Technische specificaties van DeepSeek-V4-Flash
| Onderdeel | Details |
|---|---|
| Model | DeepSeek-V4-Flash |
| Provider | DeepSeek |
| Familie | DeepSeek-V4-previewserie |
| Architectuur | Mixture-of-Experts (MoE) |
| Totaal aantal parameters | 284B |
| Geactiveerde parameters | 13B |
| Contextlengte | 1,000,000 tokens |
| Precisie | FP4 + FP8 gemengd |
| Redeneermodi | Non-think, Think, Think Max |
| Publicatiestatus | Previewmodel |
| Licentie | MIT License |
Wat is DeepSeek-V4-Flash?
DeepSeek-V4-Flash is DeepSeek’s op efficiëntie gerichte previewmodel in de V4-serie. Het is gebouwd als een Mixture-of-Experts-taalmodel met een relatief kleine actieve footprint voor zijn omvang, waardoor het responsief blijft terwijl het toch een zeer groot contextvenster van 1M tokens ondersteunt.
Belangrijkste functies van DeepSeek-V4-Flash
- Context van een miljoen tokens: Het model ondersteunt een contextvenster van 1,000,000 tokens, wat het geschikt maakt voor zeer lange documenten, grote codebases en meerstaps agentsessies.
- Efficiëntie-gericht MoE-ontwerp: Het gebruikt in totaal 284B parameters, maar slechts 13B geactiveerde parameters per request, een opzet gericht op snellere en efficiëntere inferentie.
- Drie redeneermodi: Non-think, Think en Think Max laten je snelheid inruilen voor diepere redenering wanneer de taak zwaarder wordt.
- Sterke lange-contextarchitectuur: DeepSeek zegt dat de V4-serie Compressed Sparse Attention en Heavily Compressed Attention combineert om de efficiëntie bij lange context te verbeteren.
- Concurrerende prestaties op coderen en agentgedrag: De modelkaart meldt sterke resultaten op code- en agentgerichte benchmarks, waaronder HumanEval, SWE Verified, Terminal Bench 2.0 en BrowseComp.
- Open gewichten en lokale inzet: De release omvat modelgewichten, richtlijnen voor lokale inferentie en een MIT-licentie, wat zelf hosten en experimenteren praktisch maakt.
Benchmarkprestaties van DeepSeek-V4-Flash
Geselecteerde resultaten uit de officiële modelkaart laten zien dat DeepSeek-V4-Flash op verschillende kernbenchmarks verbetert ten opzichte van DeepSeek-V3.2-Base:
| Benchmark | 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 |
In de tabel met redenerings- en agentresultaten noteert de Flash-variant ook solide scores op terminal- en softwaretaken, waarbij Flash Max 56.9 behaalt op Terminal Bench 2.0 en 79.0 op SWE Verified, terwijl het nog steeds achterblijft bij het grotere Pro-model op de zwaarste kennisintensieve en agentgerichte taken.
DeepSeek-V4-Flash vs DeepSeek-V4-Pro vs DeepSeek-V3.2
| Model | Beste toepassing | Afweging |
|---|---|---|
| DeepSeek-V4-Flash | Snel, werk met lange context, code-assistenten en agent-flows met hoge doorvoer | Licht achter op Pro bij pure kennis en de meest complexe agent-taken |
| DeepSeek-V4-Pro | Taken met de hoogste capaciteiten, diepere redenering en zwaardere agent-workflows | Zwaarder en minder op efficiëntie gericht dan Flash |
| DeepSeek-V3.2 | Oudere baseline voor vergelijking en migratieplanning | Lagere benchmarkprestaties dan V4-Flash in de officiële tabellen |
Typische gebruiksscenario's voor DeepSeek-V4-Flash
- Analyse van lange documenten voor contracten, researchpakketten, supportkennisbanken en interne wiki’s.
- Code-assistenten die grote repo’s moeten inspecteren, instructies over veel bestanden moeten volgen en de context moeten behouden.
- Agent-workflows waarin het model moet redeneren, tools aanroepen en itereren zonder de draad te verliezen.
- Bedrijfschatsystemen die profiteren van een zeer groot contextvenster en inzet met weinig frictie.
- Prototype-implementaties lokaal voor teams die DeepSeek-V4-gedrag willen evalueren vóór productiehardening.
Hoe je toegang krijgt tot en de Deepseek v4 Flash API gebruikt
Stap 1: Registreer voor een API-sleutel
Log in op cometapi.com. Als je nog geen gebruiker bent, registreer je dan eerst. Meld je aan bij je CometAPI-console. Haal de toegangscertificaat-API-sleutel van de interface op. Klik op “Add Token” bij de API-token in het persoonlijke centrum, verkrijg de tokensleutel: sk-xxxxx en dien in.
Stap 2: Verzend verzoeken naar deepseek v4 flash API
Selecteer het “deepseek-v4-flash”-endpoint om het API-verzoek te verzenden en stel de request body in. De requestmethode en request body zijn te vinden in de API-docs op onze website. Onze website biedt ook een Apifox-test voor je gemak. Vervang <YOUR_API_KEY> door je eigen CometAPI-sleutel uit je account. Waar je het aanroept: Anthropic Messages-indeling en Chat-indeling.
Plaats je vraag of verzoek in het content-veld—daarop reageert het model. Verwerk de API-respons om het gegenereerde antwoord te verkrijgen.
Stap 3: Haal resultaten op en verifieer ze
Verwerk de API-respons om het gegenereerde antwoord te verkrijgen. Na verwerking geeft de API de taakstatus en uitvoergegevens terug. Schakel functies in zoals streaming, promptcaching of verwerking van lange context via standaardparameters.