ข้อมูลจำเพาะทางเทคนิคของ DeepSeek-V4-Flash
| รายการ | รายละเอียด |
|---|---|
| รุ่น | DeepSeek-V4-Flash |
| ผู้ให้บริการ | DeepSeek |
| ซีรีส์ | ซีรีส์ตัวอย่าง DeepSeek-V4 |
| สถาปัตยกรรม | Mixture-of-Experts (MoE) |
| จำนวนพารามิเตอร์ทั้งหมด | 284B |
| พารามิเตอร์ที่ใช้งาน | 13B |
| ความยาวบริบท | 1,000,000 โทเค็น |
| ความแม่นยำ | FP4 + FP8 แบบผสม |
| โหมดการให้เหตุผล | Non-think, Think, Think Max |
| สถานะการเผยแพร่ | รุ่นตัวอย่าง |
| สัญญาอนุญาต | MIT License |
DeepSeek-V4-Flash คืออะไร?
DeepSeek-V4-Flash เป็นรุ่นตัวอย่างในซีรีส์ V4 ของ DeepSeek ที่มุ่งเน้นประสิทธิภาพ สร้างขึ้นเป็นโมเดลภาษาประเภท Mixture-of-Experts โดยมีส่วนที่ทำงานจริงค่อนข้างเล็กเมื่อเทียบกับขนาด ช่วยให้ตอบสนองได้รวดเร็ว พร้อมทั้งรองรับหน้าต่างบริบทขนาดใหญ่ถึง 1M โทเค็น
คุณสมบัติหลักของ DeepSeek-V4-Flash
- บริบทระดับล้านโทเค็น: โมเดลรองรับหน้าต่างบริบท 1,000,000 โทเค็น เหมาะสำหรับเอกสารที่ยาวมาก โค้ดเบสขนาดใหญ่ และเซสชันเอเจนต์แบบหลายขั้นตอน
- การออกแบบ MoE เน้นประสิทธิภาพเป็นอันดับแรก: ใช้พารามิเตอร์ทั้งหมด 284B แต่เปิดใช้งานเพียง 13B ต่อคำขอ เพื่อให้คาดคะเนได้รวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากขึ้น
- โหมดการให้เหตุผลสามแบบ: Non-think, Think และ Think Max ช่วยให้คุณแลกความเร็วกับการให้เหตุผลที่ลึกขึ้นเมื่อภารกิจซับซ้อนขึ้น
- สถาปัตยกรรมระยะยาวที่แข็งแกร่ง: DeepSeek ระบุว่าซีรีส์ V4 ผสาน Compressed Sparse Attention และ Heavily Compressed Attention เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการจัดการบริบทยาว
- ความสามารถด้านโค้ดและพฤติกรรมเอเจนต์ที่แข่งขันได้: เอกสารโมเดลรายงานผลลัพธ์ที่โดดเด่นบนเบนช์มาร์กด้านการเขียนโค้ดและเอเจนต์ เช่น HumanEval, SWE Verified, Terminal Bench 2.0 และ BrowseComp
- เปิดเผยเวทและรองรับการติดตั้งแบบโลคอล: รุ่นเผยแพร่รวมเวทของโมเดล แนวทางการรันแบบโลคอล และสัญญาอนุญาต MIT ทำให้การโฮสต์เองและการทดลองใช้งานทำได้จริง
ผลการทดสอบเบนช์มาร์กของ DeepSeek-V4-Flash
ผลลัพธ์ที่คัดมาจากเอกสารโมเดลอย่างเป็นทางการแสดงว่า DeepSeek-V4-Flash ทำได้ดีขึ้นกว่า DeepSeek-V3.2-Base บนเบนช์มาร์กหลักหลายรายการ:
| เบนช์มาร์ก | 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 |
ในตารางด้านเหตุผลและเอเจนต์ รุ่น Flash ยังทำคะแนนได้ดีในงานเทอร์มินัลและซอฟต์แวร์ โดย Flash Max ทำได้ 56.9 บน Terminal Bench 2.0 และ 79.0 บน SWE Verified แม้ยังตามหลังรุ่น Pro ที่ใหญ่กว่าในงานที่หนักด้านความรู้และเอเจนต์ที่สุด
