DeepSeek Flash, DeepSeek V4.1 Flash için yaygın olarak kullanılan addır: DeepSeek’in verimli çıkarım, uzun bağlamlı muhakeme, kodlama ve ajan odaklı iş akışları için optimize edilmiş en yeni çok modlu yapay zekâ modeli. Model 10 Eylül 2026’da resmen yayımlandı ve DeepSeek API üzerinden deepseek-flash model kimliğiyle kullanılabilir.
Bu sayfa, birincil anahtar kelime olarak DeepSeek Flash’ı kullanırken tüm teknik özellikleri ve kıyaslama sonuçlarını DeepSeek V4.1 Flash’a özgü olacak şekilde korur.
DeepSeek Flash’ın Teknik Özellikleri
| Özellik | DeepSeek Flash |
|---|---|
| Resmi API model kimliği | deepseek-flash |
| Yayın tarihi | 10 Eylül 2026 |
| Mimari | Nedensel Kodlayıcı-Çözücü (CED) ve Uzman Karışımı (MoE) |
| Omurga parametreleri | 552B |
| Etkinleştirilen parametreler | Ön doldurma sırasında yaklaşık 8B; kod çözme sırasında 16B |
| Bağlam penceresi | En fazla 1 milyon belirteç |
| Girdi türleri | Metin ve görseller |
| Muhakeme kontrolü | 1 ile 100 arasında sürekli ayarlanabilir |
| MoE yapılandırması | 1 paylaşılan uzman ve 384 yönlendirilen uzman; belirteç başına 6 yönlendirilen uzman etkinleştirilir |
| Küresel KV önbellek ayak izi | Belirteç başına yaklaşık 890 bayt |
| Eğitim korpusu | Yaklaşık 45T çok modlu belirteç |
| Lisans | MIT Lisansı |
| Yoğun olmayan saatlerde resmi fiyatlandırma | RMB 0.02/M önbellek isabetli giriş belirteçleri; RMB 1/M önbellek isabetsiz giriş belirteçleri; RMB 4/M çıkış belirteçleri |
| Yoğun saat fiyatlandırması | Yoğun olmayan saat ücretlerinin iki katı |
Fiyatlandırma, erişilebilirlik ve yönlendirme ilkeleri değişebilir. Üretim ortamına geçmeden önce güncel model kimliğini ve ücretleri doğrulayın.
DeepSeek Flash Nedir?
DeepSeek Flash uzun bağlamlı muhakeme, yazılım mühendisliği, araç çağırma ve otonom ajan iş akışları için tasarlanmış çok modlu bir Uzman Karışımı (MoE) modelidir.
Model, 552 milyar parametreli bir omurgayı seyrek etkinleştirme ile birleştirir. Girdiyi işlerken yaklaşık 8 milyar, kod çözme sırasında 16 milyar parametre kullanır. Bu, DeepSeek Flash’ın her belirteç için tüm ağı etkinleştirmeden önemli bir model kapasitesini korumasını sağlar.
Model, en fazla bir milyon belirteçlik bağlamı destekler ve görseller ile metni yerel olarak işleyebilir. deepseek-flash model adıyla DeepSeek API üzerinden sunulur; eski V4 Flash tanımlayıcıları uyumluluk için yeni modele yönlendirilir.
DeepSeek Flash’in Başlıca Özellikleri Nelerdir
Nedensel Kodlayıcı-Çözücü Mimarisi
DeepSeek Flash, 20 kodlayıcı ve 20 çözücü katmandan oluşan 40 katmanlı bir Nedensel Kodlayıcı-Çözücü mimarisi kullanır.
Her çözücü katmanında ayrı bir küresel KV önbelleği üretmek yerine, çözücü küresel önbelleğini kodlayıcının son gizli durumlarından türetir. Bu, uzun girdi işlemede gereken hesaplamayı azaltır ve özellikle girdi ağırlıklı ajan iş yükleri için yararlıdır.
Seyrek Uzman Karışımı Yönlendirmesi
Her MoE katmanı bir paylaşılan uzman ve 384 yönlendirilen uzman içerir. Her belirteç için altı yönlendirilen uzman etkinleştirilir.
Seyrek yönlendirme, çıkarımın hesaplama maliyetini düşürürken modelin toplam parametre kapasitesini yüksek tutar. Bu tasarım, geçiş hacmi ve maliyetin en yüksek zekâ kadar önemli olduğu yüksek hacimli hizmetler için uygundur.
