Технические характеристики DeepSeek-V4-Flash
| Параметр | Значение |
|---|---|
| Model | DeepSeek-V4-Flash |
| Provider | DeepSeek |
| Family | серия предварительного просмотра DeepSeek-V4 |
| Architecture | Mixture-of-Experts (MoE) |
| Total parameters | 284B |
| Activated parameters | 13B |
| Context length | 1,000,000 токенов |
| Precision | Смешанная FP4 + FP8 |
| Reasoning modes | Non-think, Think, Think Max |
| Release status | Предварительная модель |
| License | 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 класса Mixture-of-Experts (MoE) с относительно небольшим активным объёмом параметров для своего размера, что помогает сохранять отзывчивость при поддержке очень большого контекстного окна на 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 сессий агентов.
- Дизайн MoE с приоритетом эффективности: Она использует 284B общих параметров, но только 13B активируются на запрос — подход, нацеленный на более быстрое и эффективное инференс.
- Три режима рассуждения: Non-think, Think, Think Max позволяют обменивать скорость на более глубокое рассуждение, когда задача становится сложнее.
- Сильная архитектура для длинного контекста: DeepSeek сообщает, что серия V4 сочетает Compressed Sparse Attention и Heavily Compressed Attention для повышения эффективности при длинном контексте.
- Конкурентные результаты в кодинге и агентном поведении: В карточке модели заявлены сильные результаты на бенчмарках по программированию и агентным сценариям, включая HumanEval, SWE Verified, Terminal Bench 2.0 и BrowseComp.
- Открытые веса и локальное развёртывание: Релиз включает веса модели, руководство по локальному инференсу и MIT License, что делает самостоятельный хостинг и эксперименты практичными.
Результаты бенчмарков DeepSeek-V4-Flash
Выбранные результаты из официальной карточки модели показывают, что DeepSeek-V4-Flash превосходит DeepSeek-V3.2-Base на нескольких ключевых бенчмарках:
| 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 |
В таблице по рассуждению и агентам вариант Flash также показывает уверенные результаты в терминальных и софтверных задачах: Flash Max достигает 56.9 на Terminal Bench 2.0 и 79.0 на SWE Verified, хотя всё ещё отстаёт от более крупной модели Pro в самых сложных задачах, требующих глубоких знаний и агентных способностей.
DeepSeek-V4-Flash vs DeepSeek-V4-Pro vs DeepSeek-V3.2
| Model | Best fit | Tradeoff |
|---|---|---|
| DeepSeek-V4-Flash | Быстрые задачи с длинным контекстом, помощники по программированию и агентные потоки с высокой пропускной способностью | Немного уступает Pro в задачах на чистые знания и наиболее сложных агентных задачах |
| DeepSeek-V4-Pro | Задачи с наивысшими требованиями к возможностям, более глубокое рассуждение и более сложные агентные процессы | Более тяжёлая и менее ориентированная на эффективность, чем Flash |
| DeepSeek-V3.2 | Более старая база для сравнения и планирования миграции | Более низкие показатели на официальных таблицах бенчмарков по сравнению с V4-Flash |
Типичные варианты использования для DeepSeek-V4-Flash
- Анализ длинных документов для контрактов, исследовательских подборок, баз знаний поддержки и внутренних вики.
- Помощники по программированию, которым нужно анализировать большие репозитории, следовать инструкциям по множеству файлов и удерживать контекст.
- Агентные рабочие процессы, где модели нужно рассуждать, вызывать инструменты и итеративно действовать, не теряя нить.
- Корпоративные чат-системы, которым выгодны очень большое контекстное окно и простое развёртывание.
- Прототипные локальные развёртывания для команд, желающих оценить поведение DeepSeek-V4 до промышленной эксплуатации.
How to access and use Deepseek v4 Flash API
Шаг 1: Sign Up for API Key
Log in to cometapi.com. If you are not our user yet, please register first. Sign into your CometAPI console. Get the access credential API key of the interface. Click “Add Token” at the API token in the personal center, get the token key: sk-xxxxx and submit.
Шаг 2: Send Requests to deepseek v4 flash API
Select the “deepseek-v4-flash” endpoint to send the API request and set the request body. The request method and request body are obtained from our website API doc. Our website also provides Apifox test for your convenience. Replace <YOUR_API_KEY> with your actual CometAPI key from your account. Where to call it: Anthropic Messages format and Chat format.
Insert your question or request into the content field—this is what the model will respond to. Process the API response to get the generated answer.
Шаг 3: Retrieve and Verify Results
Process the API response to get the generated answer. After processing, the API responds with the task status and output data. Enable features such as streaming, prompt caching, or long-context handling via standard parameters.