Technische specificaties van DeepSeek-V4-Flash
| Onderdeel | Details |
|---|---|
| Model | DeepSeek-V4-Flash |
| Aanbieder | DeepSeek |
| Serie | 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 |
| Release-status | Previewmodel |
| Licentie | MIT License |
Wat is DeepSeek-V4-Flash?
DeepSeek-V4-Flash is DeepSeek’s efficiëntiegerichte previewmodel in de V4-serie. Het is gebouwd als een Mixture-of-Experts-taalmodel met een relatief kleine actieve voetafdruk voor zijn omvang, waardoor het responsief blijft en 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, waardoor het geschikt is voor zeer lange documenten, grote codebases en meerstaps agent-sessies.
- Efficiëntiegericht MoE-ontwerp: Het gebruikt in totaal 284B parameters, maar slechts 13B geactiveerde parameters per verzoek, een opzet gericht op snellere en efficiëntere inferentie.
- Drie redeneermodi: Non-think, Think en Think Max laten je snelheid inruilen voor dieper redeneren wanneer de taak moeilijker wordt.
- Sterke architectuur voor lange contexten: DeepSeek zegt dat de V4-serie Compressed Sparse Attention en Heavily Compressed Attention combineert om de efficiëntie bij lange contexten te verbeteren.
- Competitieve prestaties voor programmeren en agentgedrag: De model card rapporteert sterke resultaten op programmeer- en agent-benchmarks, waaronder HumanEval, SWE Verified, Terminal Bench 2.0 en BrowseComp.
- Open gewichten en lokale inzet: De release bevat modelgewichten, richtlijnen voor lokale inferentie en een MIT License, wat self-hosting en experimenteren praktisch maakt.
Benchmarkprestaties van DeepSeek-V4-Flash
Geselecteerde resultaten uit de officiële model card tonen aan dat DeepSeek-V4-Flash vooruitgang boekt ten opzichte van DeepSeek-V3.2-Base op meerdere kernbenchmarks:
| 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 voor redeneren en agenttaken laat de Flash-variant ook solide resultaten zien op terminal- en softwaretaken, waarbij Flash Max 56.9 haalt op Terminal Bench 2.0 en 79.0 op SWE Verified, terwijl het nog achterblijft bij het grotere Pro-model op de zwaarste kennisintensieve en agenttaken.
DeepSeek-V4-Flash vs DeepSeek-V4-Pro vs DeepSeek-V3.2
| Model | Meest geschikt | Afweging |
|---|---|---|
| DeepSeek-V4-Flash | Snel werk met lange context, programmeerassistenten en agentflows met hoge doorvoer | Iets achter op Pro bij pure kennis en de meest complexe agenttaken |
| DeepSeek-V4-Pro | Taken met de hoogste capaciteiten, dieper redeneren en zwaardere agentworkflows | Zwaarder en minder efficiëntiegericht 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, onderzoekspakketten, ondersteuningskennisbanken en interne wiki’s.
- Programmeerassistenten die grote repositories moeten inspecteren, instructies over veel bestanden volgen en context behouden.
- Agentworkflows waarin het model moet redeneren, tools aanroepen en itereren zonder de draad kwijt te raken.
- Zakelijke chatsystemen die profiteren van een zeer groot contextvenster en een laagdrempelige uitrol.
- Prototypen van lokale implementaties voor teams die het gedrag van DeepSeek-V4 willen evalueren vóór productierijp maken.
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 API-sleutel voor toegang tot de interface op. Klik bij de API-token in het persoonlijke centrum op “Add Token”, haal de tokensleutel op: sk-xxxxx en dien in.
Stap 2: Verzoeken verzenden naar de deepseek v4 flash API
Selecteer het endpoint “deepseek-v4-flash” om het API-verzoek te verzenden en stel de request body in. De requestmethode en request body zijn te vinden in de API-documentatie op onze website. Onze website biedt ook een Apifox-test voor jouw gemak. Vervang <YOUR_API_KEY> door je daadwerkelijke CometAPI-sleutel uit je account. Waar te gebruiken: Anthropic Messages-indeling en Chat-indeling.
Plaats je vraag of verzoek in het veld "content"—daarop reageert het model. Verwerk de API-respons om het gegenereerde antwoord te verkrijgen.
Stap 3: Resultaten ophalen en verifiëren
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 long-contextafhandeling via standaardparameters.