DeepSeek-V4-Flash техникалық сипаттамалары
| Параметр | Егжей-тегжей |
|---|---|
| Модель | DeepSeek-V4-Flash |
| Провайдер | DeepSeek |
| Сериясы | DeepSeek-V4 алдын ала қарау сериясы |
| Архитектура | Mixture-of-Experts (MoE) |
| Жалпы параметрлер | 284B |
| Белсендірілген параметрлер | 13B |
| Контекст ұзындығы | 1,000,000 токен |
| Дәлдік | FP4 + FP8 аралас |
| Ойлау режимдері | Non-think, Think, Think Max |
| Шығарылым мәртебесі | Алдын ала қарау моделі |
| Лицензия | MIT License |
DeepSeek-V4-Flash деген не?
DeepSeek-V4-Flash — DeepSeek-тің V4 сериясындағы тиімділікке бағытталған алдын ала қарау моделі. Ол салыстырмалы түрде шағын белсенді ізге ие Mixture-of-Experts тілдік моделі ретінде жасалған, бұл оған өте үлкен 1M-токенді контекст терезесін қолдай отырып, жедел әрекет етуге мүмкіндік береді.
DeepSeek-V4-Flash негізгі мүмкіндіктері
- Миллион токенді контекст: Модель 1,000,000 токендік контекст терезесін қолдайды, бұл оны өте ұзын құжаттар, үлкен код базалары және көпқадамды агент сессиялары үшін қолайлы етеді.
- Тиімділікке басымдық беретін MoE дизайны: Ол жалпы 284B параметрді қолданады, бірақ әр сұраныс үшін тек 13B белсендірілген параметрді іске қосады — бұл жылдамырақ әрі тиімдірек инференс мақсатындағы конфигурация.
- Үш ойлау режимі: Non-think, Think және Think Max тапсырма қиындаған кезде жылдамдықты тереңірек ойлауға айырбастауға мүмкіндік береді.
- Күшті ұзақ-контекст архитектурасы: DeepSeek айтуынша, V4 сериясы ұзақ контекст тиімділігін арттыру үшін Compressed Sparse Attention және Heavily Compressed Attention тәсілдерін біріктіреді.
- Кодтау және агенттік мінез-құлық бойынша бәсекеге қабілеттілік: Модель картасы HumanEval, SWE Verified, Terminal Bench 2.0 және BrowseComp сияқты кодтау және агенттік бенчмарктерде мықты нәтижелерді хабарлайды.
- Ашық салмақтар және жергілікті орналастыру: Релиз модель салмақтарын, жергілікті инференс бойынша нұсқаулықты және MIT License қамтиды, бұл өзінде орналастыруды және эксперименттерді іс жүзінде жүзеге асыруға мүмкіндік береді.
DeepSeek-V4-Flash бенчмарк нәтижелері
Ресми модель картасынан алынған таңдалған нәтижелер DeepSeek-V4-Flash моделі бірнеше негізгі бенчмарктерде DeepSeek-V3.2-Base-тен жоғары екенін көрсетеді:
| Бенчмарк | 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 |
Ойлау және агент тапсырмалары кестесінде Flash нұсқасы терминал және бағдарламалық міндеттерде де жақсы нәтижелер көрсетеді: Flash Max Terminal Bench 2.0-де 56.9-ға және SWE Verified-де 79.0-ге жетеді, бірақ ең күрделі, білімге тәуелді және агенттік тапсырмаларда үлкенірек Pro моделінен әлі де қалып қояды.
DeepSeek-V4-Flash vs DeepSeek-V4-Pro vs DeepSeek-V3.2
| Модель | Ең қолайлы | Компромисс |
|---|---|---|
| DeepSeek-V4-Flash | Жылдам, ұзақ-контекст жұмысы, кодтау көмекшілері және жоғары өткізу қабілетті агент ағындары | Таза білім және ең күрделі агенттік тапсырмаларда Pro-дан сәл төмен |
| DeepSeek-V4-Pro | Ең жоғары қабілеттілік талап ететін тапсырмалар, тереңірек ойлау және күрделірек агенттік жұмыс процестері | Flash-пен салыстырғанда ауырлау және тиімділікке азырақ бағытталған |
| DeepSeek-V3.2 | Салыстыру және көшу жоспары үшін ескі базалық нұсқа | Ресми кестелерде V4-Flash-қа қарағанда бенчмарк көрсеткіштері төмен |
DeepSeek-V4-Flash үшін әдеттегі қолдану жағдайлары
- Ұзын құжаттарды талдау — шарттар, зерттеу пакеттері, қолдау білім базалары және ішкі уикилер үшін.
- Көп файл бойынша нұсқауларды орындап, үлкен репозиторийлерді талдайтын және контексті сақтайтын кодтау көмекшілері.
- Модельге ойлау, құралдарды шақыру және контексті жоғалтпай итерациялау қажет болатын агенттік жұмыс процестері.
- Өте үлкен контекст терезесі мен оңай орналастырудың артықшылығын пайдаланатын кәсіпорынға арналған чат жүйелері.
- Өндірістік қатайтуға дейін DeepSeek-V4 мінез-құлқын бағалағысы келетін командаларға арналған прототиптік жергілікті орналастырулар.
Deepseek v4 Flash API-ге қалай қол жеткізу және пайдалану
1-қадам: API кілтіне тіркелу
cometapi.com сайтына кіріңіз. Егер сіз әлі пайдаланушы болмасаңыз, алдымен тіркеліңіз. CometAPI console жүйесіне кіріңіз. Интерфейстің қолжетімділік деректемесі ретінде API кілтін алыңыз. Жеке кабинеттегі API token бөлімінде “Add Token” түймесін басып, token кілтін алыңыз: sk-xxxxx және жіберіңіз.
2-қадам: deepseek v4 flash API-ға сұраныстар жіберу
API сұранысын жіберу үшін “deepseek-v4-flash” endpoint-ын таңдап, сұраныс денесін орнатыңыз. Сұраныс әдісі мен денесін біздің веб-сайттағы API құжаттамасынан алуға болады. Қолайлық үшін сайтымыз Apifox тестін де ұсынады. <YOUR_API_KEY> мәнін аккаунтыңыздағы нақты CometAPI кілтімен ауыстырыңыз. Қай жерде шақыруға болады: [Anthropic Messages] форматы және [Chat] форматы.
Сұрағыңызды немесе өтінішіңізді content өрісіне енгізіңіз — модель осыған жауап береді. Жауапты өңдеп, генерацияланған нәтижені алыңыз.
3-қадам: Нәтижелерді алу және тексеру
Генерацияланған жауапты алу үшін API жауабын өңдеңіз. Өңдегеннен кейін API тапсырма мәртебесі және шығыс деректерімен жауап қайтарады. Стандартты параметрлер арқылы ағындық беру, prompt кэштеу немесе ұзақ контекстті өңдеу сияқты мүмкіндіктерді қосыңыз.