Caractéristiques techniques de DeepSeek-V4-Flash
| Élément | Détails |
|---|---|
| Model | DeepSeek-V4-Flash |
| Provider | DeepSeek |
| Family | série d’aperçu DeepSeek-V4 |
| Architecture | Mixture-of-Experts (MoE) |
| Total parameters | 284B |
| Activated parameters | 13B |
| Context length | 1,000,000 jetons |
| Precision | FP4 + FP8 mixte |
| Reasoning modes | Non-think, Think, Think Max |
| Release status | Modèle en aperçu |
| License | Licence MIT |
Qu’est-ce que DeepSeek-V4-Flash ?
DeepSeek-V4-Flash est le modèle en aperçu de DeepSeek axé sur l’efficacité dans la série V4. Il est construit comme un modèle de langage Mixture-of-Experts avec une empreinte active relativement petite pour sa taille, ce qui l’aide à rester réactif tout en prenant en charge une très grande fenêtre de contexte de 1M de jetons.
Principales fonctionnalités de DeepSeek-V4-Flash
- Contexte d’un million de jetons : Le modèle prend en charge une fenêtre de contexte de 1,000,000 jetons, ce qui le rend adapté aux documents très longs, aux grands dépôts de code et aux sessions d’agents multi-étapes.
- Conception MoE axée sur l’efficacité : Il utilise 284B de paramètres au total mais seulement 13B de paramètres activés par requête, une configuration visant une inférence plus rapide et plus efficace.
- Trois modes de raisonnement : Non-think, Think et Think Max vous permettent d’échanger de la vitesse contre un raisonnement plus poussé lorsque la tâche se complique.
- Architecture robuste pour le long contexte : DeepSeek indique que la série V4 combine Compressed Sparse Attention et Heavily Compressed Attention afin d’améliorer l’efficacité sur les longs contextes.
- Codage et comportement d’agent compétitifs : La fiche du modèle rapporte de solides résultats sur des benchmarks de codage et d’agent, notamment HumanEval, SWE Verified, Terminal Bench 2.0 et BrowseComp.
- Poids ouverts et déploiement local : La publication inclut les poids du modèle, des indications pour l’inférence locale et une Licence MIT, ce qui rend l’auto-hébergement et l’expérimentation pratiques.
Performances de DeepSeek-V4-Flash aux benchmarks
Des résultats sélectionnés de la fiche officielle du modèle montrent que DeepSeek-V4-Flash améliore DeepSeek-V3.2-Base sur plusieurs benchmarks clés :
| 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 |
Dans le tableau raisonnement-et-agents, la variante Flash affiche également de bons résultats sur les tâches terminal et logicielle, avec Flash Max atteignant 56.9 sur Terminal Bench 2.0 et 79.0 sur SWE Verified, tout en restant derrière le modèle Pro plus grand sur les tâches les plus difficiles axées sur la connaissance et l’agentique.
DeepSeek-V4-Flash vs DeepSeek-V4-Pro vs DeepSeek-V3.2
| Modèle | Meilleur usage | Compromis |
|---|---|---|
| DeepSeek-V4-Flash | Travaux rapides et à long contexte, assistants de codage, et flux d’agents à haut débit | Légèrement derrière Pro sur les tâches de pure connaissance et les tâches agentiques les plus complexes |
| DeepSeek-V4-Pro | Tâches de plus haute capacité, raisonnement plus approfondi, et workflows d’agents plus difficiles | Plus lourd et moins axé sur l’efficacité que Flash |
| DeepSeek-V3.2 | Ligne de base plus ancienne pour la comparaison et la planification de migration | Performances aux benchmarks inférieures à V4-Flash dans les tableaux officiels |
Cas d’utilisation typiques de DeepSeek-V4-Flash
- Analyse de longs documents pour des contrats, des dossiers de recherche, des bases de connaissances support et des wikis internes.
- Assistants de codage devant inspecter de grands dépôts, suivre des instructions à travers de nombreux fichiers et conserver le contexte.
- Workflows d’agents où le modèle doit raisonner, appeler des outils et itérer sans perdre le fil.
- Systèmes de chat d’entreprise bénéficiant d’une très grande fenêtre de contexte et d’un déploiement à faible friction.
- Déploiements locaux de prototype pour les équipes souhaitant évaluer le comportement de DeepSeek-V4 avant le durcissement pour la production.
Comment accéder et utiliser l’API Deepseek v4 Flash
Étape 1 : S’inscrire pour obtenir une clé API
Connectez-vous à cometapi.com. Si vous n’êtes pas encore utilisateur, veuillez d’abord vous inscrire. Connectez-vous à votre CometAPI console. Obtenez la clé API d’identification d’accès de l’interface. Cliquez sur “Add Token” au jeton API dans le centre personnel, obtenez la clé de jeton : sk-xxxxx et soumettez.
Étape 2 : Envoyer des requêtes à l’API deepseek v4 flash
Sélectionnez le point de terminaison “deepseek-v4-flash” pour envoyer la requête API et définir le corps de la requête. La méthode de requête et le corps de la requête sont obtenus à partir de la documentation API de notre site Web. Notre site propose également un test Apifox pour votre commodité. Remplacez <YOUR_API_KEY> par votre clé CometAPI réelle de votre compte. Où l’appeler : format Anthropic Messages et format Chat.
Insérez votre question ou demande dans le champ content — c’est à cela que le modèle répondra. Traitez la réponse de l’API pour obtenir la réponse générée.
Étape 3 : Récupérer et vérifier les résultats
Traitez la réponse de l’API pour obtenir la réponse générée. Après traitement, l’API répond avec le statut de la tâche et les données de sortie. Activez des fonctionnalités telles que le streaming, la mise en cache des prompts, ou la gestion du long contexte via des paramètres standard.