Mô hìnhGiáDoanh nghiệp
500+ API Mô hình AI, Tất cả trong Một API. Chỉ cần CometAPI
API Mô hình
Nhà phát triển
Bắt đầu nhanhTài liệuBảng Điều Khiển API
Công ty
Về chúng tôiDoanh nghiệp
Tài nguyên
Mô hình AIBlogNhật ký thay đổiHỗ trợ
Điều khoản Dịch vụChính sách Bảo mật
© 2026 CometAPI · All rights reserved
Home/Models/DeepSeek/DeepSeek V4 Flash
D

DeepSeek V4 Flash

Đầu vào:$0.24/M
Đầu ra:$0.48/M
DeepSeek V4 Flash là một mô hình hỗn hợp chuyên gia được tối ưu hóa về hiệu suất của DeepSeek với 284B tham số tổng và 13B tham số được kích hoạt, hỗ trợ cửa sổ ngữ cảnh 1M-token. Mô hình này được thiết kế cho suy luận nhanh và khối lượng công việc thông lượng cao, đồng thời vẫn duy trì khả năng lập luận và lập trình mạnh mẽ.
Mới
Sử dụng thương mại
Playground
Tổng quan
Tính năng
Giá cả
API

Thông số kỹ thuật của DeepSeek-V4-Flash

Hạng mụcChi tiết
Mô hìnhDeepSeek-V4-Flash
Nhà cung cấpDeepSeek
DòngDòng xem trước DeepSeek-V4
Kiến trúcHỗn hợp chuyên gia (MoE)
Tổng số tham số284B
Tham số được kích hoạt13B
Độ dài ngữ cảnh1,000,000 tokens
Độ chính xácFP4 + FP8 mixed
Chế độ suy luậnNon-think, Think, Think Max
Trạng thái phát hànhMô hình bản xem trước
Giấy phépMIT License

DeepSeek-V4-Flash là gì?

DeepSeek-V4-Flash là mô hình bản xem trước tập trung vào hiệu suất của DeepSeek trong dòng V4. Mô hình được xây dựng theo kiến trúc ngôn ngữ Mixture-of-Experts với phần kích hoạt tương đối nhỏ so với tổng quy mô, giúp duy trì độ phản hồi nhanh trong khi vẫn hỗ trợ cửa sổ ngữ cảnh rất lớn 1M-token.

Các tính năng chính của DeepSeek-V4-Flash

  • Ngữ cảnh một triệu token: Mô hình hỗ trợ cửa sổ ngữ cảnh 1,000,000 token, phù hợp với tài liệu rất dài, kho mã lớn và các phiên tác tử nhiều bước.
  • Thiết kế MoE ưu tiên hiệu suất: Sử dụng tổng 284B tham số nhưng chỉ kích hoạt 13B tham số cho mỗi yêu cầu, nhằm mang lại suy luận nhanh hơn và hiệu quả hơn.
  • Ba chế độ suy luận: Non-think, Think và Think Max cho phép bạn đánh đổi tốc độ để có suy luận sâu hơn khi nhiệm vụ trở nên khó hơn.
  • Kiến trúc ngữ cảnh dài mạnh mẽ: DeepSeek cho biết dòng V4 kết hợp Compressed Sparse Attention và Heavily Compressed Attention để cải thiện hiệu quả cho ngữ cảnh dài.
  • Khả năng lập trình và hành vi tác tử cạnh tranh: model card báo cáo kết quả mạnh trên các benchmark về lập trình và tác tử, bao gồm HumanEval, SWE Verified, Terminal Bench 2.0 và BrowseComp.
  • Mở trọng số và triển khai cục bộ: Bản phát hành bao gồm trọng số mô hình, hướng dẫn suy luận cục bộ và MIT License, giúp tự lưu trữ và thử nghiệm trở nên khả thi.

