DeepSeek-V4-Flash 的技术规格
| 项目 | 详情 |
|---|---|
| 模型 | DeepSeek-V4-Flash |
| 提供方 | DeepSeek |
| 系列 | DeepSeek-V4 预览系列 |
| 架构 | 专家混合（MoE） |
| 总参数量 | 284B |
| 激活参数量 | 13B |
| 上下文长度 | 1,000,000 tokens |
| 精度 | FP4 + FP8 混合 |
| 推理模式 | 非思考、思考、最大思考 |
| 发布状态 | 预览模型 |
| 许可证 | MIT License |
什么是 DeepSeek-V4-Flash？
DeepSeek-V4-Flash 是 DeepSeek 在 V4 系列中面向效率的预览模型。它采用专家混合语言模型架构，在保持相对较小的激活开销的同时支持超大的 100 万 token 上下文窗口，从而在规模不变的情况下兼顾响应速度与长上下文能力。
DeepSeek-V4-Flash 的主要特性
- 百万级上下文：支持 1,000,000-token 上下文窗口，适用于超长文档、大型代码库以及多步智能体会话。
- 优先效率的 MoE 设计：总参数量为 284B，但每次请求仅激活 13B 参数，以实现更快、更高效的推理。
- 三种推理模式：非思考、思考、最大思考，可在任务更困难时以速度换取更深的推理。
- 强大的长上下文架构：DeepSeek 表示 V4 系列结合了 Compressed Sparse Attention 与 Heavily Compressed Attention，以提升长上下文效率。
- 具有竞争力的编码与智能体行为：模型卡显示在人类评测、人类验证、终端基准 2.0 与 BrowseComp 等编码与智能体相关基准上表现强劲。
- 开放权重与本地部署：发布包含模型权重、本地推理指南与 MIT 许可，使自托管与实验更为可行。
DeepSeek-V4-Flash 的基准表现
来自官方模型卡的部分结果显示，DeepSeek-V4-Flash 在多个核心基准上较 DeepSeek-V3.2-Base 有所提升：
| 基准 | 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 |
在推理与智能体评测表中，Flash 变体在终端与软件任务上同样取得稳健结果，Flash Max 在 Terminal Bench 2.0 上达到 56.9、在 SWE Verified 上达到 79.0，但在最困难、知识密集与智能体相关任务上仍落后于更大的 Pro 模型。
DeepSeek-V4-Flash vs DeepSeek-V4-Pro vs DeepSeek-V3.2
| 模型 | 最适用场景 | 权衡 |
|---|---|---|
| DeepSeek-V4-Flash | 快速、长上下文工作、编码助手与高吞吐智能体流程 | 在纯知识与最复杂的智能体任务上略逊于 Pro |
| DeepSeek-V4-Pro | 最高能力任务、更深推理与更难的智能体工作流 | 相比 Flash 更重，效率取向较弱 |
| DeepSeek-V3.2 | 供比较与迁移规划的较旧基线 | 官方表格中的基准表现低于 V4-Flash |
DeepSeek-V4-Flash 的典型用例
- 长文档分析：用于合同、研究资料包、支持知识库与内部 wiki。
- 编码助手：需要检查大型仓库、跨多文件遵循指令并保持上下文。
- 智能体工作流：模型需要推理、调用工具并迭代且不丢失上下文。
- 企业聊天系统：受益于超大上下文窗口与低摩擦部署。
- 原型级本地部署：适合团队在生产加固前评估 DeepSeek-V4 的行为。
如何访问并使用 Deepseek v4 Flash API
第一步：注册获取 API 密钥
登录 cometapi.com。若尚未成为我们的用户，请先注册。登录你的 CometAPI console。获取接口的访问凭证 API Key。在个人中心的 API token 处点击 “Add Token”，获得令牌密钥：sk-xxxxx 并提交。
第二步：向 deepseek v4 flash API 发送请求
选择 “deepseek-v4-flash” 端点发送 API 请求并设置请求体。请求方法与请求体可从我们网站的 API 文档获取。我们的网站也提供 Apifox 测试以供使用。将 <YOUR_API_KEY> 替换为你账户中的实际 CometAPI 密钥。可调用位置：Anthropic Messages 格式和 Chat 格式。
将你的问题或请求插入 content 字段——模型将对此作出响应。处理 API 响应以获取生成的答案。
第三步：获取并验证结果
处理 API 响应以获取生成的答案。处理完成后，API 会返回任务状态与输出数据。可通过标准参数启用流式输出、提示缓存或长上下文处理等功能。