TLDR DeepSeek-V4-Flash-0731 (2026 жылғы 31 шілдеде шықты) — DeepSeek-тің тиімді Mixture-of-Experts моделінің (жалпы 284B / белсенді 13B параметр, 1M-токендік контекст) ресми, өндірістік дайын нұсқасы. Нысаналы пост-оқыту арқылы агенттік код жазу, құралдарды пайдалану және көпқадамды бағдарламалық инженерияда үлкен серпіліс береді. Нативті түрде Responses API және OpenAI Codex-ті қолдайды. DeepSeek Harness — модельді сенімді автономды агентке айналдыруға арналған серіктес агент фреймворкі (ресми бағалауларда минимал режимі қолданылған; толық релиз жақында).
Бірге олар 2026 жылдың тамызына қарай ашық салмақты және API арқылы қолжетімді агенттік AI үшін құн/өнімділік арақатынасында ең мықты ұсыныстардың бірін ұсынады.
Негізгі түйіндер
- Жай пост-оқыту арқылы негізгі агенттік секіріс: сәуірдегі превьюмен бірдей 284B/13B архитектура, бірақ көрсеткіштер айтарлықтай жоғары (мысалы, Terminal Bench 2.1: 82.7 vs 61.8; DeepSWE: 54.4 vs 7.3).
- Белсенді параметрлері әлдеқайда аз болса да, бірнеше агент бенчмаркте DeepSeek-V4-Pro (Preview)-дан озады.
- Жетекші меншік модельдермен бәсекелі (бірқатар агент тапсырмаларында Claude Opus 4.8-ға жақын) және құны әлдеқайда төмен.
- Нативті 1M контекст, спекулятивті декодтау (DSpark), үш деңгейлі reasoning effort (low/high/max), MIT лицензиясы, ашық салмақтар.
- Responses API және Codex-тің ресми қолдауы (CLI, desktop, VS Code кеңейтімі).
- DeepSeek Harness (минимал режимі бағалауларда қолданылған) — ресми агент фреймворкі, жабық бета; көп ұзамай жария релиз күтіледі. DeepSeek Harness агенттің орындалу қабатын береді; модель + harness = өндірістік агент.
- Жоғары ауқымды код жазатын агенттер, терминал автоматтандыруы, құралдарды пайдалану және ұзын контекстті жұмыс процестері үшін мінсіз.
- DeepSeek модельдеріне CometAPI арқылы қолжетімді әрі бірыңғай құралдармен жұмыс істеңіз (OpenAI-үйлесімді эндпоинт, бәсекелі баға, мультимодельді маршрутизация).
DeepSeek V4 Flash 0731-та не жаңалық?
Ресми релиз мәртебесі өзгерді
Ең маңызды өзгеріс — DeepSeek V4 Flash 0731 енді API-дегі DeepSeek V4 Flash-тың ресми релизі, көпшілік бета. DeepSeek-тің 31 шілдедегі өзгерістер журналы әзірлеушілер бұрынғыдай deepseek-v4-flash моделін атын қолдана беріп, ең жаңа нұсқаға қол жеткізе алатынын айтады. Бұл миграция үшін маңызды, өйткені жаңа модель слагын енгізбейді және командаларға қолданыстағы маршруттау логикасының артында жаңартуды сынауға мүмкіндік береді.
DeepSeek бұл жаңарту тек V4 Flash API-ін жаңартатынын да айтады. V4 Pro API және қолданба/веб модельдері 31 шілдеде өзгермеген, ал ресми V4 Pro релизі көп ұзамай шықпақ. Басқаша айтқанда, бұл толық DeepSeek V4 отбасының жаңартуы емес. Бұл — нысаналы Flash жаңартуы.
Архитектура өзгермеді, пост-оқыту өзгерді
Негізгі архитектура өзгермеген: Mixture-of-Experts (MoE) моделі — жалпы 284 миллиард параметр, әр токенге тек 13 миллиард белсенді, ұзын контекстке оңтайланған гибридті назар және нативті 1 миллион токендік контекст терезесі. Жасау жылдамдығын арттыру үшін спекулятивті декодтау модулі (DSpark) тіркелген. Модель тек мәтінмен жұмыс істейді, reasoning effort деңгейін (low / high / max) реттеуді, құрал шақыруды, құрылымдалған шығысты қолдайды және еркін MIT лицензиясымен шығарылған.
