DeepSeek-V4-Flash'ın teknik özellikleri
| Öğe | Ayrıntılar |
|---|---|
| Model | DeepSeek-V4-Flash |
| Provider | DeepSeek |
| Family | DeepSeek-V4 preview series |
| Architecture | Uzman Karışımı (MoE) |
| Total parameters | 284B |
| Activated parameters | 13B |
| Context length | 1,000,000 tokens |
| Precision | FP4 + FP8 karışık |
| Reasoning modes | Non-think, Think, Think Max |
| Release status | Preview model |
| License | MIT License |
DeepSeek-V4-Flash nedir?
DeepSeek-V4-Flash, DeepSeek'in V4 serisindeki verimlilik odaklı önizleme modelidir. Göreli olarak küçük bir aktif ayak izine sahip bir Uzman Karışımı (MoE) dil modeli olarak tasarlanmıştır; bu da yanıt verebilirliğini korurken çok büyük bir 1M-token bağlam penceresini desteklemesine yardımcı olur.
DeepSeek-V4-Flash'in başlıca özellikleri
- Milyon token bağlam: Model, 1,000,000-token bir bağlam penceresini destekler; bu da çok uzun belgeler, büyük kod tabanları ve çok adımlı ajan oturumları için uygun hale getirir.
- Önceliği verimlilik olan MoE tasarımı: 284B toplam parametre kullanır, ancak istek başına yalnızca 13B etkinleştirilen parametreyle çalışır; bu kurulum daha hızlı ve verimli çıkarım hedefler.
- Üç akıl yürütme modu: Non-think, Think ve Think Max, görev zorlaştığında daha derin akıl yürütme karşılığında hızla takas yapmanıza olanak tanır.
- Güçlü uzun-bağlam mimarisi: DeepSeek, V4 serisinin uzun-bağlam verimliliğini artırmak için Compressed Sparse Attention ve Heavily Compressed Attention’ı birleştirdiğini söylüyor.
- Rekabetçi kodlama ve ajan davranışı: Model kartı, HumanEval, SWE Verified, Terminal Bench 2.0 ve BrowseComp dahil olmak üzere kodlama ve ajansal kıyaslamalarda güçlü sonuçlar bildirmektedir.
- Açık ağırlıklar ve yerel dağıtım: Sürüm, model ağırlıklarını, yerel çıkarım rehberini ve MIT License’ı içerir; bu da kendi kendine barındırmayı ve denemeleri pratik kılar.
DeepSeek-V4-Flash'ın kıyaslama performansı
Resmi model kartından seçilmiş sonuçlar, DeepSeek-V4-Flash’ın birkaç temel kıyaslamada DeepSeek-V3.2-Base’e göre iyileştiğini gösteriyor:
| 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 |
Akıl yürütme ve ajan tablosunda, Flash varyantı terminal ve yazılım görevlerinde de sağlam sonuçlar sergiliyor; Flash Max, Terminal Bench 2.0’da 56.9’a ve SWE Verified’da 79.0’a ulaşıyor; ancak en zor bilgi-yoğun ve ajansal görevlerde hâlâ daha büyük Pro modelinin gerisinde kalıyor.
DeepSeek-V4-Flash vs DeepSeek-V4-Pro vs DeepSeek-V3.2
| Model | Best fit | Tradeoff |
|---|---|---|
| DeepSeek-V4-Flash | Hızlı, uzun-bağlam işleri, kodlama asistanları ve yüksek hacimli ajan akışları | Saf bilgi ve en karmaşık ajan görevlerinde Pro’nun biraz gerisinde |
| DeepSeek-V4-Pro | En yüksek yetenek gerektiren görevler, daha derin akıl yürütme ve daha zor ajan iş akışları | Flash’e göre daha ağır ve verimlilik odaklılığı daha düşük |
| DeepSeek-V3.2 | Karşılaştırma ve geçiş planlaması için daha eski bir temel | Resmi tablolarda V4-Flash’tan daha düşük kıyaslama performansı |
DeepSeek-V4-Flash için tipik kullanım örnekleri
- Sözleşmeler, araştırma paketleri, destek bilgi tabanları ve dahili vikiler için uzun-belge analizi.
- Büyük depoları incelemesi, birçok dosya boyunca talimatları takip etmesi ve bağlamı canlı tutması gereken kodlama asistanları.
- Modelin akıl yürütmesi, araçlar çağırması ve bağlamı kaybetmeden yinelemesi gereken ajan iş akışları.
- Çok büyük bir bağlam penceresinden ve düşük sürtünmeli dağıtımdan yararlanan kurumsal sohbet sistemleri.
- Üretim sertleştirmesinden önce DeepSeek-V4 davranışını değerlendirmek isteyen ekipler için yerel prototip dağıtımlar.
Deepseek v4 Flash API’ye erişim ve kullanımı
Adım 1: API anahtarı için kaydolun
cometapi.com adresine giriş yapın. Henüz kullanıcımız değilseniz lütfen önce kayıt olun. CometAPI console hesabınıza giriş yapın. Arayüzün erişim kimlik bilgisi API anahtarını alın. Kişisel merkezdeki API token bölümünde “Add Token”a tıklayın, token anahtarını alın: sk-xxxxx ve gönderin.
Adım 2: deepseek v4 flash API’sine istek gönderin
API isteğini göndermek için “deepseek-v4-flash” uç noktasını seçin ve istek gövdesini ayarlayın. İstek yöntemi ve istek gövdesi web sitemizdeki API dokümanından elde edilir. Kolaylığınız için web sitemiz Apifox testi de sağlar. Hesabınızdaki gerçek CometAPI anahtarınızla <YOUR_API_KEY> ifadesini değiştirin. Nereden çağrılır: Anthropic Messages formatı ve Chat formatı.
Sorunuzu veya isteğinizi content alanına ekleyin—model bu alana yanıt verecektir. Üretilen yanıtı almak için API yanıtını işleyin.
Adım 3: Sonuçları alın ve doğrulayın
Üretilen yanıtı almak için API yanıtını işleyin. İşlemden sonra, API görev durumunu ve çıktı verisini döndürür. Standart parametreler üzerinden streaming, prompt caching veya long-context handling gibi özellikleri etkinleştirin.