Technische specificaties van DeepSeek-V4-Flash
| Item | Details |
|---|---|
| Model | DeepSeek-V4-Flash |
| Provider | DeepSeek |
| Family | DeepSeek-V4 previewserie |
| 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 DeepSeek’s previewmodel in de V4-serie met focus op efficiëntie. Het is gebouwd als een Mixture-of-Experts-taalmodel met een relatief kleine actieve footprint voor zijn grootte, wat helpt om responsief te blijven terwijl het toch een zeer groot 1M-token-contextvenster ondersteunt.
Belangrijkste features van DeepSeek-V4-Flash
- Miljoen-tokencontext: Het model ondersteunt een contextvenster van 1,000,000 tokens, waardoor het geschikt is voor zeer lange documenten, grote codebases en meerstaps agentsessies.
- Efficiëntie-eerst 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 u snelheid inruilen voor diepere redenering wanneer de taak moeilijker wordt.
- Sterke long-contextarchitectuur: DeepSeek geeft aan dat de V4-serie Compressed Sparse Attention en Heavily Compressed Attention combineert om de efficiëntie bij lange contexten te verbeteren.
- Competitief coderen en agentgedrag: De modelkaart meldt sterke resultaten op coding- en agent-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 eigen hosting en experimenteren praktisch maakt.
Benchmarkprestaties van DeepSeek-V4-Flash
Geselecteerde resultaten uit de officiële modelkaart laten zien dat DeepSeek-V4-Flash verbetert ten opzichte van DeepSeek-V3.2-Base op verschillende 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 agentgedrag boekt 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 nog achterblijft bij het grotere Pro-model op de moeilijkste kennisintensieve en agent-taken.
DeepSeek-V4-Flash vs DeepSeek-V4-Pro vs DeepSeek-V3.2
| Model | Best fit | Tradeoff |
|---|---|---|
| DeepSeek-V4-Flash | Snel, werk met lange context, coding-assistenten en agentflows met hoge doorvoer | Iets achter Pro op pure kennis en de meest complexe agent-taken |
| DeepSeek-V4-Pro | Taken met hoogste capaciteiten, diepere redenering en moeilijkere agentworkflows | 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 use-cases voor DeepSeek-V4-Flash
- Analyse van lange documenten voor contracten, researchpacks, ondersteuningskennisbanken en interne wiki’s.
- Coding-assistenten die grote repositories moeten inspecteren, instructies over veel bestanden moeten volgen en context moeten behouden.
- Agentworkflows waarbij het model moet redeneren, tools moet aanroepen en itereren zonder de draad kwijt te raken.
- Enterprise-chatsystemen die profiteren van een zeer groot contextvenster en low-friction implementatie.
- Prototypische lokale deployments voor teams die DeepSeek-V4 willen evalueren vóór productiehardening.
Hoe toegang te krijgen tot en de Deepseek v4 Flash API te gebruiken
Stap 1: Meld u aan voor een API-sleutel
Log in op cometapi.com. Als u nog geen gebruiker bent, registreer u dan eerst. Meld u aan bij uw CometAPI-console. Verkrijg de toegangscertificaat API-sleutel van de interface. Klik op “Add Token” bij het API-token in het persoonlijke centrum, verkrijg de tokensleutel: sk-xxxxx en verstuur.
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 request body in. De requestmethode en request body zijn te verkrijgen uit onze website-API-doc. Onze website biedt ook Apifox-test voor uw gemak. Vervang <YOUR_API_KEY> door uw daadwerkelijke CometAPI-sleutel uit uw account. Where to call it: Anthropic Messages-format en Chat-format.
Voeg uw vraag of verzoek in het content-veld in—dit is waar het model op zal reageren. 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 uitvoerdata. Schakel features zoals streaming, prompt caching of long-context handling in via standaardparameters.