Specyfikacja techniczna DeepSeek-V4-Flash
| Pozycja | Szczegóły |
|---|---|
| Model | DeepSeek-V4-Flash |
| Dostawca | DeepSeek |
| Rodzina | Seria DeepSeek-V4 preview |
| Architektura | Mixture-of-Experts (MoE) |
| Łączna liczba parametrów | 284B |
| Aktywowane parametry | 13B |
| Długość kontekstu | 1,000,000 tokenów |
| Precyzja | mieszane FP4 + FP8 |
| Tryby rozumowania | Non-think, Think, Think Max |
| Status wydania | model w wersji preview |
| Licencja | Licencja MIT |
Czym jest DeepSeek-V4-Flash?
DeepSeek-V4-Flash to skoncentrowany na wydajności model w wersji zapoznawczej z serii V4. Jest zbudowany jako językowy model Mixture-of-Experts z relatywnie małym aktywnym zakresem parametrów jak na swój rozmiar, co pomaga zachować responsywność, jednocześnie wspierając bardzo duże okno kontekstu 1,000,000 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 i wieloetapowych sesji agentów.
- Projekt MoE z priorytetem wydajności: Używa 284B łącznie parametrów, ale na żądanie aktywuje tylko 13B parametrów — konfiguracja ukierunkowana na szybsze i bardziej efektywne wnioskowanie.
- Trzy tryby rozumowania: Non-think, Think i Think Max pozwalają zamienić prędkość na głębsze rozumowanie, gdy zadanie staje się trudniejsze.
- Silna architektura dla długiego kontekstu: DeepSeek podaje, że seria V4 łączy Compressed Sparse Attention i Heavily Compressed Attention, aby poprawić wydajność obsługi długiego kontekstu.
- Konkurencyjne wyniki w kodowaniu i zadaniach 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 lokalne wdrożenie: Wydanie obejmuje wagi modelu, wskazówki dotyczące lokalnej inferencji oraz licencję MIT, co ułatwia samodzielne hostowanie 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 agentów wariant Flash osiąga solidne wyniki w zadaniach terminalowych i software’owych, przy czym Flash Max osiąga 56.9 na Terminal Bench 2.0 i 79.0 na SWE Verified, choć nadal ustępuje większemu modelowi Pro w najtrudniejszych zadaniach wymagających obszernej wiedzy i w zadaniach agentowych.
DeepSeek-V4-Flash vs DeepSeek-V4-Pro vs DeepSeek-V3.2
| Model | Najlepsze zastosowanie | Kompromisy |
|---|---|---|
| DeepSeek-V4-Flash | Szybkie zadania z długim kontekstem, asystenci kodowania oraz przepływy agentowe o wysokiej przepustowości | Nieznacznie za Pro w zadaniach opartych na czystej wiedzy i najbardziej złożonych zadaniach agentowych |
| DeepSeek-V4-Pro | Zadania wymagające najwyższych możliwości, głębszego rozumowania i trudniejszych przepływów pracy agentów | Cięższy i mniej nastawiony na wydajność niż Flash |
| DeepSeek-V3.2 | Starsza baza odniesienia do porównań i planowania migracji | Niższe wyniki w benchmarkach niż V4-Flash według oficjalnych tabel |
Typowe zastosowania DeepSeek-V4-Flash
- Analiza długich dokumentów dla umów, pakietów badawczych, baz wiedzy wsparcia i wewnętrznych wiki.
- Asystenci kodowania, którzy muszą inspekcjonować duże repozytoria, podążać za instrukcjami w wielu plikach i utrzymywać kontekst.
- Przepływy pracy agentów, gdzie model musi rozumować, wywoływać narzędzia i iterować bez gubienia wątku.
- Firmowe systemy czatu, które korzystają z bardzo dużego okna kontekstu i łatwego wdrożenia.
- Prototypowe lokalne wdrożenia dla zespołów chcących ocenić zachowanie DeepSeek-V4 przed utwardzeniem produkcyjnym.
Jak uzyskać dostęp i używać Deepseek v4 Flash API
Krok 1: Zarejestruj się, aby uzyskać klucz API
Zaloguj się na cometapi.com. Jeśli nie jesteś jeszcze naszym użytkownikiem, najpierw się zarejestruj. Zaloguj się do konsoli CometAPI. Uzyskaj poświadczenie dostępu — klucz API do interfejsu. Kliknij „Add Token” w tokenie API w centrum osobistym, uzyskaj klucz tokenu: sk-xxxxx i zatwierdź.
Krok 2: Wyślij zapytania do deepseek v4 flash API
Wybierz punkt końcowy „deepseek-v4-flash”, aby wysłać żądanie API i ustaw treść żądania. Metoda żądania i treść żądania są dostępne w dokumentacji API na naszej stronie. Nasza strona udostępnia również test Apifox dla Twojej wygody. Zastąp <YOUR_API_KEY> rzeczywistym kluczem CometAPI ze swojego konta. Gdzie wywoływać: format Anthropic Messages oraz format Chat.
Wstaw pytanie lub prośbę do pola content — na to odpowie model. 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 i dane wyjściowe. Włącz funkcje takie jak strumieniowanie, buforowanie promptów lub obsługa długiego kontekstu za pomocą standardowych parametrów.