Бұл айырмашылық маңызды. Көптеген жаңартулар модельді үлкейту арқылы жақсарады. Бұл жаңарту қызығырақ, өйткені DeepSeek параметр ізі өспестен агенттік қабілетте үлкен секіріс болды дейді. V4 Flash бұрынғыша жалпы 284B, белсенді 13B MoE, яғни V4 Pro-ның жалпы 1.6T, белсенді 49B дизайнымен салыстырғанда инференс кезінде әлдеқайда шағын.
Агенттік код жазу көрсеткіштері айтарлықтай өсті
DeepSeek-тің ресми кестесі терминал, репозиторий құрастыру, кибер, бағдарламалық инженерия, құрал пайдалану, автоматтандыру және фулл-стек кодтау тапсырмаларында үлкен жақсару көрсетеді. Ескі Flash превьюімен салыстырғандағы ең үлкен абсолютті секіріс DeepSWE-де: 54.4 қарсы 7.3, яғни 47.1 ұпай. Cybergym +38.0, DSBench-Hard +33.8, ал DSBench-FullStack +31.7 ұпайға жақсарған.
Сондықтан V4 Flash 0731 әдеттегі "жылдам модель" ретінде емес, код агенттері үшін әдепкі кандидат ретінде көбірек талқылануда. Құндылығы тек арзан чат емес. Бұл — арзан, ұзын контекстті, құралға қолайлы агент инференсі.
Responses API мен Codex қолдауы пайда болды
31 шілдедегі DeepSeek өзгерістер журналы ресми V4 Flash Responses API форматтарын нативті қолдайтынын және арнайы Codex-ке бейімделгенін айтады. DeepSeek-тің Responses API нұсқаулығы формат Codex сұранысына жауап ретінде қосылғанын, базалық URL https://api.deepseek.com екенін және қазіргіде deepseek-v4-flash қолдайтынын көрсетеді.
Бұл маңызды, өйткені Codex-стильді әзірлеу жұмыс ағындары жай чат сессиялары емес. Оларға құрылымдалған енгізу және шығыс нысандары, reasoning элементтері, құрал шақыру, файл өзгерту операциялары, ағындық оқиғалар, пайдалану метрикасы және код агенттерімен интеграция қажет. DeepSeek-тің қолдауы OpenAI Responses API мүмкіндіктерінің толық көшірмесі емес, бірақ V4 Flash-ты код агенттерімен тәжірибе жасау үшін әлдеқайда практикалық drop-in кандидатқа айналдырады.
Ресми V4-Flash нұсқасының өнімділік бенчмарктері
Әзірлеушілер ескеруі тиіс бенчмарк ескертпелері
Ресми бағалау нәтижелері (модель картасында DeepSeek хабарлаған) превьюден және таңқаларлығы, әлдеқайда үлкен V4-Pro Preview-ден агент-орталық тапсырмаларда үлкен секірістер көрсетеді. Код-агент бенчмарктері үшін бағалаулар DeepSeek Harness-тің минимал режимін қолданған, reasoning effort — max, temperature = 1.0, top_p = 0.95.
Мұның екі салдары бар. Біріншіден, нәтиже ішінара модель+harness нәтижесі. Егер сіздің агент рантаймыңызда құралдар, shell рұқсаттары, контекст менеджменті, қайта әрекет ету, патч ережелері немесе қате өңдеу басқаша болса, дәл сондай ұпай алмауыңыз мүмкін. Екіншіден, DeepSeek жеткілікті harness пен бағалау орнатылымын шығарғанға дейін тәуелсіз қайталау шектеулі.
DeepSeek-тің ресми бенчмарк кестесі
| Бенчмарк | V4-Flash-0731 | V4-Flash Preview | V4-Pro Preview | GLM-5.2 | Opus-4.8 |
|---|---|---|---|---|---|
| Terminal Bench 2.1 | 82.7 | 61.8 | 72.1 | 81.0 | 85.0 |
| NL2Repo | 54.2 | 39.4 | 38.5 | 48.9 | 69.7 |
| Cybergym | 76.7 | 38.7 | 52.7 | — | 83.1 |
| DeepSWE | 54.4 | 7.3 | 12.8 | 46.2 | 58.0 |
| Toolathlon-Verified | 70.3 | 49.7 | 55.9 | 59.9 | 76.2 |
| Agents’ Last Exam | 25.2 | 15.8 | 16.5 | 23.8 | 25.7 |
| AutomationBench Public | 25.1 | 10.8 | 12.8 | 12.9 | 27.2 |
| DSBench-FullStack † | 68.7 | 37.0 | 41.8 | 61.8 | 71.6 |
| DSBench-Hard † | 59.6 | 25.8 | 31.1 | 54.5 | 71.7 |
Осы тоғыз бенчмарк бойынша V4 Flash 0731 орта есеппен 55.2 ұпай. Ескі V4 Flash превьюі — 29.6, ал V4-Pro Preview — 34.9. Бұл V4 Flash 0731 осы кестеде Flash превьюінен шамамен 25.6-ға және V4-Pro Preview-ден 20.3-ке жоғары дегенді білдіреді.
