DeepSeek V4.1 Flash

Modell-ID: vllm/release/deepseek-v41-flash DeepSeek Experimental

EU AI Act

Merkmal	Wert
Einstufung	GPAI (General-Purpose AI Model)
Risiko-Klasse	Limited Risk (Artikel 50)
Transparenzpflicht	Ja
Rolle noris	Händler (Distributor)

Dieses Modell fällt als GPAI-Modell in den Geltungsbereich der Transparenzpflichten des EU AI Act. noris fungiert als Händler (Distributor) und macht die Informationen des Modellentwicklers gemäß Artikel 53 Absätze 2 und 3 verfügbar.

Technische Spezifikationen

Eigenschaft	Wert
Modellname	DeepSeek V4.1 Flash
Anbieter	DeepSeek
Modell-ID	vllm/release/deepseek-v41-flash
Parameter	552B Backbone (MoE), 8B aktiv im Prefill, 16B im Decode, plus 196B Engram
Architektur	Causal Encoder-Decoder MoE mit Compressed Sparse Attention 2 (CSA2)
Kontextlänge	1.048.576 Tokens
Modalitäten	Text + Bild (Multimodal)
Checkpoint	NVFP4, quantisiert mit NVIDIA Model Optimizer
Lizenz	MIT

Empfohlene Anwendungsfälle

• AI-Agenten und langanhaltende Aufgaben (Terminal-Bench 2.1: 82,2%)
• Chatbots und Assistenten
• RAG-Systeme
• Analyse sehr langer Dokumente (1M Kontext)
• Bildverstehen (wissenschaftliche Diagramme, MMMU-Pro: 73,7%)

Bekannte Einschränkungen

Achtung

• Sehr großes Modell (hohe Latenz): Aufgrund der Modellgröße ist die Inferenz latenzbehafteter als bei kleineren Modellen.
• Experimental-Tier (2 Wochen Abkündigungsfrist): Dieses Modell kann mit einer Vorlaufzeit von nur zwei Wochen abgekündigt werden.
• Trainingsdaten aus dem Internet: Das Modell kann verzerrte oder toxische Antworten liefern, insbesondere bei entsprechenden Prompts.

Risikobewertung (EU AI Act)

Risikofaktor	Kategorie	Niveau
Modellgröße	Deepfake-Potential	Mittel
Multimodal	Bild-Input	Mittel
Open-Source MIT	Missbrauchspotential	Niedrig
Experimental-Tier	Abkündigungsfrist	Hinweis auf kurze Abkündigungsfrist
Umweltimpact	Modellgröße (552B Backbone)	Mittel-Hoch

Trainingsdaten & Nachhaltigkeit

Trainingsdaten: Öffentlich nicht vollständig dokumentiert, Details im Model Card des Basismodells. Der NVFP4-Checkpoint wurde mit cnn_dailymail und dem Nemotron-Post-Training-Dataset-v2 kalibriert.

Nachhaltigkeit:

Kennzahl	Wert
CO₂	Hoch (552B Backbone)
Optimierung	Nur 8B (Prefill) bzw. 16B (Decode) aktive Parameter trotz großer Expertenbasis

Original-Quellen

• Basismodell: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash
• NVFP4-Checkpoint: https://huggingface.co/nvidia/DeepSeek-V4.1-Flash-NVFP4
• Lizenz: MIT License

Model Card erstellt am 7. Oktober 2026. Diese Model Card dient der Transparenz gemäß EU AI Act (Verordnung (EU) 2024/1689). Die Angaben basieren auf öffentlich verfügbaren Informationen des Modellanbieters.