DeepSeek-V4-Flash техникалық сипаттамалары
| Параметр | Мәліметтер |
|---|---|
| Модель | DeepSeek-V4-Flash |
| Провайдері | DeepSeek |
| Сериясы | DeepSeek-V4 алдын-ала шолу сериясы |
| Архитектура | Mixture-of-Experts (MoE) |
| Жалпы параметрлер саны | 284B |
| Белсендірілген параметрлер | 13B |
| Контекст ұзындығы | 1,000,000 tokens |
| Дәлдік | FP4 + FP8 аралас |
| Ойлау режимдері | Non-think, Think, Think Max |
| Релиз күйі | Алдын-ала нұсқа |
| Лицензия | MIT License |
DeepSeek-V4-Flash деген не?
DeepSeek-V4-Flash — DeepSeek-тің V4 сериясындағы тиімділікке бағытталған алдын-ала нұсқа моделі. Ол Mixture-of-Experts тілдік моделі ретінде жасалған және өлшеміне қарамастан белсенді жүктемесі салыстырмалы түрде шағын, бұл жауаптылықты сақтай отырып, 1M-токендік аса үлкен контекст терезесін қолдауға мүмкіндік береді.
DeepSeek-V4-Flash негізгі мүмкіндіктері
- Миллион-токендік контекст: Модель 1,000,000-токендік контекст терезесін қолдайды, бұл өте ұзын құжаттар, үлкен код базалары және көпқадамды агент сессиялары үшін қолайлы.
- Тиімділікке басымдық беретін MoE дизайны: Әр сұранымда тек 13B белсенді параметр қолдана отырып, жалпы 284B параметрді пайдаланады — бұл жылдамырақ әрі тиімдірек инференс үшін жасалған конфигурация.
- Үш ойлау режимі: Non-think, Think және Think Max — тапсырма қиындаған сайын жылдамдық пен терең ойлаудың арасындағы таңдауды ұсынады.
- Ұзын контекстке бейімделген архитектура: DeepSeek айтуынша, V4 сериясы ұзын контекст тиімділігін арттыру үшін Compressed Sparse Attention және Heavily Compressed Attention тәсілдерін біріктіреді.
- Кодтау және агенттік мінез-құлықтағы 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: Релиз құрамында модель салмақтары, жергілікті инференс бойынша нұсқаулық және MIT License бар, бұл өзіндік хостинг пен эксперименттерді жеңілдетеді.
DeepSeek-V4-Flash бенчмарк көрсеткіштері
Ресми модель картасындағы таңдап алынған нәтижелер DeepSeek-V4-Flash моделінің бірнеше негізгі бенчмарк бойынша DeepSeek-V3.2-Base-ке қарағанда 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 |
Ойлау мен агенттік тапсырмалар кестесінде Flash нұсқасы терминал және бағдарламалық жасақтама тапсырмалары бойынша да жақсы нәтижелер көрсетеді: Flash Max Terminal Bench 2.0-да 56.9 және SWE Verified-те 79.0-ге жетеді, алайда ең күрделі, білімге ауыр және агенттік тапсырмаларда үлкенірек Pro моделінен сәл қалып қояды.
DeepSeek-V4-Flash vs DeepSeek-V4-Pro vs DeepSeek-V3.2
| Модель | Ең қолайлы | Компромисс |
|---|---|---|
| DeepSeek-V4-Flash | Жылдам, ұзын контекстті жұмыс, кодтау көмекшілері және жоғары өткізу қабілетті агент ағындары | Таза білім және ең күрделі агенттік тапсырмаларда Pro-дан сәл қалып қояды |
| DeepSeek-V4-Pro | Ең қабілетті тапсырмалар, тереңірек ойлау және күрделі агенттік жұмыс ағындары | Flash-пен салыстырғанда ауырлау және тиімділікке азырақ бағытталған |
| DeepSeek-V3.2 | Салыстыру және көшу жоспарлау үшін ескі базалық нұсқа | Ресми кестелерде V4-Flash-пен салыстырғанда бенчмарк нәтижелері төмен |
DeepSeek-V4-Flash типтік қолдану сценарийлері
- Ұзын құжаттарды талдау — келісімшарттар, зерттеу жинақтары, қолдау білім базалары және ішкі уикилер.
- Кодтау көмекшілері — үлкен репозиторийлерді шолуға, көптеген файлдар бойынша нұсқауларды орындауға және контексті сақтауға мұқтаж.
- Агенттік жұмыс ағындары — модельге ойлау, құралдарды шақыру және ой жүгірту жібін үзбей қайталау қажет болғанда.
- Корпоративтік чат жүйелері — өте үлкен контекст терезесі және жеңіл орналастырудан пайда көреді.
- Жергілікті прототиптік орналастырулар — өндірістік қатайтуға дейін DeepSeek-V4 мінез-құлқын бағалағысы келетін командалар үшін.
Deepseek v4 Flash API-ге қалай қол жеткізу және пайдалану
1-қадам: API кілтіне тіркелу
cometapi.com сайтына кіріңіз. Егер әлі пайдаланушы болмасаңыз, алдымен тіркеліңіз. CometAPI console бетіне кіріңіз. Интерфейс үшін қол жеткізуге арналған 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-не сұранымдар жіберу
API сұранымын жіберу үшін “deepseek-v4-flash” endpoint-ін таңдап, сұраным денесін орнатыңыз. Сұраным әдісі мен денесін біздің сайттағы API құжаттамасынан алуға болады. Сондай-ақ ыңғайлылық үшін сайтта Apifox арқылы тестілеу қарастырылған. Аккаунтыңыздағы нақты CometAPI кілтіңізбен <YOUR_API_KEY> мәнін ауыстырыңыз. Қай жерде шақыруға болады: Anthropic Messages форматы және Chat форматы.
Сіздің сұрағыңыз немесе өтінішіңізді content өрісіне енгізіңіз — модель осыған жауап қайтарады. Жауапты алу үшін API нәтижесін өңдеңіз.
3-қадам: Нәтижелерді алу және тексеру
Генерацияланған жауапты алу үшін API нәтижесін өңдеңіз. Өңдеуден кейін API тапсырма күйі мен шығыс деректерін қайтарады. Қалыпты параметрлер арқылы streaming, prompt кэштеу немесе ұзын контекстті өңдеу сияқты мүмкіндіктерді қосыңыз.