Technische specificaties van DeepSeek-V4-Flash
| Item | Details |
|---|---|
| Model | DeepSeek-V4-Flash |
| Provider | DeepSeek |
| Family | DeepSeek-V4 preview-serie |
| Architecture | Mixture-of-Experts (MoE) |
| Total parameters | 284B |
| Activated parameters | 13B |
| Context length | 1,000,000 tokens |
| Precision | FP4 + FP8 mixed |
| Reasoning modes | Non-think, Think, Think Max |
| Release status | Previewmodel |
| License | MIT License |
Wat is DeepSeek-V4-Flash?
DeepSeek-V4-Flash is het op efficiëntie gerichte previewmodel van DeepSeek in de V4-serie. Het is gebouwd als een Mixture-of-Experts-taalmodel met een relatief kleine actieve footprint voor zijn grootte, waardoor het responsief blijft en toch een zeer groot contextvenster van 1M tokens ondersteunt.
Belangrijkste functies van DeepSeek-V4-Flash
- Miljoen-token-context: Het model ondersteunt een contextvenster van 1,000,000 tokens, wat het geschikt maakt voor zeer lange documenten, grote codebases en meerstaps agentsessies.
- Efficiëntiegericht MoE-ontwerp: Het gebruikt 284B totale 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 moeilijker wordt.
- Sterke architectuur voor lange contexten: Volgens DeepSeek combineert de V4-serie Compressed Sparse Attention en Heavily Compressed Attention om de efficiëntie bij lange contexten te verbeteren.
- Competitieve prestaties voor 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 implementatie: De release bevat modelgewichten, richtlijnen voor lokale inferentie en een MIT License, wat zelfhosting en experimenteren praktisch maakt.
Benchmarkprestaties van DeepSeek-V4-Flash
Geselecteerde resultaten uit de officiële modelkaart laten zien dat DeepSeek-V4-Flash beter presteert dan 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 agents behaalt de Flash-variant ook solide resultaten op terminal- en softwaretaken, waarbij Flash Max 56.9 haalt op Terminal Bench 2.0 en 79.0 op SWE Verified, terwijl het grotere Pro-model nog steeds beter scoort op de zwaarste kennisintensieve en agentgerichte taken.
DeepSeek-V4-Flash vs DeepSeek-V4-Pro vs DeepSeek-V3.2
| Model | Beste toepassingsgebied | Afweging |
|---|---|---|
| DeepSeek-V4-Flash | Snel werk met lange context, code-assistenten en agentflows met hoge throughput | Iets achter op Pro bij pure kennis en de meest complexe agentgerichte 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 toepassingsscenario's voor DeepSeek-V4-Flash
- Analyse van lange documenten voor contracten, researchpacks, support-kennisbanken en interne wiki’s.
- Code-assistenten die grote repositories moeten inspecteren, instructies over veel bestanden volgen en context behouden.
- Agent-workflows waarbij het model moet redeneren, tools aanroepen en itereren zonder de draad kwijt te raken.
- Enterprise-chatsystemen die profiteren van een zeer groot contextvenster en frictieloze implementatie.
- Prototypische lokale implementaties voor teams die het gedrag van DeepSeek-V4 willen evalueren vóór productierijping.
Toegang krijgen tot en gebruiken van de Deepseek v4 Flash API
Stap 1: Meld je aan 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 toegangssleutel (API key) 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 de deepseek v4 flash API
Selecteer het “deepseek-v4-flash”-endpoint om het API-verzoek te verzenden en stel de requestbody in. De requestmethode en requestbody vind je in de API-documentatie op onze website. Onze website biedt ook een Apifox-test voor je gemak. Vervang <YOUR_API_KEY> door je daadwerkelijke CometAPI-sleutel uit je account. Waar aan te roepen: Anthropic Messages-indeling en Chat-indeling.
Voeg je vraag of verzoek in het content-veld in — daarop reageert het model. Verwerk de API-respons om het gegenereerde antwoord te krijgen.
Stap 3: Resultaten ophalen en verifiëren
Verwerk de API-respons om het gegenereerde antwoord te krijgen. Na verwerking reageert de API met de taakstatus en uitvoergegevens. Schakel functies zoals streaming, prompt-caching of long-context-verwerking in via standaardparameters.