Tekniske specifikationer for DeepSeek-V4-Flash
| Punkt | Detaljer |
|---|---|
| Model | DeepSeek-V4-Flash |
| Udbyder | DeepSeek |
| Serie | DeepSeek-V4 preview-serie |
| Arkitektur | Mixture-of-Experts (MoE) |
| Samlede parametre | 284B |
| Aktiverede parametre | 13B |
| Kontekstlængde | 1,000,000 tokens |
| Præcision | FP4 + FP8 blandet |
| Ræsonneringstilstande | Non-think, Think, Think Max |
| Udgivelsesstatus | Preview-model |
| Licens | MIT License |
Hvad er DeepSeek-V4-Flash?
DeepSeek-V4-Flash er DeepSeeks effektivitetsfokuserede preview-model i V4-serien. Den er bygget som en Mixture-of-Experts sprogmodel med et relativt lille aktivt aftryk for sin størrelse, hvilket hjælper den med at forblive responsiv, samtidig med at den understøtter et meget stort 1M-token kontekstvindue.
Hovedfunktioner for DeepSeek-V4-Flash
- Million-token-kontekst: Modellen understøtter et 1,000,000-token kontekstvindue, hvilket gør den velegnet til meget lange dokumenter, store kodebaser og flertrins agent-sessioner.
- Effektivitet-først MoE-design: Den bruger 284B samlede parametre, men kun 13B aktiverede parametre pr. forespørgsel, en opsætning der sigter mod hurtigere og mere effektiv inferens.
- Tre ræsonneringstilstande: Non-think, Think og Think Max lader dig bytte hastighed for dybere ræsonnering, når opgaven bliver sværere.
- Stærk lang-kontekst-arkitektur: DeepSeek siger, at V4-serien kombinerer Compressed Sparse Attention og Heavily Compressed Attention for at forbedre effektiviteten ved lang kontekst.
- Konkurrencedygtig kodning og agentadfærd: Modelkortet rapporterer stærke resultater på kodnings- og agent-benchmarks, inklusive HumanEval, SWE Verified, Terminal Bench 2.0 og BrowseComp.
- Åbne vægte og lokal implementering: Udgivelsen inkluderer modelvægte, vejledning til lokal inferens og en MIT License, hvilket gør selv-hosting og eksperimenter praktiske.
Benchmarkresultater for DeepSeek-V4-Flash
Udvalgte resultater fra det officielle modelkort viser, at DeepSeek-V4-Flash forbedrer sig i forhold til DeepSeek-V3.2-Base på flere centrale benchmarks:
| Benchmark | 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 |
I ræsonnerings- og agenttabellen leverer Flash-varianten også solide resultater på terminal- og softwareopgaver, hvor Flash Max når 56.9 på Terminal Bench 2.0 og 79.0 på SWE Verified, mens den stadig ligger efter den større Pro-model på de sværeste, videnstunge og agentiske opgaver.
DeepSeek-V4-Flash vs DeepSeek-V4-Pro vs DeepSeek-V3.2
| Model | Bedst egnet | Afvejning |
|---|---|---|
| DeepSeek-V4-Flash | Hurtigt arbejde med lang kontekst, kodeassistenter og høj gennemløbskapacitet i agentflows | Lidt bagefter Pro på ren viden og de mest komplekse agentiske opgaver |
| DeepSeek-V4-Pro | Opgaver med højest kapacitet, dybere ræsonnering og sværere agent-arbejdsgange | Tungere og mindre effektivitetsorienteret end Flash |
| DeepSeek-V3.2 | Ældre baseline til sammenligning og migrationsplanlægning | Lavere benchmark-ydelse end V4-Flash i de officielle tabeller |
Typiske anvendelsestilfælde for DeepSeek-V4-Flash
- Analyse af lange dokumenter til kontrakter, researchpakker, support-vidensbaser og interne wikier.
- Kodeassistenter, der skal inspicere store repos, følge instruktioner på tværs af mange filer og holde konteksten i live.
- Agent-arbejdsgange, hvor modellen skal ræsonnere, kalde værktøjer og iterere uden at miste tråden.
- Enterprise-chat-systemer, der drager fordel af et meget stort kontekstvindue og implementering med lav friktion.
- Prototype af lokale implementeringer for teams, der vil evaluere DeepSeek-V4-adfærd før produktionshærdning.
Sådan får du adgang til og bruger Deepseek v4 Flash API
Trin 1: Registrer dig for en API-nøgle
Log ind på cometapi.com. Hvis du endnu ikke er bruger hos os, skal du først registrere dig. Log ind på din CometAPI-konsol. Hent API-nøglen til adgangslegitimation for grænsefladen. Klik på “Add Token” ved API-token i personcentret, få token-nøglen: sk-xxxxx og indsend.
Trin 2: Send forespørgsler til deepseek v4 flash API
Vælg “deepseek-v4-flash”-endpointet for at sende API-forespørgslen og angiv forespørgselskroppen. Anmodningsmetoden og forespørgselskroppen fås fra vores websteds API-dokumentation. Vores websted tilbyder også Apifox-test for din bekvemmelighed. Erstat <YOUR_API_KEY> med din faktiske CometAPI-nøgle fra din konto. Hvor det kan kaldes: Anthropic Messages format og Chat format.
Indsæt dit spørgsmål eller din forespørgsel i content-feltet—det er det, modellen vil svare på. Behandl API-svaret for at få det genererede svar.
Trin 3: Hent og verificer resultater
Behandl API-svaret for at få det genererede svar. Efter behandlingen svarer API’et med opgavens status og outputdata. Aktiver funktioner såsom streaming, prompt-caching eller håndtering af lang kontekst via standardparametre.