Үшінші тарап сигналдары
ARC Prize V4 Flash 0731 үшін max effort режимінде ARC-AGI-1 Semi-Private-те 89.0% және ARC-AGI-2 Semi-Private-те 61.4% көрсетеді, тапсырма құны тиісінше $0.02 және $0.04. Бұлар код-агент бенчмарктері емес, бірақ жоғары effort-та модель reasoning тапсырмаларында бәсекелі екенін көрсетеді.
Әсіресе DeepSWE (бағдарламалық инженерия агент циклі) және Cybergym бойынша табыстар айқын. Тәуелсіз өлшемдер (мысалы, Artificial Analysis) Terminal-Bench бойынша сәл төмендеу — шамамен 79% — бірақ әлі де күшті нәтижелерді хабарлап, вендор harness көрсеткіштері әдетте оптимистік болатынын еске салады.
Бұрынғы V4 бағалауларынан және үшінші тарап агрегаторларынан қосымша контекст max-reasoning режимінде білім мен кодтау қабілетінің күшті екенін көрсетеді (GPQA Diamond шамамен 88–91%, LiveCodeBench — дереккөзге байланысты жоғары 80–90%). 0731 пост-оқыту дәл осы превьюде жетіспеген агент сенімділігін ашты.
DeepSeek-V4-Flash енді Responses API мен Codex-ті қолдайды
Стратегиялық маңызды қосымша — OpenAI-дың Responses API нативті қолдауы. DeepSeek-тің ресми құжаттамасы қазіргі таңда Responses API deepseek-v4-flash моделін қолдайтынын растайды (Pro қолдауы 2026 ж. тамыздың басында күтіледі). Базалық URL бұрынғыша https://api.deepseek.com.
Бұл әзірлеуші тәжірибесін едәуір жақсартады. Responses API және Codex қолдауына дейін DeepSeek V4 Flash-ты мәтіндік модель ретінде шақыруға болатын, бірақ код агентіне көбірек интеграция бөлшектерін өзі көпірлеу қажет еді. Енді модель функция шақыру, ағындық оқиғалар, reasoning элементтері және патч қолдану бар Responses-стиль семантикасын күтетін жұмыс ағындарына тікелей сай келеді.
Responses API қолдауы нені қамтиды
DeepSeek-тің Responses API-і /responses жолында OpenAI Responses API форматында модель жауаптарын жасайды. Responses API model, input, instructions, stream, temperature, top_p, max_output_tokens, top_logprobs, құралдар, құрал таңдау, reasoning effort, мәтін форматы және пайдалану есебін қолдайды. API күйсіз (stateless), сондықтан көпайналымды өзара әрекет үшін клиенттер толық диалог тарихын жіберуі керек.
Ең маңызды үйлесімділік жайттары практикалық тұрғыдан:
- Қазіргіде Responses API үшін тек
deepseek-v4-flashқолдау бар. developerхабарламаларыsystemхабарламалары ретінде қаралады.- Функция құралдары, ағындық жіберу, reasoning effort-ті реттеу және серверлік веб-іздеу қолдау табады.
- Арнаулы құрал түрі тек
apply_patchүшін қолдау табады — бұл Codex үйлесімділігі үшін маңызды. - Сурет пен файл енгізулері қолдау таппайды; сурет енгізу бөліктері орынбасар мәтінге ауыстырылады.
previous_response_id,conversation,store, background режимі, метадеректер және кейбір контекст-менеджмент мүмкіндіктері қолдау таппайды.- Қолдауы жоқ параметрлер үнсіз еленбеуі мүмкін, сондықтан продакшнда күтілетін мінез-құлықты нақты сынаңыз.
Әзірлеушілер үшін түйін: Responses API қолдауы жай синтаксистік деталь емес. Ол DeepSeek V4 Flash-ты қазіргі функция шақыру, ағындық оқиғалар, reasoning элементтері және патч қолдануды бірізді көрсету қажет болатын заманауи код агенттері протоколына отырғызады.
