ข้อมูลจำเพาะทาง技术ของ DeepSeek-V4-Flash
| รายการ | รายละเอียด |
|---|---|
| รุ่น | DeepSeek-V4-Flash |
| ผู้ให้บริการ | DeepSeek |
| ตระกูล | DeepSeek-V4 preview series |
| สถาปัตยกรรม | Mixture-of-Experts (MoE) |
| จำนวนพารามิเตอร์ทั้งหมด | 284B |
| พารามิเตอร์ที่ใช้งาน | 13B |
| ความยาวบริบท | 1,000,000 โทเค็น |
| ความแม่นยำ | FP4 + FP8 แบบผสม |
| โหมดการให้เหตุผล | Non-think, Think, Think Max |
| สถานะการเปิดตัว | รุ่นพรีวิว |
| สัญญาอนุญาต | MIT License |
DeepSeek-V4-Flash คืออะไร?
DeepSeek-V4-Flash เป็นโมเดลพรีวิวในตระกูล V4 ของ DeepSeek ที่มุ่งเน้นประสิทธิภาพ สร้างขึ้นเป็นโมเดลภาษาแบบ Mixture-of-Experts โดยมีส่วนที่ใช้งานจริงค่อนข้างเล็กเมื่อเทียบกับขนาด รวมถึงรองรับหน้าต่างบริบทขนาดใหญ่ถึง 1M โทเค็น ขณะยังคงตอบสนองได้รวดเร็ว
คุณสมบัติหลักของ DeepSeek-V4-Flash
- บริบทระดับล้านโทเค็น: โมเดลรองรับหน้าต่างบริบท 1,000,000 โทเค็น เหมาะกับเอกสารยาวมาก โค้ดเบสขนาดใหญ่ และเซสชันเอเจนต์แบบหลายขั้นตอน
- การออกแบบ MoE ที่เน้นประสิทธิภาพเป็นอันดับแรก: ใช้พารามิเตอร์รวม 284B แต่เปิดใช้งานเพียง 13B ต่อคำขอ เพื่อการอนุมานที่รวดเร็วและมีประสิทธิภาพ
- โหมดการให้เหตุผลสามแบบ: Non-think, Think และ Think Max เพื่อแลกความเร็วกับการให้เหตุผลที่ลึกขึ้นเมื่อภารกิจซับซ้อน
- สถาปัตยกรรมสำหรับบริบทยาวที่แข็งแกร่ง: DeepSeek ระบุว่าซีรีส์ V4 ผสาน Compressed Sparse Attention และ Heavily Compressed Attention เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับบริบทยาว
- ความสามารถด้านโค้ดและพฤติกรรมเอเจนต์ที่แข่งขันได้: รายงานผลการทดสอบที่แข็งแกร่งบนชุดทดสอบด้านโค้ดและเอเจนต์ เช่น HumanEval, SWE Verified, Terminal Bench 2.0 และ BrowseComp
- น้ำหนักโมเดลแบบเปิดและรองรับการปรับใช้ภายในเครื่อง: มีการปล่อยน้ำหนักโมเดล คำแนะนำการรันแบบโลคอล และสัญญาอนุญาต MIT ทำให้การโฮสต์เองและการทดลองทำได้จริง
ผลการทดสอบมาตรฐานของ DeepSeek-V4-Flash
ผลลัพธ์ที่คัดสรรมาจากการ์ดโมเดลอย่างเป็นทางการแสดงว่า DeepSeek-V4-Flash มีพัฒนาการเหนือกว่า DeepSeek-V3.2-Base บนชุดเกณฑ์มาตรฐานหลักหลายรายการ:
| เกณฑ์มาตรฐาน | 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 |
ในตารางด้านการให้เหตุผลและเอเจนต์ รุ่น Flash ยังทำผลงานได้ดีในงานด้านเทอร์มินัลและซอฟต์แวร์ โดย Flash Max ทำได้ 56.9 บน Terminal Bench 2.0 และ 79.0 บน SWE Verified แต่ยังตามหลังรุ่น Pro ที่ใหญ่กว่าบนงานที่ยากและใช้ความรู้หนักที่สุด
