Technische Spezifikationen von DeepSeek-V4-Flash
| Element | Details |
|---|---|
| Modell | DeepSeek-V4-Flash |
| Anbieter | DeepSeek |
| Familie | DeepSeek-V4 Vorschau-Serie |
| Architektur | Mixture-of-Experts (MoE) |
| Gesamtparameter | 284B |
| Aktivierte Parameter | 13B |
| Kontextlänge | 1,000,000 tokens |
| Präzision | FP4 + FP8 gemischt |
| Reasoning-Modi | Non-think, Think, Think Max |
| Veröffentlichungsstatus | Vorschau-Modell |
| Lizenz | MIT License |
Was ist DeepSeek-V4-Flash?
DeepSeek-V4-Flash ist DeepSeeks effizienzorientiertes Vorschau-Modell der V4-Serie. Es ist als Mixture-of-Experts-Sprachmodell aufgebaut und verfügt für seine Größe über einen relativ kleinen aktiven Fußabdruck, was die Reaktionsfähigkeit erhält, während es zugleich ein sehr großes 1M-token-Kontextfenster unterstützt.
Hauptmerkmale von DeepSeek-V4-Flash
- Millionen-Token-Kontext: Das Modell unterstützt ein 1,000,000-token-Kontextfenster und eignet sich damit für sehr lange Dokumente, große Codebasen und mehrschrittige Agent-Sitzungen.
- Effizienz-priorisiertes MoE-Design: Es nutzt insgesamt 284B Parameter, von denen pro Anfrage nur 13B aktiviert werden – ein Setup, das auf schnellere und effizientere Inferenz abzielt.
- Drei Reasoning-Modi: Non-think, Think und Think Max erlauben es, Geschwindigkeit gegen tieferes Reasoning bei schwierigeren Aufgaben zu tauschen.
- Starke Langkontext-Architektur: Laut DeepSeek kombiniert die V4-Serie Compressed Sparse Attention und Heavily Compressed Attention, um die Effizienz bei langen Kontexten zu verbessern.
- Wettbewerbsfähige Programmierung und Agentenverhalten: Die Modellkarte berichtet von starken Ergebnissen bei Coding- und Agentik-Benchmarks, darunter HumanEval, SWE Verified, Terminal Bench 2.0 und BrowseComp.
- Offene Gewichte und lokale Bereitstellung: Die Veröffentlichung umfasst Modellgewichte, lokale Inferenzanleitungen und eine MIT License, was Self-Hosting und Experimente praktikabel macht.
Benchmark-Leistung von DeepSeek-V4-Flash
Ausgewählte Ergebnisse aus der offiziellen Modellkarte zeigen, dass DeepSeek-V4-Flash gegenüber DeepSeek-V3.2-Base bei mehreren Kernbenchmarks 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-Agententabelle liefert die Flash-Variante ebenfalls solide Ergebnisse bei Terminal- und Softwareaufgaben; 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 Agenten-Workflows mit hohem Durchsatz | Bei reinem Wissen und den komplexesten agentischen Aufgaben leicht hinter Pro |
| DeepSeek-V4-Pro | Aufgaben mit höchster Leistungsfähigkeit, tieferes Reasoning und anspruchsvollere Agent-Workflows | Schwerer und weniger auf Effizienz ausgerichtet als Flash |
| DeepSeek-V3.2 | Ältere Basislinie für Vergleich und Migrationsplanung | Niedrigere Benchmark-Leistung als V4-Flash in den offiziellen Tabellen |
Typische Anwendungsfälle für DeepSeek-V4-Flash
- Langdokument-Analyse für Verträge, Research-Pakete, Support-Wissensbasen und interne Wikis.
- Coding-Assistenten, die große Repos inspizieren, Anweisungen über viele Dateien hinweg befolgen und den Kontext erhalten müssen.
- Agent-Workflows, bei denen das Modell reasoning betreibt, Tools aufruft und iteriert, ohne den Faden zu verlieren.
- Unternehmens-Chat-Systeme, die von einem sehr großen Kontextfenster und einer reibungsarmen Bereitstellung profitieren.
- Prototypische lokale Bereitstellungen für Teams, die das DeepSeek-V4-Verhalten vor der Produktions-Härtung evaluieren möchten.
So greifen Sie auf die Deepseek v4 Flash API zu und verwenden sie
Schritt 1: Für API-Schlüssel registrieren
Melden Sie sich bei cometapi.com an. Wenn Sie noch kein Nutzer sind, registrieren Sie sich bitte zuerst. Melden Sie sich in Ihrer CometAPI-Konsole an. Holen Sie sich den Zugangs-Anmeldedaten-API-Schlüssel der Schnittstelle. Klicken Sie im persönlichen Zentrum beim API-Token auf “Add Token”, erhalten Sie den Token-Schlüssel: sk-xxxxx und senden Sie ihn ab.
Schritt 2: An deepseek v4 flash API Anfragen senden
Wählen Sie den „deepseek-v4-flash“-Endpoint, um die API-Anfrage zu senden, und setzen Sie den Request Body. Die Anfragemethode und der Request Body sind in der API-Dokumentation unserer Website beschrieben. Unsere Website bietet außerdem Apifox-Tests zu Ihrer Bequemlichkeit. Ersetzen Sie <YOUR_API_KEY> durch Ihren tatsächlichen CometAPI-Schlüssel aus Ihrem Konto. Wo der Aufruf erfolgt: Anthropic Messages-Format und Chat-Format.
Fügen Sie Ihre Frage oder Anfrage in das content-Feld ein — darauf antwortet das Modell. 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 Task-Status und Ausgabedaten. Aktivieren Sie Funktionen wie Streaming, Prompt Caching oder Long-Context-Handling über Standardparameter.