DeepSeek Flash ialah nama yang lazim digunakan untuk DeepSeek V4.1 Flash: model AI multimodal terbaharu DeepSeek yang dioptimumkan untuk inferens cekap, penaakulan konteks panjang, pengaturcaraan, dan aliran kerja berasaskan agen. Model ini dikeluarkan secara rasmi pada 10 September 2026 dan tersedia melalui DeepSeek API di bawah ID model deepseek-flash.
Halaman ini menggunakan DeepSeek Flash sebagai kata kunci utama sambil mengekalkan semua spesifikasi teknikal dan keputusan penanda aras yang khusus kepada DeepSeek V4.1 Flash.
Spesifikasi Teknikal DeepSeek Flash
| Spesifikasi | DeepSeek Flash |
|---|---|
| ID model API rasmi | deepseek-flash |
| Tarikh keluaran | 10 September 2026 |
| Seni bina | Penyandi-Penyahkod Kausal (CED) dengan Mixture-of-Experts (MoE) |
| Parameter tulang belakang | 552B |
| Parameter diaktifkan | Kira-kira 8B semasa prefill; 16B semasa penyahkodan |
| Tetingkap konteks | Sehingga 1 juta token |
| Modaliti input | Teks dan imej |
| Kawalan penaakulan | Boleh dilaras secara berterusan dari 1 hingga 100 |
| Konfigurasi MoE | 1 pakar dikongsi dan 384 routed experts; 6 routed experts diaktifkan bagi setiap token |
| Jejak KV-cache global | Kira-kira 890 bait per token |
| Korpus latihan | Kira-kira 45T token multimodal |
| Lesen | MIT License |
| Harga rasmi luar waktu puncak | RMB 0.02/M token input cache-hit; RMB 1/M token input cache-miss; RMB 4/M token output |
| Harga waktu puncak | Dua kali ganda kadar luar waktu puncak |
Harga, ketersediaan, dan dasar perutean mungkin berubah. Sahkan ID model dan kadar semasa sebelum menggunakan aplikasi produksi.
Apakah DeepSeek Flash?
DeepSeek Flash ialah model Mixture-of-Experts multimodal yang direka untuk penaakulan konteks panjang, kejuruteraan perisian, pemanggilan alat, dan aliran kerja agen autonomi.
Model ini menggabungkan tulang belakang 552 bilion parameter dengan pengaktifan jarang. Ia menggunakan kira-kira 8 bilion parameter semasa memproses input dan 16 bilion parameter semasa penyahkodan. Ini membolehkan DeepSeek Flash mengekalkan kapasiti model yang besar tanpa mengaktifkan keseluruhan rangkaian bagi setiap token.
Model ini menyokong sehingga satu juta token konteks dan boleh memproses imej serta teks secara natif. Ia tersedia melalui DeepSeek API di bawah nama model deepseek-flash, manakala pengecam V4 Flash lama dihalakan ke model baharu untuk keserasian.
Apakah Ciri Utama DeepSeek Flash
Seni Bina Penyandi-Penyahkod Kausal
DeepSeek Flash menggunakan seni bina Penyandi-Penyahkod Kausal 40 lapisan, terdiri daripada 20 lapisan penyandi dan 20 lapisan penyahkod.
Daripada menjana cache KV global berasingan pada setiap lapisan penyahkod, penyahkod memproyeksikan cache globalnya daripada keadaan tersembunyi akhir penyandi. Ini mengurangkan pengiraan semasa pemprosesan input panjang dan amat berguna untuk beban kerja agen yang berat pada input.
Perutean Mixture-of-Experts Jarang
Setiap lapisan MoE mengandungi satu pakar dikongsi dan 384 routed experts. Enam routed experts diaktifkan bagi setiap token.
Perutean jarang menurunkan kos pengiraan semasa inferens sambil membolehkan model mengekalkan kapasiti parameter keseluruhan yang besar. Reka bentuk ini sesuai untuk perkhidmatan volum tinggi di mana throughput dan kos sama pentingnya dengan kecerdasan maksimum.