DeepSeek-V4-Flash เทียบกับ DeepSeek-V4-Pro และ DeepSeek-V3.2
| โมเดล | เหมาะกับ | ข้อแลกเปลี่ยน |
|---|---|---|
| DeepSeek-V4-Flash | งานที่ต้องความเร็ว บริบทยาว ผู้ช่วยเขียนโค้ด และโฟลว์เอเจนต์ปริมาณสูง | ตามหลังรุ่น Pro เล็กน้อยในงานความรู้ล้วนและงานเอเจนต์ที่ซับซ้อนที่สุด |
| DeepSeek-V4-Pro | งานที่ต้องศักยภาพสูงสุด การให้เหตุผลลึก และเวิร์กโฟลว์เอเจนต์ที่ยาก | หนักกว่าและเน้นประสิทธิภาพน้อยกว่า Flash |
| DeepSeek-V3.2 | บรรทัดฐานเก่าสำหรับการเปรียบเทียบและวางแผนย้ายใช้งาน | คะแนนเกณฑ์มาตรฐานต่ำกว่า V4-Flash ตามตารางทางการ |
กรณีการใช้งานทั่วไปของ DeepSeek-V4-Flash
- การวิเคราะห์เอกสารยาว สำหรับสัญญา ชุดงานวิจัย ฐานความรู้ฝ่ายสนับสนุน และวิกิภายใน
- ผู้ช่วยเขียนโค้ด ที่ต้องตรวจดูรีโปขนาดใหญ่ ปฏิบัติตามคำสั่งข้ามหลายไฟล์ และคงบริบทไว้ได้
- เวิร์กโฟลว์ของเอเจนต์ ที่โมเดลต้องให้เหตุผล เรียกใช้เครื่องมือ และวนทำซ้ำโดยไม่หลุดประเด็น
- ระบบแชตสำหรับองค์กร ที่ได้ประโยชน์จากหน้าต่างบริบทขนาดใหญ่และการปรับใช้ที่ไม่ยุ่งยาก
- การปรับใช้ภายในเครื่องแบบต้นแบบ สำหรับทีมที่ต้องการประเมินพฤติกรรมของ DeepSeek-V4 ก่อนใช้งานจริง
วิธีเข้าถึงและใช้งาน Deepseek v4 Flash API
ขั้นตอนที่ 1: สมัครเพื่อรับ API Key
เข้าสู่ระบบที่ cometapi.com หากคุณยังไม่เป็นผู้ใช้ของเรา โปรดลงทะเบียนก่อน เข้าสู่ระบบที่ CometAPI console รับ API key ซึ่งเป็นข้อมูลรับรองการเข้าถึงของอินเทอร์เฟซ คลิก “Add Token” ที่ API token ในศูนย์ผู้ใช้ รับโทเค็นคีย์: sk-xxxxx แล้วส่ง
ขั้นตอนที่ 2: ส่งคำขอไปยัง deepseek v4 flash API
เลือกเอ็นด์พอยต์ “deepseek-v4-flash” เพื่อส่งคำขอ API และตั้งค่า request body วิธีการร้องขอและ request body สามารถดูได้จากเอกสาร API บนเว็บไซต์ของเรา เว็บไซต์ยังมีการทดสอบ Apifox เพื่อความสะดวกของคุณ แทนที่ <YOUR_API_KEY> ด้วย CometAPI key จริงจากบัญชีของคุณ จุดที่เรียกใช้งาน: รูปแบบ Anthropic Messages และรูปแบบ Chat
ใส่คำถามหรือคำขอของคุณลงในฟิลด์ content ซึ่งเป็นสิ่งที่โมเดลจะตอบกลับ ประมวลผลการตอบกลับของ API เพื่อรับคำตอบที่สร้างขึ้น
ขั้นตอนที่ 3: ดึงและตรวจสอบผลลัพธ์
ประมวลผลการตอบกลับของ API เพื่อรับคำตอบที่สร้างขึ้น หลังจากประมวลผลแล้ว API จะส่งสถานะงานและข้อมูลผลลัพธ์ เปิดใช้คุณสมบัติอย่างเช่นการสตรีม การแคชพรอมต์ หรือการจัดการบริบทยาวผ่านพารามิเตอร์มาตรฐาน