Especificações técnicas do DeepSeek-V4-Flash
| Item | Detalhes |
|---|---|
| Model | DeepSeek-V4-Flash |
| Provider | DeepSeek |
| Family | DeepSeek-V4 preview series |
| Architecture | Mixture-of-Experts (MoE) |
| Total parameters | 284B |
| Activated parameters | 13B |
| Context length | 1,000,000 tokens |
| Precision | FP4 + FP8 mistos |
| Reasoning modes | Non-think, Think, Think Max |
| Release status | Preview model |
| License | MIT License |
O que é o DeepSeek-V4-Flash?
O DeepSeek-V4-Flash é o modelo de prévia da DeepSeek focado em eficiência na série V4. Ele é construído como um modelo de linguagem de Mistura de Especialistas, com uma pegada ativa relativamente pequena para seu porte, o que o ajuda a permanecer responsivo 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 suporta uma janela de contexto de 1,000,000 tokens, o que o torna adequado para documentos muito longos, grandes bases de código e sessões de agentes com múltiplas etapas.
- Design MoE com foco em eficiência: Ele usa 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 contextos longos: A DeepSeek afirma que a série V4 combina Compressed Sparse Attention e Heavily Compressed Attention para melhorar a eficiência em contextos extensos.
- Programação competitiva e comportamento de agentes: O model card reporta resultados robustos em benchmarks de programação e de agentes, 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 MIT License, o que torna viável a hospedagem própria e a experimentação.
Desempenho em benchmarks do DeepSeek-V4-Flash
Resultados selecionados do model 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 de software, com o Flash Max alcançando 56.9 no Terminal Bench 2.0 e 79.0 no SWE Verified, embora ainda fique atrás do modelo Pro, maior, nas tarefas mais difíceis e intensivas em conhecimento e voltadas a agentes.
DeepSeek-V4-Flash vs DeepSeek-V4-Pro vs DeepSeek-V3.2
| Model | Best fit | Tradeoff |
|---|---|---|
| DeepSeek-V4-Flash | Trabalhos rápidos com longos contextos, assistentes de programação e fluxos de agentes de alto rendimento | Fica um pouco atrás do Pro em conhecimento puro e nas tarefas de agentes mais complexas |
| DeepSeek-V4-Pro | Tarefas de maior capacidade, raciocínio mais profundo e fluxos de trabalho de agentes mais difíceis | Mais pesado e menos orientado à eficiência do que o Flash |
| DeepSeek-V3.2 | Base anterior para comparação e planejamento de migração | Desempenho inferior nos benchmarks em relação ao V4-Flash nas tabelas oficiais |
Casos de uso típicos para o DeepSeek-V4-Flash
- Análise de documentos longos para contratos, pacotes de pesquisa, bases de conhecimento de suporte e wikis internas.
- Assistentes de programação que precisam inspecionar repositórios grandes, seguir instruções em muitos arquivos e manter o contexto ativo.
- Fluxos de trabalho com agentes nos quais 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 de implantação com baixa fricção.
- Prototipagem de implantações locais para equipes que desejam avaliar o comportamento do DeepSeek-V4 antes da consolidação para produção.
Como acessar e usar a Deepseek v4 Flash API
Etapa 1: Cadastre-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 chave de API de credenciais de acesso da interface. Clique em “Add Token” no token de API no centro pessoal, obtenha a chave de token: sk-xxxxx e envie.
Etapa 2: Envie solicitações para a deepseek v4 flash API
Selecione o endpoint “deepseek-v4-flash” para enviar a solicitação de API e defina o corpo da requisição. O método e o corpo da requisição são obtidos na documentação da API do nosso 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 content — é isso que o modelo responderá. Processe a resposta da API para obter a resposta gerada.
Etapa 3: Recupere e verifique os resultados
Processe 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 longos contextos por meio de parâmetros padrão.