Tekniske spesifikasjoner for DeepSeek-V4-Flash
| Element | Detaljer |
|---|---|
| Modell | DeepSeek-V4-Flash |
| Leverandør | DeepSeek |
| Familie | DeepSeek-V4 forhåndsvisningsserie |
| Arkitektur | Mixture-of-Experts (MoE) |
| Totalt antall parametere | 284B |
| Aktiverte parametere | 13B |
| Kontekstlengde | 1,000,000 tokens |
| Presisjon | FP4 + FP8 blandet |
| Resonneringsmoduser | Non-think, Think, Think Max |
| Utgivelsesstatus | Forhåndsvisningsmodell |
| Lisens | MIT License |
Hva er DeepSeek-V4-Flash?
DeepSeek-V4-Flash er DeepSeeks effektivitetsfokuserte forhåndsvisningsmodell i V4-serien. Den er bygget som en Mixture-of-Experts språkmodell med et relativt lite aktivt fotavtrykk for størrelsen, noe som bidrar til at den forblir responsiv samtidig som den støtter et svært stort 1M-token kontekstvindu.
Hovedfunksjoner i DeepSeek-V4-Flash
- Million-token-kontekst: Modellen støtter et 1,000,000-token kontekstvindu, noe som gjør den egnet for svært lange dokumenter, store kodebaser og flertrinns agentsesjoner.
- Effektivitet-først MoE-design: Den bruker 284B totale parametere men bare 13B aktiverte parametere per forespørsel, et oppsett rettet mot raskere og mer effektiv inferens.
- Tre resonneringsmoduser: Non-think, Think og Think Max lar deg avveie hastighet mot dypere resonnement når oppgaven blir vanskeligere.
- Sterk lang-kontekst-arkitektur: DeepSeek sier at V4-serien kombinerer Compressed Sparse Attention og Heavily Compressed Attention for å forbedre lang-kontekst- effektiviteten.
- Konkurransedyktig koding og agentatferd: Modellkortet rapporterer sterke resultater på koding- og agent-benchmarker, inkludert HumanEval, SWE Verified, Terminal Bench 2.0 og BrowseComp.
- Åpne vekter og lokal utrulling: Utgivelsen inkluderer modellvekter, veiledning for lokal inferens og en MIT License, noe som gjør selvhosting og eksperimentering praktisk.
Benchmark-ytelse for DeepSeek-V4-Flash
Utvalgte resultater fra det offisielle modellkortet viser at DeepSeek-V4-Flash forbedrer seg over DeepSeek-V3.2-Base på flere kjernebenchmarker:
| 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 |
I resonnerings- og agent-tabellen viser Flash-varianten også solide resultater på terminal- og programvareoppgaver, med Flash Max som når 56.9 på Terminal Bench 2.0 og 79.0 på SWE Verified, samtidig som den fortsatt ligger bak den større Pro-modellen på de tøffeste kunnskapskrevende og agentiske oppgavene.
DeepSeek-V4-Flash vs DeepSeek-V4-Pro vs DeepSeek-V3.2
| Modell | Best egnet | Avveining |
|---|---|---|
| DeepSeek-V4-Flash | Raskt arbeid med lang kontekst, kodeassistenter og agentflyt med høy gjennomstrømning | Litt bak Pro på ren kunnskap og de mest komplekse agentoppgavene |
| DeepSeek-V4-Pro | Oppgaver som krever høyest kapasitet, dypere resonnement og mer krevende agentarbeidsflyter | Tyngre og mindre effektivitetorientert enn Flash |
| DeepSeek-V3.2 | Eldre basis for sammenligning og migreringsplanlegging | Lavere benchmark-ytelse enn V4-Flash i de offisielle tabellene |
Typiske brukstilfeller for DeepSeek-V4-Flash
- Analyse av lange dokumenter for kontrakter, forskningspakker, support-kunnskapsbaser og interne wikier.
- Kodeassistenter som må inspisere store repoer, følge instruksjoner på tvers av mange filer og bevare konteksten.
- Agent-arbeidsflyter der modellen må resonnere, kalle verktøy og iterere uten å miste tråden.
- Enterprise-chatssystemer som drar nytte av et svært stort kontekstvindu og utrulling med lav friksjon.
- Prototypiske lokale utrullinger for team som vil evaluere DeepSeek-V4-atferd før produksjonsherding.
Slik får du tilgang til og bruker Deepseek v4 Flash API
Trinn 1: Registrer deg for API-nøkkel
Logg inn på cometapi.com. Hvis du ikke er bruker hos oss ennå, vennligst registrer deg først. Logg inn på din CometAPI-konsoll. Hent tilgangslegitimasjonen API-nøkkel for grensesnittet. Klikk «Add Token» ved API-token i det personlige senteret, få token-nøkkelen: sk-xxxxx og send inn.
Trinn 2: Send forespørsler til deepseek v4 flash API
Velg «deepseek-v4-flash»-endepunktet for å sende API-forespørselen og angi forespørselskroppen. Forespørselsmetoden og forespørselskroppen er hentet fra API-dokumentasjonen på nettstedet vårt. Nettstedet vårt tilbyr også Apifox-test for din bekvemmelighet. Erstatt <YOUR_API_KEY> med din faktiske CometAPI-nøkkel fra kontoen din. Hvor det kalles: Anthropic Messages-format og Chat-format.
Sett inn spørsmålet eller forespørselen din i content-feltet—det er dette modellen vil svare på . Prosesser API-responsen for å få det genererte svaret.
Trinn 3: Hent og verifiser resultater
Prosesser API-responsen for å få det genererte svaret. Etter prosessering svarer API-et med oppgavestatus og utdata.Aktiver funksjoner som streaming, prompt-caching eller håndtering av lang kontekst via standardparametere.