Bir Milyon Belirteçlik Bağlam
DeepSeek Flash, 1M belirtece kadar bağlam penceresini destekler. Bu sayede uygulamalar tek bir istekte çok büyük girdiler sağlayabilir, örneğin:
- Tam yazılım depoları
- Uzun hukuk veya finansal belgeler
- Teknik kılavuzlar
- Araştırma arşivleri
- Çok oturumlu ajan geçmişleri
- Birbiriyle ilişkili birden çok dosya
Model kartı, yerel çıkarım senaryoları için 1M belirteçlik bağlam penceresi ve en az 256K max_tokens önermektedir.
Sıkıştırılmış Seyrek Dikkat 2
DeepSeek Flash, Full, Reindex ve Reuse dikkat kiplerini kullanan Sıkıştırılmış Seyrek Dikkat 2’yi (CSA2) tanıtır.
Bu kipler, modelin katmanlar arasında KV bilgisini paylaşmasına ve seyrek dikkat indekslerini yeniden kullanmasına olanak tanır. Hiyerarşik bir seyrek indeksleyici, daha sonraki katmanların incelediği aday havuzunu daha da sınırlar.
FP4 ana-KV önbellekleme ile birlikte bu değişiklikler, küresel KV önbellek ayak izini belirteç başına yaklaşık 890 bayta düşürür — DeepSeek V4 Flash için bildirilen ayak izinin yaklaşık dörtte biri.
Yerel Çok Modlu Anlama
DeepSeek Flash, aynı konuşmada görselleri ve metni işler. Görü sisteminde DeepSeek-ViT kodlayıcı, iki boyutlu döner konum gömmeleri, pixel-unshuffle ile aşağı örnekleme ve görsel özellikleri dil modeli gömmelerine dönüştüren bir projeksiyon katmanı kullanılır.
Model, yaklaşık 45 trilyon belirteçten oluşan çok modlu bir korpus üzerinde sıfırdan eğitilmiştir.
Sürekli Ayarlanabilir Muhakeme
Yalnızca birkaç sabit muhakeme kipi sunmak yerine, DeepSeek Flash 1’den 100’e kadar sayısal bir muhakeme çabası ayarını destekler.
Daha düşük değerler rutin görevlerde gecikmeyi ve maliyeti azaltabilir; daha yüksek değerler ise zorlayıcı kodlama, matematik, planlama ve ajan odaklı iş akışları için daha fazla hesaplama ayırır.
Ajan Odaklı Bileşenler
DeepSeek Flash, AI ajan kullanımına yönelik çeşitli bileşenler içerir:
- Belirteç tabanlı aramayla engram koşullu bellek
- DSpark spekülatif kod çözme
- Uzun bağlam için seyrek dikkat
- İstem ve yanıt kodlama yardımcıları
- Görseller, araç çağrıları ve muhakeme izleri desteği
- Claude Code, Codex, mini-SWE ve DeepSeek Harness gibi ajan iskeletleriyle uyumluluk
DeepSeek Flash Nasıl Çalışır
Tipik bir DeepSeek Flash isteği şu sıralamayı izler:
- Metin, görseller, sistem talimatları, konuşma geçmişi ve araç tanımları DeepSeek’in konuşma formatına dönüştürülür.
- Görseller, görüş kodlayıcısı tarafından işlenir ve görsel gömmelere dönüştürülür.
- MoE yönlendiricisi her belirteç için az sayıda uzman seçer.
- CSA2 ve hiyerarşik indeksleme, uzun bağlamlarda dikkat maliyetini düşürür.
- Seçilen muhakeme çabası, ayrılacak çıkarım hesaplaması miktarını belirler.
- DSpark, kod çözme hızını artırmak için aday belirteçler üretir ve doğrular.
- Ajan iş akışlarında model, araç çağrıları üretir, araç sonuçlarını alır ve aynı bağlam içinde muhakemeye devam eder.
Bu iş akışı, çok miktarda bilgi okuyup görece kısa kararlar, kod değişiklikleri veya araç eylemleri üreten uygulamalar için DeepSeek Flash’ı özellikle uygun kılar.
DeepSeek Flash Kıyaslamalarda Nasıl Performans Gösteriyor?
