Specifiche tecniche di DeepSeek-V4-Flash
| Voce | Dettagli |
|---|---|
| Modello | DeepSeek-V4-Flash |
| Fornitore | DeepSeek |
| Famiglia | Serie di anteprima DeepSeek-V4 |
| Architettura | Mixture-of-Experts (MoE) |
| Parametri totali | 284B |
| Parametri attivati | 13B |
| Lunghezza del contesto | 1,000,000 tokens |
| Precisione | FP4 + FP8 misto |
| Modalità di ragionamento | Non-think, Think, Think Max |
| Stato di rilascio | Modello in anteprima |
| Licenza | MIT License |
Che cos'è DeepSeek-V4-Flash?
DeepSeek-V4-Flash è il modello in anteprima della serie V4 di DeepSeek focalizzato sull’efficienza. È costruito come un modello linguistico Mixture-of-Experts con un’impronta attiva relativamente ridotta rispetto alle sue dimensioni, il che lo rende reattivo pur supportando una finestra di contesto molto ampia da 1M-token.
Caratteristiche principali di DeepSeek-V4-Flash
- Contesto da un milione di token: Il modello supporta una finestra di contesto da 1,000,000 token, adatta a documenti molto lunghi, grandi codebase e sessioni multi-step di agenti.
- Progettazione MoE orientata all'efficienza: Usa 284B parametri totali ma solo 13B parametri attivati per richiesta, una configurazione pensata per un'inferenza più rapida ed efficiente.
- Tre modalità di ragionamento: Non-think, Think e Think Max consentono di scambiare velocità con un ragionamento più profondo quando il compito si fa complesso.
- Architettura robusta per lunghi contesti: DeepSeek afferma che la serie V4 combina Compressed Sparse Attention e Heavily Compressed Attention per migliorare l’efficienza sui lunghi contesti.
- Coding competitivo e comportamento da agente: La scheda del modello riporta risultati solidi in benchmark di coding e agentici, inclusi HumanEval, SWE Verified, Terminal Bench 2.0 e BrowseComp.
- Pesi aperti e deployment locale: La release include i pesi del modello, linee guida per l’inferenza locale e una MIT License, rendendo pratici l’auto-hosting e la sperimentazione.
Prestazioni nei benchmark di DeepSeek-V4-Flash
Risultati selezionati dalla scheda ufficiale del modello mostrano che DeepSeek-V4-Flash migliora rispetto a DeepSeek-V3.2-Base su diverse metriche di base:
| 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 |
Nella tabella reasoning-and-agent, la variante Flash mostra inoltre risultati solidi su task terminal e software, con Flash Max che raggiunge 56.9 su Terminal Bench 2.0 e 79.0 su SWE Verified, pur rimanendo dietro al modello Pro più grande nei task più difficili e ricchi di conoscenza e agenticità.
DeepSeek-V4-Flash vs DeepSeek-V4-Pro vs DeepSeek-V3.2
| Modello | Uso ideale | Compromesso |
|---|---|---|
| DeepSeek-V4-Flash | Lavori veloci a lungo contesto, assistenti di coding e flussi agent ad alta intensità | Leggermente dietro a Pro su pura conoscenza e i task agentici più complessi |
| DeepSeek-V4-Pro | Task di massima capacità, ragionamento più profondo e workflow di agent più difficili | Più pesante e meno orientato all’efficienza rispetto a Flash |
| DeepSeek-V3.2 | Baseline più vecchia per confronto e pianificazione di migrazione | Prestazioni di benchmark inferiori rispetto a V4-Flash nelle tabelle ufficiali |
Casi d'uso tipici per DeepSeek-V4-Flash
- Analisi di documenti lunghi per contratti, pacchetti di ricerca, knowledge base di supporto e wiki interni.
- Assistenti di coding che devono ispezionare grandi repository, seguire istruzioni su molti file e mantenere vivo il contesto.
- Workflow di agenti in cui il modello deve ragionare, chiamare strumenti e iterare senza perdere il filo.
- Sistemi di chat enterprise che beneficiano di una finestra di contesto molto ampia e di un deployment a bassa frizione.
- Deployment locali prototipali per team che vogliono valutare il comportamento DeepSeek-V4 prima dell’industrializzazione.
Come accedere e usare Deepseek v4 Flash API
Passaggio 1: Registrati per la chiave API
Accedi a cometapi.com. Se non sei ancora nostro utente, registrati prima. Entra nella tua CometAPI console. Ottieni la chiave API di credenziali di accesso dell’interfaccia. Clicca “Add Token” nella sezione del token API del centro personale, ottieni la chiave del token: sk-xxxxx e invia.
Passaggio 2: Invia richieste all’API deepseek v4 flash
Seleziona l’endpoint “deepseek-v4-flash” per inviare la richiesta API e imposta il corpo della richiesta. Il metodo e il corpo della richiesta sono disponibili nella documentazione API del nostro sito. Il nostro sito fornisce anche test su Apifox per tua comodità. Sostituisci <YOUR_API_KEY> con la tua chiave CometAPI effettiva dal tuo account. Dove chiamarla: formato Anthropic Messages e formato Chat.
Inserisci la tua domanda o richiesta nel campo content — è ciò a cui il modello risponderà. Elabora la risposta dell’API per ottenere l’output generato.
Passaggio 3: Recupera e verifica i risultati
Elabora la risposta dell’API per ottenere l’output generato. Dopo l’elaborazione, l’API risponde con lo stato del task e i dati di output. Abilita funzionalità come streaming, prompt caching o gestione dei lunghi contesti tramite parametri standard.