Технические характеристики DeepSeek-V4-Flash
| Параметр | Детали |
|---|---|
| Модель | DeepSeek-V4-Flash |
| Провайдер | DeepSeek |
| Семейство | предварительная серия DeepSeek-V4 |
| Архитектура | Mixture-of-Experts (MoE) |
| Общее число параметров | 284B |
| Активных параметров | 13B |
| Длина контекста | 1,000,000 tokens |
| Точность | FP4 + FP8 mixed |
| Режимы рассуждения | Non-think, Think, Think Max |
| Статус релиза | Preview model |
| Лицензия | MIT License |
Что такое DeepSeek-V4-Flash?
DeepSeek-V4-Flash — это ориентированная на эффективность предварительная модель серии V4 от DeepSeek. Она построена как языковая модель типа Mixture-of-Experts с относительно небольшим количеством активируемых параметров для своего размера, что помогает сохранять отзывчивость, при этом поддерживая очень большое окно контекста на 1M токенов.
Основные возможности DeepSeek-V4-Flash
- Контекст на миллион токенов: Модель поддерживает окно контекста на 1,000,000 токенов, что делает её подходящей для очень длинных документов, крупных кодовых баз и многошаговых сессий агентов.
- Дизайн MoE с приоритетом эффективности: Использует 284B общих параметров, но активирует лишь 13B параметров на запрос — конфигурация, нацеленная на более быстрый и эффективный инференс.
- Три режима рассуждения: Non-think, Think и Think Max позволяют менять скорость в обмен на более глубокое рассуждение при усложнении задачи.
- Сильная архитектура для длинного контекста: По словам DeepSeek, серия V4 сочетает Compressed Sparse Attention и Heavily Compressed Attention для повышения эффективности работы с длинным контекстом.
- Конкурентоспособность в кодинге и агентном поведении: В карточке модели указаны сильные результаты на бенчмарках по программированию и агентным задачам, включая HumanEval, SWE Verified, Terminal Bench 2.0 и BrowseComp.
- Открытые веса и локальное развертывание: Релиз включает веса модели, руководство по локальному инференсу и MIT License, что делает самостоятельный хостинг и эксперименты практичными.
Результаты тестов DeepSeek-V4-Flash
Отобранные результаты из официальной карточки модели показывают, что DeepSeek-V4-Flash улучшает показатели по сравнению с 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 агентам вариант Flash также показывает уверенные результаты в терминальных и программных задачах: Flash Max достигает 56.9 на Terminal Bench 2.0 и 79.0 на SWE Verified, хотя всё ещё уступает более крупной модели Pro на самых сложных, знаниеёмких и агентных задачах.
DeepSeek-V4-Flash vs DeepSeek-V4-Pro vs DeepSeek-V3.2
| Модель | Лучшее применение | Компромисс |
|---|---|---|
| DeepSeek-V4-Flash | Быстрая работа с длинным контекстом, ассистенты по коду, высокопропускные агентные потоки | Ненамного уступает Pro в чистых знаниях и самых сложных агентных задачах |
| DeepSeek-V4-Pro | Задачи максимальной сложности, более глубокое рассуждение, сложные агентные процессы | Тяжелее и менее ориентирована на эффективность, чем Flash |
| DeepSeek-V3.2 | Старый базовый ориентир для сравнения и планирования миграции | Более низкие показатели, чем у V4-Flash, по официальным таблицам |
Типичные сценарии использования DeepSeek-V4-Flash
- Анализ длинных документов для контрактов, исследовательских пакетов, баз знаний поддержки и внутренних вики.
- Ассистенты по коду, которым нужно просматривать большие репозитории, следовать инструкциям по многим файлам и удерживать контекст.
- Агентные процессы, где модели нужно рассуждать, вызывать инструменты и итеративно работать, не теряя нити.
- Корпоративные чат-системы, которым полезны очень большое окно контекста и низкий порог развертывания.
- Прототипные локальные развертывания для команд, которые хотят оценить поведение DeepSeek-V4 до продакшн-укрепления.
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 вашу консоль CometAPI. Получите учетный API-ключ для доступа к интерфейсу. 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” для отправки API-запроса и задайте тело запроса. Метод и тело запроса берите из документации нашего сайта. На нашем сайте также доступен тест в Apifox для вашего удобства. Замените <YOUR_API_KEY> на ваш фактический ключ CometAPI из аккаунта. Где вызывать: формат Anthropic Messages и формат Chat.
Поместите ваш вопрос или запрос в поле content — именно на это модель ответит. Обработайте ответ API, чтобы получить сгенерированный результат.
Шаг 3: Получите и проверьте результаты
Обработайте ответ API, чтобы получить сгенерированный результат. После обработки API возвращает статус задачи и выходные данные. Включайте такие функции, как потоковая передача, кэширование подсказок или обработка длинного контекста, через стандартные параметры.