DeepSeek-V4-Flash техникалық сипаттамалары
| Тармақ | Мәліметтер |
|---|---|
| Модель | DeepSeek-V4-Flash |
| Провайдер | DeepSeek |
| Сериясы | DeepSeek-V4 preview series |
| Архитектура | Сарапшылар қоспасы (MoE) |
| Жалпы параметрлер саны | 284B |
| Белсендірілген параметрлер | 13B |
| Контекст ұзындығы | 1,000,000 токен |
| Дәлдік | FP4 + FP8 аралас |
| Ойлау режимдері | Non-think, Think, Think Max |
| Шығару мәртебесі | Preview model |
| Лицензия | MIT License |
DeepSeek-V4-Flash деген не?
DeepSeek-V4-Flash — DeepSeek-тің V4 сериясындағы тиімділікке бағытталған алдын ала қаралым моделі. Ол белсенді бөлігі салыстырмалы түрде шағын Mixture-of-Experts тілдік моделі ретінде жасалған, бұл оған жауап беруін шапшаң сақтай отырып, 1M-токендік өте үлкен контекст терезесін қолдауға мүмкіндік береді.
DeepSeek-V4-Flash негізгі мүмкіндіктері
- Миллион-токендік 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 284B жалпы параметрді қолданады, бірақ әр сұранымға тек 13B белсендірілген параметр қолданылады; бұл баптау жылдамырақ және тиімдірек инференске бағытталған.
- Үш ойлау режимі: Non-think, Think және Think Max тапсырма қиындаған кезде жылдамдық пен тереңірек пайым арасында таңдау жасауға мүмкіндік береді.
- Ұзын контекстке арналған қуатты архитектура: DeepSeek мәліметінше, V4 сериясы ұзын контекст тиімділігін арттыру үшін Compressed Sparse Attention және Heavily Compressed Attention тәсілдерін біріктіреді.
- Код жазу және агент мінез-құлқында бәсекеге қабілеттілік: Модель картасында HumanEval, SWE Verified, Terminal Bench 2.0 және BrowseComp сияқты кодтау және агенттік бенчмарктерде жоғары нәтижелер көрсетілген.
- Ашық салмақтар және жергілікті орналастыру: Шығарылым құрамына модель салмақтары, жергілікті инференс бойынша нұсқаулық және MIT License кіреді, бұл өзіндік хостинг пен эксперименттерді практикалық етеді.
DeepSeek-V4-Flash эталондық өнімділігі
Ресми модель картасынан алынған таңдамалы нәтижелер DeepSeek-V4-Flash-тың негізгі бірнеше бенчмарктерде DeepSeek-V3.2-Base-тен жақсарғанын 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 |
Пайымдау және агенттік тапсырмалар кестесінде Flash нұсқасы терминал және бағдарламалық қамтамасыз ету тапсырмаларында да жақсы нәтижелер көрсетеді: Flash Max Terminal Bench 2.0-да 56.9 және SWE Verified-те 79.0-ге жетеді, дегенмен ең күрделі, білімге тәуелді және агенттік тапсырмаларда ауқымды Pro моделінен кейін қалады.
DeepSeek-V4-Flash vs DeepSeek-V4-Pro vs DeepSeek-V3.2
| Модель | Ең қолайлы | Шектеуі |
|---|---|---|
| DeepSeek-V4-Flash | Жылдам, ұзын контекстті жұмыстар, кодтау көмекшілері және жоғары өткізу қабілетті агент ағындары | Таза білім және ең күрделі агенттік тапсырмаларда Pro-дан сәл төмен |
| DeepSeek-V4-Pro | Ең жоғары қабілетті тапсырмалар, тереңірек пайым және қиынырақ агент 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-тен төмен бенчмарк көрсеткіштері |
DeepSeek-V4-Flash-тың әдеттегі қолданылу жағдайлары
- Ұзақ құжаттарды талдау келісімшарттар, зерттеу жинақтары, қолдау білім базалары және ішкі уикилер үшін.
- Кодтау көмекшілері, үлкен репозиторийлерді қарау, көптеген файлдар бойынша нұсқауларды орындау және контексті сақтап тұру қажет жағдайларда.
- Агенттік жұмыс процестері, мұнда модельге пайымдау, құралдарды шақыру және ой желісін жоғалтпай итерация жасау қажет.
- Кәсіпорындық чат жүйелері, өте үлкен контекст терезесінен және жеңіл орналастырудан пайда көретін.
- Жергілікті прототиптік орналастырулар, өндіріске енгізуді қатаңдатпас бұрын DeepSeek-V4 мінез-құлқын бағалағысы келетін командалар үшін.
Deepseek v4 Flash API-ге қалай қол жеткізу және пайдалану
1-қадам: API кілтін алу үшін тіркелу
cometapi.com сайтына кіріңіз. Егер сіз әлі пайдаланушымыз болмасаңыз, алдымен тіркеліңіз. өзіңіздің CometAPI console бөліміне кіріңіз. Интерфейстің қолжеткізу тіркеу деректері — API кілтін алыңыз. Жеке кабинеттегі API token бөлімінде “Add Token” түймесін басып, токен кілтін алыңыз: sk-xxxxx және жіберіңіз.
2-қадам: deepseek v4 flash API-на сұранымдар жіберу
API сұранымын жіберу үшін “deepseek-v4-flash” endpoint-ін таңдаңыз және сұраным денесін орнатыңыз. Сұраным әдісі мен денесі біздің веб-сайттағы API құжатынан алынады. Ыңғайлылық үшін сайтта Apifox арқылы тестілеу қарастырылған. Есептік жазбаңыздағы нақты CometAPI кілтімен <YOUR_API_KEY> мәнін ауыстырыңыз. Қай жерде шақыруға болады: Anthropic Messages форматы және Chat форматы.
Сұрағыңызды немесе өтінішіңізді content өрісіне енгізіңіз — модель осыған жауап береді. Жасалған жауапты алу үшін API жауаптарын өңдеңіз.
3-қадам: Нәтижелерді алу және тексеру
Жасалған жауапты алу үшін API жауаптарын өңдеңіз. Өңдеуден кейін API тапсырма мәртебесі мен шығыс деректерін қайтарады. Стандартты параметрлер арқылы streaming, prompt caching немесе ұзын контекстті өңдеу сияқты мүмкіндіктерді іске қосыңыз.