Aşağıdaki skorlar DeepSeek’in resmi API güncellemesinden ve V4.1 Flash Hugging Face model kartından alınmıştır. Sonuçlar; maksimum muhakeme çabası, belirli ajan iskeletleri ve — bazı durumlarda — bir milyon belirteçlik bağlamlar dahil farklı değerlendirme ayarlarını kullanır.
| Kıyaslama | DeepSeek V4.1 Flash |
|---|---|
| GPQA Diamond | 90.9 |
| Humanity’s Last Exam | 36.8 |
| Humanity’s Last Exam, text-only subset | 39.1 |
| Codeforces derecesi | 3,471 |
| MathArena Apex | 65.6 |
| Terminal-Bench 2.1 | 90.6 |
| Terminal-Bench 3.0 | 30 |
| Terminal-Bench 4.0 | 31.2 |
| DeepSWE v1.1 | 74.2 |
| ProgramBench | 20.3 |
| NL2Repo-Bench | 65.4 |
| CyberGym | 88.1 |
| SEC-Bench Pro | 62.8 |
| ExploitGym | 15.3 |
| Humanity’s Last Exam with tools | 63.9 |
| AutomationBench | 54.8 |
| Agents’ Last Exam | 31.8 |
| Chartography with tools | 78.9 |
| BabyVision with tools | 89.6 |
| ZeroBench-main | 49 |
Pratik açıdan sonuçlar, DeepSeek Flash’ın kodlama, terminal etkileşimi, yazılım bakımı, siber güvenlik değerlendirmesi ve araç kullanan ajanlarda özellikle güçlü olduğunu gösterir. Terminal-Bench 2.1’de 90.6 ve DeepSWE v1.1’de 74.2 skorları, yazılım mühendisliği iş akışlarında güçlü performansa işaret eder. CyberGym’de 88.1 ve SEC-Bench Pro’da 62.8 skorları da güvenlik analizi için faydalı yeteneklere işaret eder.
Model ayrıca MMMU-Pro’da 56.5, CVBench’te 77.9, DocVQA’da 95.6 ve RefCOCO ortalamasında 86.0 raporlar; bu da çok modlu yeteneklerinin basit görüntü altyazılamanın ötesine geçerek görsel soru-cevaplama, belge anlama ve referans temellendirmeye uzandığını gösterir.
DeepSeek’in model kartı, bunların bağlamdan bağımsız skorlar olmadığını vurgular. Ajan sonuçları; iskelet, istem formatı, araç tanımları, bağlam sınırı, örnekleme parametreleri ve görev başına örnek sayısına göre değişir. Bu nedenle geliştiriciler, kıyaslama sıralamalarına güvenmeden önce DeepSeek Flash’ı kendi iş yüklerinde doğrulamalıdır.
DeepSeek Flash vs DeepSeek V4 Pro vs DeepSeek V4 Flash
| Model | Mimari odağı | Toplam/omurga parametreleri | Etkinleştirilen parametreler | Çok modlu | Bağlam |
|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek Flash | CED MoE | 552B | 8B ön doldurma / 16B kod çözme | Yerel | 1M |
| DeepSeek V4 Pro | MoE | 1.6T | 49B | Evet | 1M |
| DeepSeek V4 Flash | MoE | 284B | 13B | Sınırlı/varyanta bağlı | 1M |
DeepSeek, hem dahili hem de harici testlerinde DeepSeek Flash’ın performans, hız, maliyet ve toplam tamamlama süresi açısından V4 Pro’yu geride bıraktığını bildirir. Bu nedenle DeepSeek, 14 Eylül 2026’dan sonra deepseek-v4-pro isteklerini V4.1 Pro kullanıma açılana dek DeepSeek Flash’a yönlendirmeyi planlamaktadır.
Önceki V4 Flash ile karşılaştırıldığında, DeepSeek Flash farklı bir mimari, yerel çok modlu işleme, daha güçlü ajan kıyaslamaları ve önemli ölçüde daha düşük KV önbellek gereksinimleri sunar.
DeepSeek Flash Hangi Kullanımlar İçin En Uygundur
Kodlama Asistanları
DeepSeek Flash büyük depoları analiz edebilir, bilinmeyen kodu açıklayabilir, yamalar üretebilir, testler yazabilir ve hataları teşhis edebilir. Uzun bağlam, dosyalar arası bağımlılık analizi ve depo düzeyinde değişiklikler için faydalıdır.
Otonom Yazılım Ajanları
Model; komutlar çalıştıran, dosyaları düzenleyen, testler yürüten, günlükleri inceleyen ve araç sonuçlarını aldıktan sonra planlamaya devam eden ajanlar için uygundur.
