Especificações técnicas do DeepSeek-V4-Flash
| Item | Detalhes |
|---|---|
| Model | DeepSeek-V4-Flash |
| Provider | DeepSeek |
| Family | DeepSeek-V4 preview series |
| Architecture | Mistura de Especialistas (MoE) |
| Total parameters | 284B |
| Activated parameters | 13B |
| Context length | 1,000,000 tokens |
| Precision | FP4 + FP8 misto |
| Reasoning modes | Non-think, Think, Think Max |
| Release status | Modelo em prévia |
| License | Licença MIT |
O que é o DeepSeek-V4-Flash?
O DeepSeek-V4-Flash é o modelo de prévia da DeepSeek com foco em eficiência na série V4. Ele foi construído como um modelo de linguagem Mixture-of-Experts, com uma pegada ativa relativamente pequena para seu tamanho, o que ajuda a manter a responsividade enquanto ainda oferece uma janela de contexto muito grande de 1M-token.
Principais recursos do DeepSeek-V4-Flash
- Contexto de um milhão de tokens: O modelo oferece uma janela de contexto de 1,000,000 tokens, tornando-o adequado para documentos muito longos, grandes bases de código e sessões de agentes com múltiplas etapas.
- Design MoE centrado na eficiência: Utiliza 284B de parâmetros totais, mas apenas 13B de parâmetros ativados por requisição, uma configuração voltada para inferência mais rápida e eficiente.
- Três modos de raciocínio: Non-think, Think e Think Max permitem trocar velocidade por raciocínio mais profundo quando a tarefa se torna mais difícil.
- Arquitetura robusta para longos contextos: A DeepSeek afirma que a série V4 combina Compressed Sparse Attention e Heavily Compressed Attention para melhorar a eficiência em longos contextos.
- Comportamento competitivo em codificação e agentes: O modelo reporta resultados fortes em benchmarks de codificação e comportamento agentic, incluindo HumanEval, SWE Verified, Terminal Bench 2.0 e BrowseComp.
- Pesos abertos e implantação local: O lançamento inclui pesos do modelo, orientação para inferência local e uma Licença MIT, o que torna viável a auto-hospedagem e a experimentação.
Desempenho em benchmarks do DeepSeek-V4-Flash
Resultados selecionados do modelo card oficial mostram que o DeepSeek-V4-Flash melhora em relação ao DeepSeek-V3.2-Base em vários benchmarks centrais:
| 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 |
Na tabela de raciocínio e agentes, a variante Flash também apresenta resultados sólidos em tarefas de terminal e software, com o Flash Max alcançando 56.9 no Terminal Bench 2.0 e 79.0 no SWE Verified, ainda ficando atrás do modelo Pro maior nas tarefas mais difíceis e intensivas em conhecimento e comportamento agentic.
DeepSeek-V4-Flash vs DeepSeek-V4-Pro vs DeepSeek-V3.2
| Model | Melhor adequação | Compensação |
|---|---|---|
| DeepSeek-V4-Flash | Trabalho rápido com longos contextos, assistentes de codificação e fluxos de agentes de alta taxa | Um pouco atrás do Pro em conhecimento puro e nas tarefas agentic mais complexas |
| DeepSeek-V4-Pro | Tarefas de maior capacidade, raciocínio mais profundo e fluxos de agentes mais difíceis | Mais pesado e menos voltado à eficiência do que o Flash |
| DeepSeek-V3.2 | Base mais antiga para comparação e planejamento de migração | Desempenho de benchmark inferior ao V4-Flash nas tabelas oficiais |
Casos de uso típicos do DeepSeek-V4-Flash
- Análise de documentos longos para contratos, pacotes de pesquisa, bases de conhecimento de suporte e wikis internas.
- Assistentes de codificação que precisam inspecionar grandes repositórios, seguir instruções em muitos arquivos e manter o contexto ativo.
- Fluxos de trabalho com agentes em que o modelo precisa raciocinar, chamar ferramentas e iterar sem perder o fio da conversa.
- Sistemas de chat corporativos que se beneficiam de uma janela de contexto muito grande e implantação de baixo atrito.
- Implantações locais de protótipo para equipes que desejam avaliar o comportamento do DeepSeek-V4 antes da produção.
Como acessar e usar a API Deepseek v4 Flash
Etapa 1: Registre-se para obter a chave de API
Faça login em cometapi.com. Se você ainda não é nosso usuário, registre-se primeiro. Acesse seu CometAPI console. Obtenha a credencial de acesso da chave de API da interface. Clique em “Add Token” no token de API no centro pessoal, obtenha a chave do token: sk-xxxxx e envie.
Etapa 2: Envie solicitações para a API deepseek v4 flash
Selecione o endpoint “deepseek-v4-flash” para enviar a requisição de API e defina o corpo da solicitação. O método e o corpo da solicitação são obtidos na nossa documentação de API do site. Nosso site também fornece teste Apifox para sua conveniência. Substitua <YOUR_API_KEY> pela sua chave CometAPI real da sua conta. Onde chamar: formato Anthropic Messages e formato Chat.
Insira sua pergunta ou solicitação no campo de conteúdo — é isso que o modelo irá responder. Procese a resposta da API para obter a resposta gerada.
Etapa 3: Recuperar e verificar resultados
Procese a resposta da API para obter a resposta gerada. Após o processamento, a API responde com o status da tarefa e os dados de saída. Habilite recursos como streaming, cache de prompt ou tratamento de longo contexto por meio de parâmetros padrão.