Technische Spezifikationen von DeepSeek-V4-Flash
| Eintrag | Details |
|---|---|
| Model | DeepSeek-V4-Flash |
| Provider | DeepSeek |
| Family | DeepSeek-V4 Vorschau-Serie |
| Architecture | Mixture-of-Experts (MoE) |
| Total parameters | 284B |
| Activated parameters | 13B |
| Context length | 1,000,000 tokens |
| Precision | FP4 + FP8 mixed |
| Reasoning modes | Non-think, Think, Think Max |
| Release status | Preview model |
| License | MIT License |
Was ist DeepSeek-V4-Flash?
DeepSeek-V4-Flash ist DeepSeeks effizienzfokussiertes Vorschau-Modell in der V4-Serie. Es ist als Mixture-of-Experts-Sprachmodell aufgebaut und verfügt im Verhältnis zu seiner Größe über einen relativ kleinen aktiven Footprint, wodurch es reaktionsschnell bleibt und gleichzeitig ein sehr großes 1M-token-Kontextfenster unterstützt.
Hauptfunktionen von DeepSeek-V4-Flash
- Million-token-Kontext: Das Modell unterstützt ein 1,000,000-token-Kontextfenster und eignet sich damit für sehr lange Dokumente, große Codebasen und mehrstufige Agentensitzungen.
- Effizienzorientiertes MoE-Design: Es nutzt 284B Gesamtparameter, aber nur 13B aktivierte Parameter pro Anfrage – eine Konfiguration, die auf schnellere und effizientere Inferenz abzielt.
- Drei Reasoning-Modi: Non-think, Think und Think Max ermöglichen es, bei schwierigeren Aufgaben Geschwindigkeit gegen tiefere Reasoning-Fähigkeiten zu tauschen.
- Starke Langkontext-Architektur: DeepSeek gibt an, dass die V4-Serie Compressed Sparse Attention und Heavily Compressed Attention kombiniert, um die Effizienz bei langen Kontexten zu verbessern.
- Wettbewerbsfähiges Coding und agentisches Verhalten: Die Model Card weist starke Ergebnisse auf Coding- und agentischen Benchmarks aus, darunter HumanEval, SWE Verified, Terminal Bench 2.0 und BrowseComp.
- Offene Gewichte und lokale Bereitstellung: Die Veröffentlichung umfasst Modellgewichte, Leitfäden für lokale Inferenz und eine MIT License, was Self-Hosting und Experimente praktikabel macht.
Benchmark-Leistung von DeepSeek-V4-Flash
Ausgewählte Ergebnisse aus der offiziellen Model Card zeigen, dass DeepSeek-V4-Flash bei mehreren zentralen Benchmarks gegenüber DeepSeek-V3.2-Base zulegt:
| 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 |
In der Reasoning-und-Agent-Tabelle erzielt die Flash-Variante ebenfalls solide Ergebnisse bei Terminal- und Software-Aufgaben: Flash Max erreicht 56.9 auf Terminal Bench 2.0 und 79.0 auf SWE Verified, liegt jedoch bei den schwierigsten wissensintensiven und agentischen Aufgaben weiterhin hinter dem größeren Pro-Modell.
DeepSeek-V4-Flash vs DeepSeek-V4-Pro vs DeepSeek-V3.2
| Modell | Am besten geeignet | Abwägung |
|---|---|---|
| DeepSeek-V4-Flash | Schnelle Langkontext-Aufgaben, Coding-Assistenten und Agent-Flows mit hohem Durchsatz | Bei reinem Wissen und den komplexesten agentischen Aufgaben leicht hinter Pro |
| DeepSeek-V4-Pro | Aufgaben mit höchsten Anforderungen, tieferes Reasoning und anspruchsvollere Agent-Workflows | Schwerer und weniger auf Effizienz ausgerichtet als Flash |
| DeepSeek-V3.2 | Ältere Basis zum Vergleich und zur Migrationsplanung | Niedrigere Benchmark-Leistung als V4-Flash in den offiziellen Tabellen |
Typische Anwendungsfälle für DeepSeek-V4-Flash
- Analyse langer Dokumente für Verträge, Recherche-Pakete, Support-Wissensbasen und interne Wikis.
- Coding-Assistenten, die große Repos inspizieren, Anweisungen über viele Dateien hinweg befolgen und den Kontext aufrechterhalten müssen.
- Agent-Workflows, in denen das Modell denken, Tools aufrufen und iterieren muss, ohne den roten Faden zu verlieren.
- Enterprise-Chat-Systeme, die von einem sehr großen Kontextfenster und einer reibungsarmen Bereitstellung profitieren.
- Prototypische lokale Deployments für Teams, die das Verhalten von DeepSeek-V4 vor der Härtung für die Produktion evaluieren möchten.
Zugriff und Nutzung der Deepseek v4 Flash API
Schritt 1: Für API-Schlüssel registrieren
Melden Sie sich bei cometapi.com an. Falls Sie noch kein Benutzer sind, registrieren Sie sich bitte zuerst. Melden Sie sich in Ihrer CometAPI console an. Holen Sie sich den Zugangs-API-Schlüssel der Schnittstelle. Klicken Sie im persönlichen Bereich beim API-Token auf “Add Token”, erhalten Sie den Token-Schlüssel: sk-xxxxx und senden Sie ab.
Schritt 2: Anfragen an die deepseek v4 flash API senden
Wählen Sie den Endpunkt “deepseek-v4-flash”, um die API-Anfrage zu senden, und legen Sie den Request-Body fest. Die Request-Methode und der Request-Body sind unserer Website-API-Dokumentation zu entnehmen. Unsere Website stellt zudem einen Apifox Test für Ihre Bequemlichkeit bereit. Ersetzen Sie <YOUR_API_KEY> durch Ihren tatsächlichen CometAPI-Schlüssel aus Ihrem Konto. Wo aufrufen: Anthropic Messages-Format und Chat-Format.
Fügen Sie Ihre Frage oder Anforderung in das content-Feld ein — darauf wird das Modell antworten. Verarbeiten Sie die API-Antwort, um die generierte Antwort zu erhalten.
Schritt 3: Ergebnisse abrufen und verifizieren
Verarbeiten Sie die API-Antwort, um die generierte Antwort zu erhalten. Nach der Verarbeitung antwortet die API mit dem Aufgabenstatus und den Ausgabedaten. Aktivieren Sie Funktionen wie Streaming, Prompt-Caching oder Langkontext-Handling über Standardparameter.