Hiệu năng benchmark của DeepSeek-V4-Flash

Các kết quả được chọn từ model card chính thức cho thấy DeepSeek-V4-Flash cải thiện so với DeepSeek-V3.2-Base trên một số benchmark cốt lõi:

BenchmarkDeepSeek-V3.2-BaseDeepSeek-V4-Flash-BaseDeepSeek-V4-Pro-Base
AGIEval (EM)80.182.683.1
MMLU (EM)87.888.790.1
MMLU-Pro (EM)65.568.373.5
HumanEval (Pass@1)62.869.576.8
LongBench-V2 (EM)40.244.751.5

Trong bảng về suy luận và tác tử, biến thể Flash cũng đạt kết quả vững trên các tác vụ terminal và phần mềm, với Flash Max đạt 56.9 trên Terminal Bench 2.0 và 79.0 trên SWE Verified, dù vẫn thua kém mẫu Pro lớn hơn ở các tác vụ nặng kiến thức và tác tử khó nhất.

DeepSeek-V4-Flash so với DeepSeek-V4-Pro và DeepSeek-V3.2

Mô hìnhPhù hợp nhấtĐánh đổi
DeepSeek-V4-FlashCông việc nhanh, ngữ cảnh dài, trợ lý lập trình và luồng tác tử thông lượng caoHơi kém Pro ở các tác vụ thuần kiến thức và tác vụ tác tử phức tạp nhất
DeepSeek-V4-ProCác tác vụ đòi hỏi năng lực cao nhất, suy luận sâu hơn và quy trình tác tử khó hơnNặng hơn và ít tối ưu hiệu suất hơn Flash
DeepSeek-V3.2Đường cơ sở cũ hơn để so sánh và lập kế hoạch di chuyểnHiệu năng benchmark thấp hơn V4-Flash trên các bảng chính thức

Trường hợp sử dụng điển hình cho DeepSeek-V4-Flash

  1. Phân tích tài liệu dài cho hợp đồng, gói nghiên cứu, cơ sở tri thức hỗ trợ và wiki nội bộ.
  2. Trợ lý lập trình cần kiểm tra kho mã lớn, làm theo hướng dẫn trên nhiều tệp và duy trì ngữ cảnh.
  3. Quy trình tác tử nơi mô hình cần suy luận, gọi công cụ và lặp lại mà không mất mạch.
  4. Hệ thống chat doanh nghiệp hưởng lợi từ cửa sổ ngữ cảnh rất lớn và triển khai thuận tiện.
  5. Triển khai cục bộ dạng nguyên mẫu cho các đội ngũ muốn đánh giá hành vi DeepSeek-V4 trước khi gia cố cho môi trường sản xuất.

Cách truy cập và sử dụng Deepseek v4 Flash API

Bước 1: Đăng ký API Key

Đăng nhập vào cometapi.com. Nếu bạn chưa phải là người dùng của chúng tôi, vui lòng đăng ký trước. Đăng nhập vào CometAPI console. Lấy API key thông tin xác thực truy cập của giao diện. Nhấp “Add Token” tại mục API token trong trung tâm cá nhân, lấy token key: sk-xxxxx và gửi.

Bước 2: Gửi yêu cầu tới deepseek v4 flash API

Chọn endpoint “deepseek-v4-flash” để gửi yêu cầu API và thiết lập request body. Phương thức yêu cầu và request body được lấy từ tài liệu API trên website của chúng tôi. Website cũng cung cấp bài kiểm thử Apifox để bạn tiện sử dụng. Thay thế <YOUR_API_KEY> bằng CometAPI key thực tế từ tài khoản của bạn. Nơi gọi: định dạng Anthropic Messages và định dạng Chat.

Chèn câu hỏi hoặc yêu cầu của bạn vào trường content—đây là nội dung mà mô hình sẽ phản hồi. Xử lý phản hồi API để lấy câu trả lời được tạo ra.

