2026-09-14 · 国金证券 · 公司/行业基本面

国金证券大模型赋能投研系列之三十二：升级后Deepseek V4.1 Flash投研能力有多强？

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摘要

国金证券金融工程组在DeepSeek V4.1 Flash发布后立即对其投研能力做系统实测。 V4.1 Flash于2026年9月10日发布，为新模型结构系列中尺寸最小的成员，原生支持多模态、100万Token上下文和最高384K Token输出；架构上采用输入端每Token约8B、输出端约16B的非对称激活，KV缓存压缩至每Token 890字节、显存占用降至上一代四分之一，但权重增至约510GB，本地部署门槛由两张卡升至一个8卡节点。成本需分口径看：API用户的缓存命中、输入、输出价格较DeepSeek V4 Pro分别下降约86.4%、77.3%和69.7%，自部署用户总拥有成本反而上升。七项公开测试相对上一代V4 Flash全部提升，其中代码与智能体类五项超过参数更大的V4 Pro（如Codeforces 3921对3850、DeepSWE v1.1 74.2对62.7），科学知识与推理两项仍低于Pro。在估值建模、多因子回测、行业研究三类真实投研任务中，GPT-6 Astra三项均列第一，DeepSeek V4.1 Flash在估值与行业研究均排第二、回测排第三，估值与行业研究两项超过V4 Pro；Artificial Analysis综合得分40分居五款第三。报告结论认为V4.1 Flash已能承担估值建模、量化回测、行业资料检索和知识库建设等长程投研任务，不足集中在回测交易约束以及交付物内部数字与来源的一致性，投研场景仍不能省略程序检查与分析师复核两道核查。

主要观点

DeepSeek于2026年9月10日发布V4.1 Flash，为新模型结构系列中尺寸最小的成员，原生支持多模态、100万Token上下文和最高384K Token输出；发布当天旧版V4 Flash与V4 Flash Vision Exp正式下线，旧模型名暂时路由至新模型。

新架构采用Causal Encoder-Decoder设计（20层因果编码器衔接20层解码器，384个路由专家加1个共享专家、每token激活6个），输入端每Token仅激活约8B参数、输出端约16B，压低Agent长任务中占大头的输入侧算力开销；第二代压缩稀疏注意力将全局KV cache压缩至890 bytes/token，HBM占用降至上一代的1/4。

能力提升集中于代码与智能体：七项公开测试相对V4 Flash全部提升，代码与智能体五项超过V4 Pro（Codeforces 3921对3850、DeepSWE v1.1 74.2对62.7、NL2Repo-Bench 65.4对54.2、ProgramBench 20.3对15.5、Terminal-Bench 2.1 90.6对87.9）；GPQA Diamond 90.9与HLE 36.8（纯文本子集39.1）仍低于Pro的92.4与42.7。

部署与成本需分两个口径：权重升至约510GB（FP8），实际部署下限约为一个8卡节点（如8×H200合计约1,128GB），自部署用户总拥有成本上升；对API用户，缓存命中、缓存未命中输入、输出价格较V4 Pro分别下降约86.4%、77.3%和69.7%（标准价由0.044/1.32/3.96降至0.006/0.3/1.2美元）。

横向价格对比：V4.1 Flash输入0.3、输出1.2美元，显著低于Kimi K3（3/15美元）与GPT-6 Astra（10/50美元）；缓存命中价每百万Token仅0.006美元、为GLM-5.3 Flash（0.03）的五分之一，错峰还可低至0.003美元——缓存命中率高的Agent长任务DeepSeek更省，以新输入和一次性生成为主的负载则GLM-5.3 Flash更便宜。

第三方Artificial Analysis评测中，V4.1 Flash综合得分40分列五款第三，低于GPT-6 Astra（53分）与Kimi K3（44分），但高于V4 Pro（36分）与V4 Flash（35分），为DeepSeek系列最高；Terminal-Bench v4.0由12%/14%升至27%、GDPval-AA v2由48%/50%升至57%（五款最高），但在AA-Omniscience（8%）、GDP.pdf（13%）上明显落后。

估值任务（以中际旭创为对象）排序为GPT-6 Astra、DeepSeek V4.1 Flash、DeepSeek V4 Flash、Kimi K3、DeepSeek V4 Pro；V4.1 Flash是DeepSeek所有模型中首个把销量与单价假设真正接入估值过程的版本，底稿可重算且报告与底稿一致，差距在于拆解仅到整体量价一层、未设经营情景。

回测任务（基于沪深300历史实际成分股）排序为GPT-6 Astra、DeepSeek V4 Pro、DeepSeek V4.1 Flash、DeepSeek V4 Flash、Kimi K3；V4.1 Flash是五款中唯一以全收益指数为基准、并单设独立校验模块检验未来函数的模型，但交易成本、涨跌停与独立执行日三项约束缺失。

行业研究任务（半导体设备产业链）排序为GPT-6 Astra、DeepSeek V4.1 Flash、DeepSeek V4 Pro、DeepSeek V4 Flash、Kimi K3；V4.1 Flash建立63个公司实体页、7个主题页、4个综合分析页和6个来源摘要页，双链完整无孤立页，知识沉淀较上一代（V4 Flash仅2个实体页）有数量级提升，缺口在实体页无来源反链、六维评分多数环节无法按权重复算。

总体结论：DeepSeek V4.1 Flash已能承担估值建模、量化回测、行业资料检索和知识库建设等长程投研任务，在估值建模和行业研究两项上超过参数规模更大的V4 Pro，短板集中在回测的交易约束及交付物内部一致性；GPT-6 Astra三项均第一但调用成本明显更高。

报告强调投研场景不能省略两道核查：程序检查公式、字段、时点和链接，分析师复核业务假设、交易约束、数据口径和来源质量；结果仅对应统一Prompt、max思考强度和本次只读宿主环境，不应外推为所有工具配置下的稳定表现。

论述逻辑

DeepSeek发布新架构、原生多模态的V4.1 Flash → 报告先用公开规格（总参数552B、激活8B/16B、最大输出384K）、API价格（较V4 Pro缓存命中降约86.4%/输入降约77.3%/输出降约69.7%）、七项公开基准与Artificial Analysis分数（40分、五款第三）刻画其能力画像：代码与智能体强、知识推理未超Pro、API便宜但本地部署门槛升至8卡节点 → 再设置估值建模（中际旭创）、多因子回测（沪深300历史成分股）、行业研究（半导体设备产业链）三类真实投研任务，用统一Prompt将V4.1 Flash与DeepSeek V4 Flash、V4 Pro、GPT-6 Astra、Kimi K3实测对比 → 从交付完整度、底稿可复算性、交易约束处理、知识库沉淀与来源追溯逐项评分排名 → 得出GPT-6 Astra三项均第一、V4.1 Flash估值第二/回测第三/行业研究第二、估值与行业研究超越V4 Pro的结论 → 最终判断V4.1 Flash可承担长程投研任务，短板在回测交易约束与交付物内部一致性，投研仍需程序核查加分析师复核两道关。