Konteks Sejuta Token
DeepSeek Flash menyokong tetingkap konteks sehingga 1M token. Ini membolehkan aplikasi menyediakan input yang sangat besar dalam satu permintaan, seperti:
- Keseluruhan repositori perisian
- Dokumen undang-undang atau kewangan yang panjang
- Manual teknikal
- Arkib penyelidikan
- Sejarah agen berbilang sesi
- Berbilang fail berkaitan
Kad model mengesyorkan tetingkap konteks 1M token dan sekurang-kurangnya 256K max_tokens untuk senario inferens setempat.
Compressed Sparse Attention 2
DeepSeek Flash memperkenalkan Compressed Sparse Attention 2 (CSA2), yang menggunakan mod perhatian Full, Reindex, dan Reuse.
Mod ini membolehkan model berkongsi maklumat KV antara lapisan dan menggunakan semula indeks perhatian jarang. Pengindeks jarang berhierarki selanjutnya mengehadkan himpunan calon yang diperiksa oleh lapisan kemudian.
Bersama caching KV utama FP4, perubahan ini mengurangkan jejak KV-cache global kepada kira-kira 890 bait per token—sekitar satu per empat daripada jejak yang dilaporkan untuk DeepSeek V4 Flash.
Kefahaman Multimodal Natif
DeepSeek Flash memproses imej dan teks dalam perbualan yang sama. Sistem visi menggunakan penyandi DeepSeek-ViT, embedding kedudukan berputar dua dimensi, downsampling pixel-unshuffle, dan lapisan unjuran yang menukar ciri visual kepada embedding model bahasa.
Model ini dilatih dari awal pada korpus multimodal yang mengandungi kira-kira 45 trilion token.
Penaakulan Boleh Laras Secara Berterusan
Daripada menyediakan hanya beberapa mod penaakulan tetap, DeepSeek Flash menyokong tetapan usaha penaakulan berangka dari 1 hingga 100.
Nilai lebih rendah boleh mengurangkan latensi dan kos untuk tugas rutin, manakala nilai lebih tinggi memperuntukkan lebih banyak pengiraan untuk pengaturcaraan, matematik, perancangan, dan aliran kerja agen yang sukar.
Komponen Berorientasikan Agen
DeepSeek Flash merangkumi beberapa komponen untuk kegunaan agen AI:
- Memori bersyarat engram dengan carian berasaskan token
- Penyahkodan spekulatif DSpark
- Perhatian jarang konteks panjang
- Utiliti pengkodan prompt dan respons
- Sokongan untuk imej, panggilan alat, dan jejak penaakulan
- Keserasian dengan rangka agen seperti Claude Code, Codex, mini-SWE, dan DeepSeek Harness
Cara DeepSeek Flash Berfungsi
Urutan permintaan DeepSeek Flash tipikal adalah seperti berikut:
- Teks, imej, arahan sistem, sejarah perbualan, dan definisi alat ditukar ke format perbualan DeepSeek.
- Imej diproses oleh penyandi visi dan ditukar kepada embedding visual.
- Router MoE memilih sejumlah kecil pakar untuk setiap token.
- CSA2 dan pengindeksan hierarki mengurangkan kos perhatian untuk konteks panjang.
- Usaha penaakulan yang dipilih menentukan berapa banyak pengiraan inferens diperuntukkan.
- DSpark menjana dan mengesahkan token calon untuk meningkatkan kelajuan penyahkodan.
- Untuk aliran kerja agen, model menjana panggilan alat, menerima hasil alat, dan meneruskan penaakulan dalam konteks yang sama.
Aliran kerja ini menjadikan DeepSeek Flash amat sesuai untuk aplikasi yang membaca sejumlah besar maklumat tetapi menghasilkan keputusan, perubahan kod, atau tindakan alat yang agak pendek.
Bagaimana Prestasi DeepSeek Flash pada Penanda Aras?