Күйсіз дизайн (диалог тарихын клиент басқарады). Мысал (Python):
from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="<DeepSeek API Key>", base_url="https://api.deepseek.com")
response = client.responses.create(
model="deepseek-v4-flash",
instructions="You are a helpful coding assistant.",
input="Refactor this Python function for better readability...",
reasoning={"effort": "max"}
)
print(response.output_text)
Толық мәлімет және Codex-пен интеграция нұсқаулығы: DeepSeek API Docs – Responses API және Integrate with Codex.
Codex қолдауы нені білдіреді
DeepSeek-тің Codex интеграция нұсқаулығы Codex модельдермен Responses API арқылы сөйлесетінін айтады, ал DeepSeek енді оны нативті қолдайды. Бұл Codex-пен тікелей интеграцияны қамтиды (OpenAI-дың код агент экожүйесі — CLI, ChatGPT desktop қолданбасы және VS Code үшін кеңейтім).
Әзірлеушілер провайдерді бір рет баптау скрипті арқылы немесе ~/.codex/config.toml және модельдер каталог файлын өңдеу арқылы конфигурациялай алады. Орнатқаннан кейін Codex клиенттері DeepSeek-V4-Flash-ты танып, оның құрал шақыру, apply_patch, веб-іздеу және reasoning мүмкіндіктерін қолдана алады.
DeepSeek V4 Flash пен DeepSeek V4 Pro салыстыру
| Аспект | V4-Flash-0731 | V4-Pro (әдеттегі / Preview) |
|---|---|---|
| Жалпы / Белсенді параметрлер | 284B / 13B | ~1.6T / 49B |
| Контекст терезесі | 1M tokens | 1M tokens |
| Күшті жақтары | Агенттік код жазу, терминал, құн, жылдамдық | Ең терең reasoning, білім, ең қиын тапсырмалар |
| Агент бенчмарк артықшылығы | Жарияланған 0731 агент сериясында жеңеді | Бұрынғы бағалауларда таза білім және күрделі көпфайлдыда мықты |
| Әдеттегі API бағасы | ~$0.14 in / $0.28 out (кэш түскенде әлдеқайда төмен) | Айтарлықтай жоғары (тарихи 3–12×) |
| Қайда тиімді | Жоғары ауқымды агенттер, өндірістік код циклдері, құнға сезімтал қолданбалар | Шекаралық зерттеулер, максималды қабілет қажет бірлі-жарым тапсырмалар |
| Ашық салмақтар | Иә (MIT) | Иә (MIT) |
Әзірлеушілер алдымен қайсысын қолдануы керек?
0731 бенчмарк кестесінде шағын Flash моделі листингтегі агент тапсырмаларында Pro превьюінен озық. Дегенмен таза білімді алу немесе ең ауыр reasoning мәселелерінде тәуелсіз және бұрынғы бағалауларда Pro жиі басым. Тәжірибеде көптеген командалар қазір агенттік жұмыс жүктемелерінің басым бөлігіне Flash-ты әдепкі қылып, тек ең талапшыл тапсырмаларға Pro-ға (немесе басқа шекаралық модельдерге) эскалациялайды.
Осындай маршруттау стратегиясында CometAPI көмектесе алады. Бір модельді барлық жүктемелерге қатаң бекітудің орнына, CometAPI арқылы модель таңдауды, логтауды, құнды бақылауды және фолбэк саясаттарын орталықтандырыңыз. Мысалы:
- Репозиторийді қысқаша мазмұндауға, рефактор жоспарлауына, код шолу драфттарына, генерацияланған тесттерге, құрылымдалған экстракцияға, ұзын контекстті QA-ға және қайталанатын агент циклдеріне V4 Flash қолданыңыз.
- Тапсырмада бизнес-тәуекел жоғары, талаптар бұлыңғыр, продакшн коды нәзік немесе қайталап сәтсіздік көп болса — V4 Pro-ға немесе басқа премиум модельге эскалациялаңыз.
- Сайып келгенде маңызды метриканы қадағалаңыз: долларына қабылданған түзетулер, сағатына сәтті тапсырмалар немесе адамның шолу минуттарының үнемі.
DeepSeek Harness деген не?
DeepSeek Harness — модельдерді сенімді автономды агентке айналдыруға арналған DeepSeek-тің ресми агент фреймворкі / орындалу қабаты. Компания формуланы қарапайым қылады: Модель + Harness = Агент.
