Specyfikacja techniczna DeepSeek-V4-Flash
| Pozycja | Szczegóły |
|---|---|
| Model | DeepSeek-V4-Flash |
| Dostawca | DeepSeek |
| Rodzina | seria w wersji zapoznawczej DeepSeek-V4 |
| Architektura | Mixture-of-Experts (MoE) |
| Łączna liczba parametrów | 284B |
| Aktywne parametry | 13B |
| Długość kontekstu | 1,000,000 tokenów |
| Precyzja | FP4 + FP8 (mieszana) |
| Tryby rozumowania | Non-think, Think, Think Max |
| Status wydania | Model w wersji zapoznawczej |
| Licencja | Licencja MIT |
Czym jest DeepSeek-V4-Flash?
DeepSeek-V4-Flash to model z serii V4 skoncentrowany na wydajności i udostępniony w wersji zapoznawczej. Został zbudowany jako językowy model Mixture-of-Experts o relatywnie małym aktywnym śladzie w stosunku do całości, co pomaga zachować responsywność przy jednoczesnym wsparciu bardzo dużego okna kontekstu 1M tokenów.
Główne cechy DeepSeek-V4-Flash
- Kontekst na milion tokenów: Model obsługuje okno kontekstu 1,000,000 tokenów, co czyni go odpowiednim do bardzo długich dokumentów, dużych baz kodu oraz wieloetapowych sesji agentów.
- Projekt MoE z priorytetem wydajności: Wykorzystuje 284B łącznej liczby parametrów, ale na żądanie aktywuje tylko 13B, co ma na celu szybsze i bardziej efektywne wnioskowanie.
- Trzy tryby rozumowania: Non-think, Think i Think Max pozwalają zamienić szybkość na głębsze rozumowanie, gdy zadanie staje się trudniejsze.
- Mocna architektura dla długiego kontekstu: DeepSeek podaje, że seria V4 łączy Compressed Sparse Attention i Heavily Compressed Attention w celu poprawy efektywności dla długiego kontekstu.
- Konkurencyjne wyniki w programowaniu i zachowaniach agentowych: Karta modelu raportuje mocne wyniki w benchmarkach programistycznych i „agentowych”, w tym HumanEval, SWE Verified, Terminal Bench 2.0 i BrowseComp.
- Otwarte wagi i wdrożenie lokalne: Wydanie zawiera wagi modelu, wskazówki do lokalnej inferencji oraz licencję MIT, co ułatwia samodzielny hosting i eksperymenty.
Wydajność w benchmarkach DeepSeek-V4-Flash
Wybrane wyniki z oficjalnej karty modelu pokazują, że DeepSeek-V4-Flash poprawia wyniki względem DeepSeek-V3.2-Base na kilku kluczowych benchmarkach:
| 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 |
W tabeli dotyczącej rozumowania i zadań agentowych wariant Flash również osiąga solidne wyniki w zadaniach terminalowych i programistycznych, przy czym Flash Max osiąga 56.9 w Terminal Bench 2.0 i 79.0 w SWE Verified, choć wciąż ustępuje większemu modelowi Pro w najtrudniejszych zadaniach wymagających dużej wiedzy i pracy agentowej.
DeepSeek-V4-Flash vs DeepSeek-V4-Pro vs DeepSeek-V3.2
| Model | Najlepsze zastosowanie | Kompromis |
|---|---|---|
| DeepSeek-V4-Flash | Szybka praca z długim kontekstem, asystenci do kodu i przepływy agentowe o dużej przepustowości | Nieco za Pro w czystej wiedzy i najbardziej złożonych zadaniach agentowych |
| DeepSeek-V4-Pro | Zadania o najwyższych wymaganiach, głębsze rozumowanie i trudniejsze przepływy agentowe | Cięższy i mniej nastawiony na efektywność niż Flash |
| DeepSeek-V3.2 | Starsza baza do porównań i planowania migracji | Niższe wyniki w benchmarkach niż V4-Flash wg oficjalnych tabel |
Typowe scenariusze użycia dla DeepSeek-V4-Flash
- Analiza długich dokumentów dla umów, pakietów badawczych, baz wiedzy wsparcia i wewnętrznych wiki.
- Asystenci do kodowania, którzy muszą przeglądać duże repozytoria, wykonywać instrukcje w wielu plikach i utrzymywać kontekst.
- Przepływy pracy agentów, w których model musi rozumować, wywoływać narzędzia i iterować bez gubienia wątku.
- Korporacyjne systemy czatowe, które korzystają z bardzo dużego okna kontekstu i bezproblemowego wdrożenia.
- Prototypowe wdrożenia lokalne dla zespołów, które chcą ocenić zachowanie DeepSeek-V4 przed utwardzeniem produkcyjnym.
Jak uzyskać dostęp i korzystać z Deepseek v4 Flash API
Krok 1: Zarejestruj się po klucz API
Zaloguj się do cometapi.com. Jeśli nie jesteś jeszcze naszym użytkownikiem, zarejestruj się najpierw. Zaloguj się do swojej konsoli CometAPI. Uzyskaj poświadczenia dostępu — klucz API interfejsu. Kliknij „Add Token” przy tokenie API w centrum osobistym, pobierz klucz tokena: sk-xxxxx i zatwierdź.
Krok 2: Wyślij żądania do deepseek v4 flash API
Wybierz endpoint „deepseek-v4-flash”, aby wysłać żądanie API i ustaw ciało żądania. Metoda oraz ciało żądania są dostępne w naszej dokumentacji API na stronie. Nasza strona zapewnia także test w Apifox dla wygody. Zamień <YOUR_API_KEY> na faktyczny klucz CometAPI ze swojego konta. Gdzie wywołać: Anthropic Messages format oraz Chat format.
Wstaw swoje pytanie lub prośbę do pola content — to na nie model odpowie. Przetwórz odpowiedź API, aby uzyskać wygenerowaną odpowiedź.
Krok 3: Pobierz i zweryfikuj wyniki
Przetwórz odpowiedź API, aby uzyskać wygenerowaną odpowiedź. Po przetworzeniu API zwraca status zadania oraz dane wyjściowe. Włącz funkcje, takie jak strumieniowanie, buforowanie promptów lub obsługę długiego kontekstu, za pomocą standardowych parametrów.