Skor berikut berasal daripada kemas kini API rasmi DeepSeek dan kad model Hugging Face V4.1 Flash. Keputusan menggunakan tetapan penilaian berbeza, termasuk usaha penaakulan maksimum, rangka agen tertentu, dan — dalam sesetengah kes — konteks sejuta token.
| Penanda aras | DeepSeek V4.1 Flash |
|---|---|
| GPQA Diamond | 90.9 |
| Humanity’s Last Exam | 36.8 |
| Humanity’s Last Exam, text-only subset | 39.1 |
| Codeforces rating | 3,471 |
| MathArena Apex | 65.6 |
| Terminal-Bench 2.1 | 90.6 |
| Terminal-Bench 3.0 | 30 |
| Terminal-Bench 4.0 | 31.2 |
| DeepSWE v1.1 | 74.2 |
| ProgramBench | 20.3 |
| NL2Repo-Bench | 65.4 |
| CyberGym | 88.1 |
| SEC-Bench Pro | 62.8 |
| ExploitGym | 15.3 |
| Humanity’s Last Exam with tools | 63.9 |
| AutomationBench | 54.8 |
| Agents’ Last Exam | 31.8 |
| Chartography with tools | 78.9 |
| BabyVision dengan alat | 89.6 |
| ZeroBench-main | 49 |
Dalam istilah praktikal, keputusan menunjukkan bahawa DeepSeek Flash amat kukuh dalam pengaturcaraan, interaksi terminal, penyelenggaraan perisian, penilaian keselamatan siber, dan agen yang menggunakan alat. Skor Terminal-Bench 2.1 sebanyak 90.6 dan keputusan DeepSWE v1.1 sebanyak 74.2 menunjukkan prestasi kukuh pada aliran kerja kejuruteraan perisian. Skor CyberGym 88.1 dan SEC-Bench Pro 62.8 juga menunjukkan keupayaan berguna untuk analisis keselamatan.
Model ini melaporkan 56.5 pada MMMU-Pro, 77.9 pada CVBench, 95.6 pada DocVQA, dan 86.0 pada purata RefCOCO, menunjukkan bahawa kebolehan multimodalnya melangkaui kapsyen imej semata-mata kepada soal jawab visual, pemahaman dokumen, dan perujukan berasaskan rujukan.
Kad model DeepSeek menekankan bahawa ini bukan skor bebas konteks. Keputusan agen berbeza mengikut rangka, format prompt, definisi alat, had konteks, parameter pensampelan, dan bilangan sampel per tugas. Oleh itu, pembangun harus mengesahkan DeepSeek Flash pada beban kerja mereka sendiri sebelum bergantung pada kedudukan penanda aras.
DeepSeek Flash vs DeepSeek V4 Pro vs DeepSeek V4 Flash
| Model | Fokus seni bina | Jumlah/parameter tulang belakang | Parameter diaktifkan | Multimodal | Konteks |
|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek Flash | CED MoE | 552B | 8B prefill / 16B decode | Asli | 1M |
| DeepSeek V4 Pro | MoE | 1.6T | 49B | Ya | 1M |
| DeepSeek V4 Flash | MoE | 284B | 13B | Terhad/bergantung pada varian | 1M |
DeepSeek melaporkan bahawa DeepSeek Flash mengatasi V4 Pro dari segi prestasi, kelajuan, kos, dan jumlah masa penyiapan dalam ujian dalaman dan luaran. Hasilnya, DeepSeek merancang untuk menghalakan permintaan deepseek-v4-pro ke DeepSeek Flash selepas 14 September 2026, sehingga V4.1 Pro tersedia.
Berbanding V4 Flash terdahulu, DeepSeek Flash menawarkan seni bina yang berbeza, pemprosesan multimodal natif, penanda aras agen yang lebih kukuh, dan keperluan KV-cache yang jauh lebih rendah.
Untuk Apa DeepSeek Flash Paling Sesuai
Pembantu Pengaturcaraan
DeepSeek Flash boleh menganalisis repositori besar, menerangkan kod yang tidak dikenal, menjana tampalan, menulis ujian, dan mendiagnosis kegagalan. Konteks panjang berguna untuk analisis kebergantungan merentas fail dan perubahan peringkat repositori.
Agen Perisian Autonomi
Model ini sesuai untuk agen yang melaksanakan arahan, menyunting fail, menjalankan ujian, memeriksa log, dan meneruskan perancangan selepas menerima hasil alat.