V4-Flash-0731-дің ресми бағалауларында қазірдің өзінде DeepSeek Harness-тің “минимал режимі” қолданылды. Толық өнім әлі шығарылуда (2026 ж. шілде аяғы — тамыз басында рекрутинг және ерте тестілеу белсенді болды). Команданы Cui Tianyi басқарады (кванттық трейдинг жүйелері бэкграунды), ал вакансия сипаттамалары DeepSeek-V4 мүмкіндіктерімен терең интеграцияны — префикс кэштеу, ұзын контекст менеджменті, KV-кэш оңтайландыру, құраларды тізбектеу, қате қалпына келтіру және автоматты қайта әрекеттер — баса айтады.
Harness LangChain-стильді жалпы орам емес. Ол модельмен бірлесіп жобалануда, сондықтан контекст менеджменті, құралдарды оркестрациялау, дәлел жинау және жөндеу циклдері V4-ке тән тиімділіктерді (сирек назар, кэштеу, reasoning режимдері) барынша пайдаланады. Қауымдастық жобалары мен үшінші тарап harness-тері де бар, бірақ ресми Harness модель–рантайм байланысын мүмкіндігінше тығыз етуді көздейді.
Толық релизде мына мүмкіндіктер күтіледі:
- Кодтау және автоматтандыру үшін құрылымдалған агент циклдері.
- Қауіпсіздік қақпалары және мақұлдау ағындары.
- Ұзақ көкжиекті тапсырмаларға тиімді контекст өңдеу.
- Бақыламдылық және артефакт генерациясы.
Толық релизге дейін әзірлеушілер V4-Flash-0731-ді бар агент фреймворктермен жұптап немесе Responses API + Codex жолын қолданып-ақ күшті нәтижелерге жете алады.
Баға, қолжетімділік және практикалық енгізу
- Ресми API бағасы (шамамен): $0.14 / 1M енгізу токені (кэш miss), кэш hit кезінде шамамен $0.0028–0.03, $0.28 / 1M шығару токені. Жоғары параллелдік шектер.
- MIT бойынша Hugging Face-та ашық салмақтар; жергілікті/өзіңізде орналастыруға арналған квантталған GGUF нұсқалары кең қолжетімді (толық дәлдік VRAM-ды көп қажет етеді).
- Спекулятивті декодтау (DSpark) және гибридті назар ұзын контекстті инференсті салыстырмалы тиімді ұстайды.
- Қолдау табатын инференс қозғалтқыштары: vLLM, SGLang және басқалар, құжатталған рецепттермен.
Көптеген командалар үшін ең оңай өндірістік жол — OpenAI-үйлесімді шлюз. CometAPI бір эндпоинт арқылы (https://api.cometapi.com/v1) DeepSeek модельдеріне (V4 сериясы қоса) жүздеген басқа модельдермен бірге бірыңғай қолжетімділік ұсынады. Артықшылықтары — мультимодельді маршруттауды жеңілдету, тікелей провайдерлермен салыстырғанда бәсекелі немесе жеңілдетілген баға, пайдалану аналитикасы және қолданба коды өзгермей Flash, Pro және басқа модельдер арасында ауысу мүмкіндігі. Бұл фолбэк немесе күрделілік/құн бойынша маршруттайтын агенттік жүйелер үшін өте ыңғайлы.
Бұл мақала жазылған сәтте CometAPI-дің DeepSeek V4 Flash салыстыру кестесінде бастапқы енгізу бағасы 1M токенге $0.12, шығару бағасы 1M токенге $0.24, 24 сағаттағы 100.0% жұмыс уақыты және 2941 мс байқалған жауап уақыты көрсетілген. DeepSeek сондай-ақ жалпы API бағалары жақында өсуі мүмкін екенін ескертеді. Бағалар өзгеруі ықтимал болғандықтан, қауіпсіз жариялау формулировкасы: өндірістік бюджеттерді бекітпестен бұрын CometAPI-дің тірі каталогын және DeepSeek-тің ресми бағасын тексеріңіз.
Әзірлеушілер мен командаларға практикалық ұсынымдар
- Агенттік код жазу үшін алдымен Flash-0731-ден бастаңыз — құн/өнімділік қатынасы терминал, репозиторий және көпқұралды жұмыс процестері үшін қазір өте мықты. Ең қиын тапсырмаларға max reasoning effort + Harness-стиль циклдерін қолданыңыз.
