Specifiche tecniche di DeepSeek-V4-Flash
| Voce | Dettagli |
|---|---|
| Modello | DeepSeek-V4-Flash |
| Fornitore | DeepSeek |
| Famiglia | DeepSeek-V4 preview series |
| 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 incentrato sull'efficienza. È costruito come un modello linguistico Mixture-of-Experts con un'impronta attiva relativamente ridotta rispetto alle sue dimensioni, il che lo aiuta a rimanere 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, il che lo rende adatto a documenti molto lunghi, grandi codebase e sessioni di agenti multi-step.
- Design MoE orientato all’efficienza: Utilizza 284B parametri totali ma solo 13B parametri attivati per richiesta, una configurazione mirata a un’inferenza più rapida ed efficiente.
- Tre modalità di ragionamento: Non-think, Think e Think Max consentono di sacrificare velocità in cambio di un ragionamento più profondo quando il compito si fa più difficile.
- 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 e comportamento agent competitivo: La scheda del modello riporta risultati solidi su benchmark di coding e agent, inclusi HumanEval, SWE Verified, Terminal Bench 2.0 e BrowseComp.
- Pesi aperti e distribuzione locale: Il rilascio include i pesi del modello, indicazioni per l’inferenza locale e una MIT License, il che rende pratici il self-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 diversi benchmark fondamentali:
| 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 su ragionamento e agent, la variante Flash registra inoltre risultati solidi su attività da terminale 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 compiti più difficili e ricchi di conoscenza e nelle attività agentiche più complesse.
DeepSeek-V4-Flash vs DeepSeek-V4-Pro vs DeepSeek-V3.2
| Modello | Ambito ideale | Compromesso |
|---|---|---|
| DeepSeek-V4-Flash | Lavori rapidi e con contesti lunghi, assistenti di coding e flussi agent ad alto throughput | Leggermente dietro a Pro sulla pura conoscenza e sui compiti agentici più complessi |
| DeepSeek-V4-Pro | Attività di massime capacità, ragionamento più profondo e workflow agent più difficili | Più pesante e meno orientato all’efficienza rispetto a Flash |
| DeepSeek-V3.2 | Baseline precedente per confronto e pianificazione della migrazione | Prestazioni ai 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 repository grandi, seguire istruzioni su molti file e mantenere vivo il contesto.
- Workflow di agent 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 una distribuzione a bassa frizione.
- Distribuzioni locali prototipali per team che vogliono valutare il comportamento di DeepSeek-V4 prima dell’irrobustimento per la produzione.
Come accedere e usare l’API Deepseek v4 Flash
Passaggio 1: Registrati per ottenere la chiave API
Accedi a cometapi.com. Se non sei ancora nostro utente, registrati prima. Accedi alla tua CometAPI console. Ottieni la chiave API delle credenziali di accesso dell’interfaccia. Fai clic su “Add Token” nella sezione API token 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 reperibili nella documentazione API sul nostro sito. Il nostro sito offre anche test Apifox per la tua comodità. Sostituisci <YOUR_API_KEY> con la tua chiave CometAPI reale del tuo account. Dove chiamarlo: 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 la risposta generata.
Passaggio 3: Recupera e verifica i risultati
Elabora la risposta dell’API per ottenere la risposta generata. Dopo l’elaborazione, l’API risponde con lo stato dell’attività e i dati di output. Abilita funzionalità come streaming, caching del prompt o gestione del contesto lungo tramite parametri standard.