Analisis Dokumen Panjang
Organisasi boleh menyediakan kontrak, manual, kertas penyelidikan, rekod kewangan, dan dokumentasi dalaman dalam satu konteks tanpa perlu membahagikan bahan secara agresif.
Pemprosesan Dokumen Multimodal
Keupayaan visi natif menyokong:
- Tafsiran carta
- Analisis tangkapan skrin
- Pemahaman dokumen yang diimbas
- Pengekstrakan invois dan jadual
- Pemeriksaan kualiti visual
- Soal jawab dokumen
Penyelidikan dan Analisis Data
DeepSeek Flash boleh mensintesis maklumat merentasi sumber luas, membandingkan penjelasan yang bersaing, dan melaksanakan analisis berbilang langkah dengan alat luaran.
Keselamatan dan Audit Kod
Keputusan CyberGym, SEC-Bench Pro, dan ExploitGym model ini menunjukkan potensi untuk penyelidikan keselamatan dan bantuan audit kod. Output berkaitan keselamatan harus sentiasa diuji dalam persekitaran terkawal dan disemak oleh profesional bertauliah.
Automasi API Volume Tinggi
Pengaktifan jarang, pemampatan KV-cache, penyahkodan spekulatif, dan penaakulan boleh laras menjadikan DeepSeek Flash menarik untuk aplikasi yang mesti mengurus kos dan latensi pada skala.
Bagaimana CometAPI Menyediakan Akses kepada DeepSeek Flash API?
CometAPI boleh menyediakan gerbang bersatu untuk mengakses DeepSeek Flash melalui aliran kerja API standard.
Proses integrasi tipikal adalah:
- Cipta akaun CometAPI dan jana kunci API.
- Konfigurasikan URL asas CometAPI dalam aplikasi anda.
- Pilih ID model DeepSeek Flash semasa yang disenaraikan dalam papan pemuka CometAPI.
- Hantar permintaan sembang, multimodal, atau agen.
- Pantau penggunaan token, latensi, ralat, dan kos dalam konsol CometAPI.
ID model yang kini disokong CometAPI, nama parameter, dan format input imej harus disahkan dalam dokumentasi terbaharu sebelum penggunaan produksi.
Mengapa Anda Harus Memilih CometAPI untuk DeepSeek Flash?
CometAPI boleh berguna apabila anda mahu menggunakan DeepSeek Flash tanpa mengoperasikan infrastruktur penyajian model sendiri.
Manfaat berpotensi termasuk:
- Satu antara muka API untuk berbilang penyedia AI
- Pengurusan kunci API dan penggunaan berpusat
- Pengebilan bersepadu dan pemantauan bajet
- Perbandingan yang lebih mudah antara DeepSeek Flash dan model alternatif
- Kerja yang berkurangan untuk integrasi khusus penyedia
- Format permintaan gaya OpenAI yang biasa
- Penukaran model dan konfigurasi sandaran yang lebih mudah
- Pemerhatian berpusat untuk aplikasi berbilang model
Pendekatan ini amat berguna untuk startup, agensi, dan pasukan pembangunan yang ingin menguji DeepSeek Flash sebelum melabur dalam infrastruktur GPU khusus.
Bila CometAPI Pilihan Lebih Baik?
CometAPI berkemungkinan menjadi pilihan yang lebih baik apabila:
- Anda perlu melancarkan prototaip dengan cepat.
- Anda mahu menguji pelbagai model melalui satu API.
- Pasukan anda tidak mahu mengoperasikan kluster GPU besar.
- Anda memerlukan kawalan penggunaan dan kos bersepadu.
- Anda mahukan model sandaran semasa kesesakan penyedia.
- Trafik anda sederhana, tidak teratur, atau masih berkembang.
- Anda perlu menilai keupayaan multimodal dan agen DeepSeek Flash sebelum komited kepada hos sendiri.
Akses langsung DeepSeek atau hos sendiri mungkin lebih sesuai apabila anda memerlukan kawalan ketat ke atas penempatan data, topologi rangkaian, konfigurasi inferens, atau trafik volum tinggi yang boleh diramal.