Bước 3: Truy xuất và xác minh kết quả

Xử lý phản hồi API để lấy câu trả lời được tạo ra. Sau khi xử lý, API sẽ phản hồi trạng thái tác vụ và dữ liệu đầu ra. Bật các tính năng như streaming, lưu cache prompt hoặc xử lý ngữ cảnh dài thông qua các tham số tiêu chuẩn.

Câu Hỏi Thường Gặp

Can DeepSeek-V4-Flash API handle 1M-token prompts?

Có. DeepSeek-V4-Flash có độ dài ngữ cảnh 1M-token, vì vậy nó được xây dựng cho các prompt, tài liệu và cơ sở mã rất dài.

Does DeepSeek-V4-Flash API support thinking mode and non-thinking mode?

Có. DeepSeek-V4-Flash hỗ trợ cả chế độ non-thinking và thinking, với thinking được bật theo mặc định.

Does DeepSeek-V4-Flash API support JSON output and tool calls?

Có. DeepSeek liệt kê cả JSON Output và Tool Calls là các tính năng được hỗ trợ cho DeepSeek-V4-Flash.

When should I use DeepSeek-V4-Flash API instead of DeepSeek-V4-Pro?

Dùng V4-Flash khi bạn muốn cửa sổ ngữ cảnh V4-series và các tính năng agent nhưng không cần model Pro lớn hơn. Báo cáo chính thức cho thấy V4-Pro mạnh hơn trên một số benchmark thiên về kiến thức, vì vậy Pro phù hợp hơn nếu cần khả năng tối đa.

How do I integrate DeepSeek-V4-Flash API with OpenAI SDKs via CometAPI?

Sử dụng URL cơ sở tương thích với OpenAI https://api.cometapi.com và đặt model thành deepseek-v4-flash. DeepSeek cũng có tài liệu về một endpoint tương thích với Anthropic, vì vậy bạn có thể tái sử dụng các mẫu SDK OpenAI/Anthropic phổ biến với cùng bề mặt API.

Is DeepSeek-V4-Flash API suitable for coding agents like Claude Code or OpenCode?

Có, và V4 family được thiết kế cho cùng một bề mặt API kiểu agent và các điều khiển lập luận.

What are DeepSeek-V4-Flash API's known limitations?

Nó nhỏ hơn DeepSeek-V4-Pro, nên kém Pro trên một số benchmark thiên về kiến thức và các tác vụ agentic phức tạp. DeepSeek cũng gắn nhãn V4 series là bản phát hành xem trước, vì vậy các đội nên tự kiểm thử trên khối lượng công việc của mình.

Tính năng cho DeepSeek V4 Flash

Khám phá các tính năng chính của DeepSeek V4 Flash, được thiết kế để nâng cao hiệu suất và khả năng sử dụng. Tìm hiểu cách các khả năng này có thể mang lại lợi ích cho dự án của bạn và cải thiện trải nghiệm người dùng.

Giá cả cho DeepSeek V4 Flash

Khám phá mức giá cạnh tranh cho DeepSeek V4 Flash, được thiết kế để phù hợp với nhiều ngân sách và nhu cầu sử dụng khác nhau. Các gói linh hoạt của chúng tôi đảm bảo bạn chỉ trả tiền cho những gì bạn sử dụng, giúp dễ dàng mở rộng quy mô khi yêu cầu của bạn tăng lên. Khám phá cách DeepSeek V4 Flash có thể nâng cao các dự án của bạn trong khi vẫn kiểm soát được chi phí.
Giá Comet (USD / M Tokens)Giá Chính Thức (USD / M Tokens)Giảm giá
Đầu vào:$0.24/M
Đầu ra:$0.48/M
Đầu vào:$0.3/M
Đầu ra:$0.6/M
-20%

Mã mẫu và API cho DeepSeek V4 Flash

Truy cập mã mẫu toàn diện và tài nguyên API cho DeepSeek V4 Flash để tối ưu hóa quy trình tích hợp của bạn. Tài liệu chi tiết của chúng tôi cung cấp hướng dẫn từng bước, giúp bạn khai thác toàn bộ tiềm năng của DeepSeek V4 Flash trong các dự án của mình.
POST
/v1/chat/completions
Python
JavaScript
Curl
from openai import OpenAI
import os

