المواصفات التقنية لـ DeepSeek-V4-Flash
| البند | التفاصيل |
|---|---|
| النموذج | DeepSeek-V4-Flash |
| المزوّد | DeepSeek |
| السلسلة | DeepSeek-V4 preview series |
| البنية | مزيج الخبراء (MoE) |
| إجمالي المعاملات | 284B |
| المعاملات المُفعّلة | 13B |
| طول السياق | 1,000,000 tokens |
| الدقة | FP4 + FP8 mixed |
| أوضاع الاستدلال | Non-think, Think, Think Max |
| حالة الإصدار | Preview model |
| الترخيص | MIT License |
ما هو DeepSeek-V4-Flash؟
DeepSeek-V4-Flash هو نموذج معاينة من سلسلة V4 يركّز على الكفاءة من DeepSeek. تم بناؤه كنموذج لغة قائم على مزيج الخبراء مع بصمة نشطة صغيرة نسبياً لحجمه، مما يساعده على البقاء سريع الاستجابة بينما يدعم نافذة سياق كبيرة جداً بحجم مليون رمز.
الميزات الرئيسية في DeepSeek-V4-Flash
- سياق بمليون رمز: يدعم النموذج نافذة سياق 1,000,000 رمز، ما يجعله مناسباً للوثائق الطويلة جداً، المستودعات البرمجية الكبيرة، وجلسات الوكلاء متعددة الخطوات.
- تصميم MoE يقدّم الكفاءة أولاً: يستخدم 284B إجمالي معاملات، لكن 13B معاملات مُفعّلة لكل طلب، في إعداد يستهدف استدلالاً أسرع وأكثر كفاءة.
- ثلاثة أوضاع للاستدلال: Non-think وThink وThink Max تتيح لك المقايضة بين السرعة وعمق الاستدلال عند صعوبة المهمة.
- بنية قوية للسياق الطويل: تقول DeepSeek إن سلسلة V4 تجمع بين Compressed Sparse Attention وHeavily Compressed Attention لتحسين كفاءة السياق الطويل.
- أداء تنافسي في البرمجة والسلوك الوكيلي: تُظهر بطاقة النموذج نتائج قوية في معايير البرمجة والوكالة، بما في ذلك HumanEval وSWE Verified وTerminal Bench 2.0 وBrowseComp.
- أوزان مفتوحة ونشر محلي: يتضمن الإصدار أوزان النموذج، وإرشادات الاستدلال محلياً، وترخيص MIT، مما يجعل الاستضافة الذاتية والتجربة عملية.
أداء المقاييس لـ DeepSeek-V4-Flash
تُظهر نتائج مختارة من بطاقة النموذج الرسمية أن DeepSeek-V4-Flash يتحسّن مقارنةً بـ DeepSeek-V3.2-Base على عدة مقاييس أساسية:
| المعيار | DeepSeek-V3.2-Base | DeepSeek-V4-Flash-Base | DeepSeek-V4-Pro-Base |
|---|---|---|---|
| AGIEval (EM) | 80.1 | 82.6 | 83.1 |
| MMLU (EM) | 87.8 | 88.7 | 90.1 |
| MMLU-Pro (EM) | 65.5 | 68.3 | 73.5 |
| HumanEval (Pass@1) | 62.8 | 69.5 | 76.8 |
| LongBench-V2 (EM) | 40.2 | 44.7 | 51.5 |
في جدول الاستدلال والوكيل، يحقق إصدار Flash أيضاً نتائج قوية في مهام الطرفية والبرمجيات، حيث يصل Flash Max إلى 56.9 على Terminal Bench 2.0 و79.0 على SWE Verified، مع بقائه متأخراً عن نموذج Pro الأكبر في أصعب المهام المعرفية والوكيلية.
DeepSeek-V4-Flash مقابل DeepSeek-V4-Pro مقابل DeepSeek-V3.2
| النموذج | أفضل ملاءمة | المقايضة |
|---|---|---|
| DeepSeek-V4-Flash | السرعة، الأعمال ذات السياق الطويل، مساعدو البرمجة، وتدفقات الوكلاء عالية الإنتاجية | أقل قليلاً من Pro في المعرفة الخالصة وأكثر مهام الوكلاء تعقيداً |
| DeepSeek-V4-Pro | المهام الأعلى قدرة، استدلال أعمق، وتدفقات وكلاء أكثر صعوبة | أثقل وأقل تركيزاً على الكفاءة مقارنةً بـ Flash |
| DeepSeek-V3.2 | خط أساس أقدم للمقارنة وتخطيط الترحيل | أداء معياري أقل من V4-Flash في الجداول الرسمية |
حالات الاستخدام النموذجية لـ DeepSeek-V4-Flash
- تحليل الوثائق الطويلة للعقود، حزم الأبحاث، قواعد معارف الدعم، والويكيات الداخلية.
- مساعدو البرمجة الذين يحتاجون إلى فحص المستودعات الكبيرة، اتباع التعليمات عبر العديد من الملفات، والحفاظ على السياق.
- تدفقات الوكلاء حيث يحتاج النموذج إلى الاستدلال، استدعاء الأدوات، والتكرار دون فقدان الخيط.
- أنظمة الدردشة المؤسسية التي تستفيد من نافذة سياق كبيرة جداً ونشر منخفض الاحتكاك.
- عمليات نشر محلية أولية للفرق التي ترغب في تقييم سلوك DeepSeek-V4 قبل التشديد للإنتاج.
كيفية الوصول إلى واستخدام deepseek v4 flash API
الخطوة 1: التسجيل للحصول على مفتاح API
سجّل الدخول إلى cometapi.com. إذا لم تكن مستخدمنا بعد، يرجى التسجيل أولاً. سجّل الدخول إلى CometAPI console. احصل على مفتاح اعتماد الوصول API. انقر على "إضافة رمز" في رمز API في المركز الشخصي، واحصل على مفتاح الرمز: sk-xxxxx ثم أرسله.
الخطوة 2: إرسال الطلبات إلى deepseek v4 flash API
اختر نقطة النهاية "deepseek-v4-flash" لإرسال طلب API واضبط جسم الطلب. يتم الحصول على طريقة الطلب وجسم الطلب من وثائق API على موقعنا الإلكتروني. يوفر موقعنا أيضاً اختبار Apifox لراحتك. استبدل <YOUR_API_KEY> بمفتاح CometAPI الفعلي من حسابك. أين يتم الاستدعاء: تنسيق Anthropic Messages وتنسيق Chat.
أدخل سؤالك أو طلبك في حقل المحتوى — هذا ما سيستجيب له النموذج. عالج استجابة API للحصول على الإجابة المُولدة.
الخطوة 3: استرجاع النتائج والتحقق منها
عالج استجابة API للحصول على الإجابة المُولدة. بعد المعالجة، يستجيب API بحالة المهمة وبيانات المخرجات. فعّل ميزات مثل البث، تخزين المطالبات مؤقتاً، أو معالجة السياق الطويل عبر المعلمات القياسية.