- Жергілікті инференс үшін Hugging Face-тан жүктеп, DSpark-ты іске қосатын ресми vLLM/SGLang рецепттерін ұстаныңыз.
- Егер Codex қолдансаңыз немесе заманауи құрал шақыру семантикасын қаласаңыз, Responses API арқылы интеграциялаңыз.
- Ең жоғары құн бақылауы мен деректер құпиялығы үшін өзіңізде орналастырыңыз немесе квантталған салмақтарды қолданыңыз.
- Ақылды маршруттаңыз — көлем үшін Flash, ал аса қиын ұзын құйрықты тапсырмаларға Pro (немесе басқа ірі модельдер).
- Егер стегіңіз DeepSeek-ті басқа провайдерлермен бірге қолданса, әсіресе мультимодельді қолжетімділікті жеңілдету үшін CometAPI-ді қарастырыңыз.
Қорытынды
DeepSeek-V4-Flash-0731 тиімді агенттік AI-де бетбұрыс сәтті білдіреді. Салыстырмалы шағын MoE (белсенді 13B) арқылы нысаналы пост-оқытумен шекаралық деңгейдегі агенттік өнімділік беріп, әрі арнайы Harness және заманауи API үйлесімділігімен (Responses + Codex) жұптастыра отырып, DeepSeek құнды кодтау және автоматтандыру агенттеріне қатысты күтулерді қайта белгіледі.
Сіз ашық салмақтарды өзіңізде орналастырсаңыз да, ресми API-ды шақырсаңыз да немесе CometAPI секілді бірыңғай шлюз арқылы маршруттасаңыз да, V4-Flash-0731 + дамып келе жатқан Harness экожүйесі келесі буын AI агенттері үшін жоғары өнімді, құнды іргетас ұсынады.
Жиі қойылатын сұрақтар
DeepSeek V4 Flash 0731 деген не?
DeepSeek V4 Flash 0731 — DeepSeek API-дегі DeepSeek V4 Flash-тың ресми көпшілік бета релизі, 2026 жылғы 31 шілдедегі өзгерістер журналында жарияланған. Ол API модель атауын deepseek-v4-flash күйінде сақтай отырып, превью нұсқасын алмастырады.
DeepSeek V4 Flash 0731-та не жаңа?
Басты өзгерістер — агенттік бенчмарк өнімділігінің күшеюі, нативті Responses API қолдауы, Codex-ке бейімделу және ресми V4 Flash билді қайта пост-оқыту. DeepSeek модель архитектурасы мен өлшемі превьюмен бірдей қалғанын айтады.
DeepSeek V4 Flash 0731 Codex-ті қолдай ма?
Иә. DeepSeek-тің Codex нұсқаулығы бойынша қазір Codex интеграциясын тек deepseek-v4-flash қолдайды. Ол Responses API арқылы жұмыс істейді және Codex CLI, ChatGPT desktop қолданбасы және VS Code IDE кеңейтімімен бапталуы мүмкін.
DeepSeek Harness деген не?
DeepSeek Harness — тіл модельдерін автономды кодтау немесе жұмыс процесі агенттеріне айналдыруға арналған DeepSeek-тің агент фреймворкі. Қоғамдық есептер harness — құралдарды, контекстті, файлдарды, командаларды орындауды және көпқадамды жұмыс ағындарын басқаратын қабат деп сипаттайды. DeepSeek V4 Flash 0731 бенчмарк орнатылымында Harness-тің минимал режимі қолданылған.
DeepSeek V4 Flash-қа CometAPI арқылы қалай қолжеткіземін?
ComетAPI-дің OpenAI-үйлесімді эндпоинтын қолданыңыз, модель ID — deepseek-v4-flash. CometAPI модель бетінде /v1/chat/completions үшін cURL, Python және JavaScript мысалдары, сондай-ақ модель сипаттамалары, бағалар және аптайм бар.
DeepSeek V4 Flash DeepSeek V4 Pro-дан жақсы ма?
31 шілдедегі бенчмарк кестесінде V4 Flash 0731 көрсетілген агент бенчмарктерінің барлығында V4-Pro Preview-ден жоғары. Бұл Flash әрдайым Pro-дан жақсы дегенді білдірмейді. Pro үлкенірек және көптеген білімге тәуелді және қиын reasoning тапсырмаларында әлі де мықты. Құнға сезімтал агенттік жүктемелер үшін Flash-ты әдепкі етіп, аса күрделі тапсырмаларға Pro-ға эскалация жасаңыз.