เปรียบเทียบ DeepSeek-V4-Flash กับ DeepSeek-V4-Pro และ DeepSeek-V3.2
| โมเดล | เหมาะกับ | ข้อแลกเปลี่ยน |
|---|---|---|
| DeepSeek-V4-Flash | งานที่ต้องการความเร็ว บริบทยาว ผู้ช่วยเขียนโค้ด และกระบวนการเอเจนต์ที่มีปริมาณสูง | ตามหลังรุ่น Pro เล็กน้อยในงานความรู้ล้วนและงานเอเจนต์ที่ซับซ้อนที่สุด |
| DeepSeek-V4-Pro | งานที่ต้องการความสามารถสูงสุด การให้เหตุผลลึกกว่า และเวิร์กโฟลว์เอเจนต์ที่ยากกว่า | หนักกว่าและมุ่งเน้นประสิทธิภาพน้อยกว่า Flash |
| DeepSeek-V3.2 | บรรทัดฐานรุ่นเก่าสำหรับการเปรียบเทียบและวางแผนย้าย | ประสิทธิภาพเบนช์มาร์กต่ำกว่า V4-Flash ตามตารางทางการ |
กรณีการใช้งานทั่วไปของ DeepSeek-V4-Flash
- การวิเคราะห์เอกสารยาว สำหรับสัญญา ชุดข้อมูลวิจัย ฐานความรู้สนับสนุน และวิกิภายใน
- ผู้ช่วยเขียนโค้ด ที่ต้องตรวจสอบรีโปขนาดใหญ่ ทำตามคำสั่งข้ามหลายไฟล์ และรักษาบริบทให้ต่อเนื่อง
- เวิร์กโฟลว์เอเจนต์ ที่โมเดลต้องให้เหตุผล เรียกใช้เครื่องมือ และวนทำซ้ำโดยไม่หลุดประเด็น
- ระบบแชทระดับองค์กร ที่ได้ประโยชน์จากหน้าต่างบริบทขนาดใหญ่มากและการติดตั้งที่ไม่ยุ่งยาก
- การติดตั้งแบบโลคอลระดับต้นแบบ สำหรับทีมที่ต้องการประเมินพฤติกรรมของ DeepSeek-V4 ก่อนทำให้พร้อมใช้งานในระบบจริง
วิธีเข้าถึงและใช้งาน DeepSeek V4 Flash API
ขั้นตอนที่ 1: สมัครรับ API Key
เข้าสู่ระบบที่ cometapi.com หากยังไม่เป็นผู้ใช้ของเรา โปรดลงทะเบียนก่อน เข้าสู่ CometAPI console รับ API key สำหรับการเข้าถึงอินเทอร์เฟซ คลิก “Add Token” ที่ส่วน API token ในศูนย์ส่วนบุคคล รับ token key: sk-xxxxx แล้วส่ง
ขั้นตอนที่ 2: ส่งคำขอไปยัง deepseek v4 flash API
เลือก endpoint “deepseek-v4-flash” เพื่อส่งคำขอ API และกำหนด request body วิธีการและรูปแบบคำขอสามารถดูได้จากเอกสาร API บนเว็บไซต์ของเรา เว็บไซต์ของเรายังมีการทดสอบด้วย Apifox เพื่อความสะดวก แทนที่ <YOUR_API_KEY> ด้วย CometAPI key จริงจากบัญชีของคุณ Where to call it: Anthropic Messages รูปแบบ และ Chat รูปแบบ
ใส่คำถามหรือคำขอของคุณในช่อง content—นี่คือสิ่งที่โมเดลจะตอบกลับ ประมวลผลการตอบกลับของ API เพื่อรับคำตอบที่สร้างขึ้น
ขั้นตอนที่ 3: ดึงและตรวจสอบผลลัพธ์
ประมวลผลการตอบกลับของ API เพื่อรับคำตอบที่สร้างขึ้น หลังจากประมวลผลแล้ว API จะส่งสถานะงานและข้อมูลผลลัพธ์ เปิดใช้ฟีเจอร์ต่าง ๆ เช่น การสตรีม แคชพรอมป์ต์ หรือการจัดการบริบทยาว ผ่านพารามิเตอร์มาตรฐาน