Uzun Belge Analizi
Kuruluşlar; sözleşmeleri, kılavuzları, araştırma makalelerini, finansal kayıtları ve iç dokümantasyonu materyali agresif biçimde bölmeden tek bir bağlamda sunabilir.
Çok Modlu Belge İşleme
Yerel görüş yetenekleri şunları destekler:
- Grafik yorumlama
- Ekran görüntüsü analizi
- Taralı belge anlama
- Fatura ve tablo çıkarımı
- Görsel kalite denetimi
- Belge soru-cevap
Araştırma ve Veri Analizi
DeepSeek Flash, kapsamlı kaynaklar arasında sentez yapabilir, rekabet eden açıklamaları karşılaştırabilir ve dış araçlarla çok adımlı analiz gerçekleştirebilir.
Güvenlik ve Kod Denetimi
Modelin CyberGym, SEC-Bench Pro ve ExploitGym sonuçları, güvenlik araştırmaları ve kod denetimi desteği için potansiyel gösterir. Güvenlikle ilgili çıktılar her zaman kontrollü ortamlarda test edilmeli ve nitelikli profesyonellerce gözden geçirilmelidir.
Yüksek Hacimli API Otomasyonu
Seyrek etkinleştirme, KV önbellek sıkıştırma, spekülatif kod çözme ve ayarlanabilir muhakeme; DeepSeek Flash’ı maliyet ve gecikmeyi ölçekli olarak yönetmesi gereken uygulamalar için cazip kılar.
CometAPI, DeepSeek Flash API’sine Erişimi Nasıl Sağlar?
CometAPI, DeepSeek Flash üzerinden standart bir API iş akışıyla erişim için birleştirilmiş bir ağ geçidi sağlayabilir.
Tipik bir entegrasyon süreci:
- Bir CometAPI hesabı oluşturun ve bir API anahtarı üretin.
- Uygulamanızda CometAPI temel URL’sini yapılandırın.
- CometAPI panosunda listelenen güncel DeepSeek Flash model kimliğini seçin.
- Sohbet, çok modlu veya ajan istekleri gönderin.
- CometAPI konsolunda belirteç kullanımı, gecikme, hatalar ve maliyetleri izleyin.
CometAPI’nin hâlihazırda desteklediği model kimliği, parametre adları ve görsel girdi biçimi, üretim dağıtımından önce en güncel belgelerinde doğrulanmalıdır.
DeepSeek Flash için Neden CometAPI’yi Seçmelisiniz?
CometAPI, model sunum altyapısını kendiniz işletmeden DeepSeek Flash kullanmak istediğinizde faydalı olabilir.
Olası faydalar şunlardır:
- Birden çok yapay zekâ sağlayıcısı için tek bir API arayüzü
- Merkezi API anahtarı ve kullanım yönetimi
- Birleşik faturalama ve bütçe izleme
- DeepSeek Flash ile alternatif modeller arasında daha kolay karşılaştırma
- Sağlayıcıya özgü entegrasyonlarda daha az iş
- Alışıldık OpenAI tarzı istek formatları
- Daha basit model değiştirme ve geri dönüş yapılandırması
- Çok modelli uygulamalar için merkezi gözlemlenebilirlik
Bu yaklaşım, özel GPU altyapısına yatırım yapmadan önce DeepSeek Flash’ı test etmek isteyen girişimler, ajanslar ve geliştirme ekipleri için özellikle yararlıdır.
CometAPI Ne Zaman Daha İyi Bir Seçimdir?
CometAPI muhtemelen şu durumlarda daha iyi bir seçimdir:
- Hızlıca bir prototip başlatmanız gerekiyorsa.
- Tek bir API üzerinden birden çok modeli test etmek istiyorsanız.
- Ekibiniz büyük GPU kümelerini işletmek istemiyorsa.
- Birleşik kullanım ve maliyet kontrollerine ihtiyacınız varsa.
- Sağlayıcı yoğunluğu sırasında geri dönüş modeli istiyorsanız.
- Trafiğiniz orta seviyede, düzensiz veya hâlâ büyüyorsa.
- Öz barındırmaya karar vermeden önce DeepSeek Flash’ın çok modlu ve ajan yeteneklerini değerlendirmeniz gerekiyorsa.
Doğrudan DeepSeek erişimi veya öz barındırma; veri yerleşimi, ağ topolojisi, çıkarım yapılandırması üzerinde sıkı kontrol ya da yüksek hacimli, öngörülebilir trafik gerektiğinde daha uygun olabilir.