价比：普通输入 0.8 元优于 DeepSeek 闲时的 1.0 元，输出 2.8 元也低于 DeepSeek 的 4.0 元。若遇高峰时段，DeepSeek 价格翻倍，差距将进一步拉大。

综合来看，纯 API 调用场景下DeepSeek V4.1 Flash可能更经济。但智谱提供了 Coding Plan 订阅制（Lite/Pro/Max 档位），免去了峰谷波动与重置烦恼，适合高频稳定用户；DeepSeek 目前仅提供按量付费模式。

生成速度实测

速度表现上，DeepSeek V4.1 Flash优势明显。实测数据显示，其输出速度介于 284 至 507 tokens/秒，峰值突破 500，即便计入思考时间也能维持在 300 tokens/秒左右。

相比之下，GLM-5.3-Flash在 Artificial Analysis 标准化测试中，输出速度约为 85 tokens/秒，首 Token 延迟 2.59 秒，端到端响应时间 31.92 秒。尽管测试环境存在差异，但两者速度量级差距显而易见。

基准测试成绩

结合官方数据与整理后的对比表，DeepSeek V4.1 Flash在多项权威基准测试中略胜一筹，这也是其敢于全面替代 Pro 版本的技术底气。

第三方榜单表现

由于DeepSeek V4.1 Flash发布不久，部分榜单尚未更新，但现有数据已具参考价值。

在无数据污染的 LiveBench 评测中，DeepSeek V4.1 Flash总分 81.1，排名第五，略超GPT-5.6 Sol（81.0）。尤其在 Agentic Coding 单项中，它以 77.3 分位居全场第一，且每任务成本低至$0.029，性价比极高。GLM-5.3-Flash总分 71.6，排名第 40，与前者差距近 10 分。

此外，Arena 最新更新的 WebDev 前端编程排行榜显示，DeepSeek V4.1 Flash以 1620 分空降第 14 名，不仅超越自家V4 Pro（1580 分）40 分，也高于GLM-5.3-Flash（1605 分）。

随着技术迭代，"Flash"之名已不再局限于速度，更代表了高性能与低成本的完美平衡。在这场国产大模型的激烈角逐中，您更看好哪一款？