Технические характеристики DeepSeek-V4-Flash
| Параметр | Значение |
|---|---|
| Модель | DeepSeek-V4-Flash |
| Провайдер | DeepSeek |
| Семейство | Серия предварительного просмотра DeepSeek-V4 |
| Архитектура | Смесь экспертов (MoE) |
| Общее число параметров | 284B |
| Активируемые параметры | 13B |
| Длина контекста | 1,000,000 токенов |
| Точность | FP4 + FP8 (смешанная) |
| Режимы рассуждения | Non-think, Think, Think Max |
| Статус выпуска | Предварительная модель |
| Лицензия | Лицензия MIT |
Что такое DeepSeek-V4-Flash?
DeepSeek-V4-Flash — это ориентированная на эффективность предварительная модель серии V4. Она построена как языковая модель со смесью экспертов, с относительно небольшим числом активных параметров для своих размеров, что помогает ей оставаться отзывчивой, при этом поддерживая очень большое контекстное окно в 1M токенов.
Основные возможности DeepSeek-V4-Flash
- Контекст на миллион токенов: Модель поддерживает контекстное окно в 1,000,000 токенов, что делает её подходящей для очень длинных документов, больших кодовых баз и многошаговых агентных сессий.
- Дизайн MoE с приоритетом эффективности: Используются 284B общих параметров, но активируется лишь 13B параметров на запрос — конфигурация, нацеленная на более быстрый и эффективный вывод.
- Три режима рассуждения: Non-think, Think и Think Max позволяют выбирать между скоростью и глубиной рассуждений по мере усложнения задач.
- Сильная архитектура для длинного контекста: По заявлению DeepSeek, серия V4 сочетает Compressed Sparse Attention и Heavily Compressed Attention для повышения эффективности при длинном контексте.
- Конкурентные результаты в программировании и агентном поведении: Карточка модели сообщает о высоких результатах на бенчмарках программирования и агентных задачах, включая HumanEval, SWE Verified, Terminal Bench 2.0 и BrowseComp.
- Открытые веса и локальное развертывание: Релиз включает веса модели, руководство по локальному выводу и MIT License, что делает самостоятельный хостинг и эксперименты практичными.
Результаты бенчмарков DeepSeek-V4-Flash
Отдельные результаты из официальной карточки модели показывают, что DeepSeek-V4-Flash улучшает показатели относительно DeepSeek-V3.2-Base на ряде ключевых бенчмарков:
| Бенчмарк | 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 |
В таблице по рассуждению и агентным задачам вариант Flash также показывает уверенные результаты по терминальным и софтверным задачам: Flash Max достигает 56.9 на Terminal Bench 2.0 и 79.0 на SWE Verified, хотя всё ещё уступает более крупной модели Pro в самых сложных задачах, требующих глубоких знаний и агентных способностей.
Сравнение DeepSeek-V4-Flash, DeepSeek-V4-Pro и DeepSeek-V3.2
| Модель | Оптимально для | Компромисс |
|---|---|---|
| DeepSeek-V4-Flash | Быстрые задачи, длинный контекст, ассистенты программирования и агентные потоки с высокой пропускной способностью | Немного уступает Pro в задачах на чистые знания и самых сложных агентных задачах |
| DeepSeek-V4-Pro | Задачи максимальной сложности, более глубокое рассуждение и сложные агентные рабочие процессы | Более тяжёлая и менее ориентирована на эффективность, чем Flash |
| DeepSeek-V3.2 | Более старая базовая линия для сравнения и планирования миграции | Ниже результаты на бенчмарках, чем у V4-Flash, согласно официальным таблицам |
Типичные варианты использования DeepSeek-V4-Flash
- Анализ длинных документов для контрактов, исследовательских пакетов, баз знаний поддержки и внутренних вики.
- Ассистенты программирования, которым нужно инспектировать большие репозитории, следовать инструкциям в многих файлах и сохранять контекст.
- Агентные рабочие процессы, где модели нужно рассуждать, вызывать инструменты и итеративно работать, не теряя нить.
- Корпоративные чат-системы, которым полезны очень большое контекстное окно и простое развертывание.
- Прототипные локальные развертывания для команд, желающих оценить поведение DeepSeek-V4 до ввода в промышленную эксплуатацию.
Как получить доступ и использовать Deepseek v4 Flash API
Шаг 1: Зарегистрируйтесь, чтобы получить API-ключ
Войдите на cometapi.com. Если вы ещё не являетесь нашим пользователем, сначала зарегистрируйтесь. Войдите в консоль CometAPI. Получите учетные данные — API-ключ интерфейса. Нажмите “Add Token” в разделе API token в личном кабинете, получите ключ токена: sk-xxxxx и отправьте.
Шаг 2: Отправляйте запросы в deepseek v4 flash API
Выберите конечную точку “deepseek-v4-flash”, чтобы отправить API-запрос, и задайте тело запроса. Метод и тело запроса берите из документации API на нашем сайте. Наш сайт также предоставляет тест в Apifox для вашего удобства. Замените <YOUR_API_KEY> на ваш фактический ключ CometAPI из вашей учетной записи. Где вызывать: формат Anthropic Messages и формат Chat.
Вставьте ваш вопрос или запрос в поле content — именно на него модель ответит. Обработайте ответ API, чтобы получить сгенерированный ответ.
Шаг 3: Получение и проверка результатов
Обработайте ответ API, чтобы получить сгенерированный ответ. После обработки API возвращает статус задачи и выходные данные. Включайте такие функции, как потоковая передача, кэширование подсказок или обработка длинного контекста, с помощью стандартных параметров.