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"

client = OpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=COMETAPI_KEY)

completion = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-flash",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Hello!"},
    ],
    stream=False,
    extra_body={
        "thinking": {"type": "enabled"},
        "reasoning_effort": "high",
    },
)

print(completion.choices[0].message.content)

Python Code Example

from openai import OpenAI
import os

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"

client = OpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=COMETAPI_KEY)

completion = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-flash",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Hello!"},
    ],
    stream=False,
    extra_body={
        "thinking": {"type": "enabled"},
        "reasoning_effort": "high",
    },
)

print(completion.choices[0].message.content)

JavaScript Code Example

import OpenAI from "openai";

// Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token, and paste it here
const api_key = process.env.COMETAPI_KEY || "<YOUR_COMETAPI_KEY>";
const base_url = "https://api.cometapi.com/v1";

const client = new OpenAI({
  apiKey: api_key,
  baseURL: base_url,
});

const completion = await client.chat.completions.create({
  model: "deepseek-v4-flash",
  messages: [
    { role: "system", content: "You are a helpful assistant." },
    { role: "user", content: "Hello!" },
  ],
  thinking: { type: "enabled" },
  reasoning_effort: "high",
  stream: false,
});

console.log(completion.choices[0].message.content);

Curl Code Example

curl https://api.cometapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -d '{
    "model": "deepseek-v4-flash",
    "messages": [
      {
        "role": "system",
        "content": "You are a helpful assistant."
      },
      {
        "role": "user",
        "content": "Hello!"
      }
    ],
    "thinking": {
      "type": "enabled"
    },
    "reasoning_effort": "high",
    "stream": false
  }'

Thêm mô hình

C

Claude Opus 4.7

Đầu vào:$3/M
Đầu ra:$15/M
Mô hình thông minh nhất cho tác tử và lập trình
A

Claude Sonnet 4.6

Đầu vào:$2.4/M
Đầu ra:$12/M
Claude Sonnet 4.6 là mô hình Sonnet mạnh mẽ nhất của chúng tôi từ trước đến nay. Đây là một bản nâng cấp toàn diện về các kỹ năng của mô hình, bao gồm lập trình, sử dụng máy tính, suy luận trong ngữ cảnh dài, lập kế hoạch tác nhân, công việc tri thức và thiết kế. Sonnet 4.6 cũng có cửa sổ ngữ cảnh 1M token ở giai đoạn beta.
O

GPT-5.4 nano

Đầu vào:$0.16/M
Đầu ra:$1/M
GPT-5.4 nano được thiết kế cho các tác vụ trong đó tốc độ và chi phí là ưu tiên hàng đầu, như phân loại, trích xuất dữ liệu, xếp hạng và các tác tử phụ.
O

GPT-5.4 mini

Đầu vào:$0.6/M
Đầu ra:$3.6/M
GPT-5.4 mini đưa những điểm mạnh của GPT-5.4 vào một mô hình nhanh hơn, hiệu quả hơn, được thiết kế cho khối lượng công việc lớn.
X

MiMo-V2.5-Pro

Sắp ra mắt
Đầu vào:$60/M
Đầu ra:$240/M
MiMo-V2.5-Pro là mẫu flagship của Xiaomi, xuất sắc trong năng lực tác nhân đa mục đích và kỹ thuật phần mềm phức tạp.
X

MiMo-V2.5

Sắp ra mắt
Đầu vào:$60/M
Đầu ra:$240/M
MiMo-V2.5 là mô hình đa phương thức bản địa của Xiaomi. Nó đạt hiệu năng tác tử ở cấp độ chuyên nghiệp với chi phí suy luận chỉ khoảng một nửa, đồng thời vượt trội so với MiMo-V2-Omni về nhận thức đa phương thức trong các tác vụ hiểu hình ảnh và video.