DeepSeek-V4-Flash 的技術規格
| 項目 | 詳細資訊 |
|---|---|
| 模型 | DeepSeek-V4-Flash |
| 提供者 | DeepSeek |
| 系列 | DeepSeek-V4 預覽系列 |
| 架構 | 專家混合（MoE） |
| 總參數量 | 284B |
| 啟用參數量 | 13B |
| 上下文長度 | 1,000,000 tokens |
| 精度 | FP4 + FP8 混合 |
| 推理模式 | Non-think, Think, Think Max |
| 發佈狀態 | 預覽模型 |
| 授權條款 | MIT License |
什麼是 DeepSeek-V4-Flash?
DeepSeek-V4-Flash 是 DeepSeek 在 V4 系列中以效率為重心的預覽模型。它採用專家混合的語言模型架構，在同等規模下具備相對較小的啟用參數占比，因而在支援高達 1M-token 的超大上下文視窗的同時，仍能保持良好響應性。
DeepSeek-V4-Flash 的主要特性
- 百萬級上下文： 該模型支援 1,000,000-token 的上下文視窗，適用於超長文檔、龐大程式碼庫以及多步驟的 Agent 會話。
- 效率優先的 MoE 設計： 總參數量為 284B，但每次請求僅啟用 13B 參數，旨在實現更快且更高效的推理。
- 三種推理模式： Non-think、Think 與 Think Max，讓你在任務變得更困難時，以速度換取更深入的推理。
- 強大的長上下文架構： DeepSeek 表示，V4 系列結合了 Compressed Sparse Attention 與 Heavily Compressed Attention，以提升長上下文的效率。
- 具競爭力的程式碼與代理行為： 模型卡報告在程式與代理相關基準上表現強勁，包括 HumanEval、SWE Verified、Terminal Bench 2.0 與 BrowseComp。
- 開放權重與本地部署： 發佈內容包含模型權重、本地推理指南以及 MIT License，使自我託管與實驗更為可行。
DeepSeek-V4-Flash 的基準表現
官方模型卡的部分結果顯示，DeepSeek-V4-Flash 在多項核心基準上較 DeepSeek-V3.2-Base 有所提升：
| 基準 | 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 |
在推理與代理相關的表格中，Flash 變體在終端與軟體任務上同樣取得穩健成績，其中 Flash Max 在 Terminal Bench 2.0 上達到 56.9、在 SWE Verified 上達到 79.0；但在最具知識密度與代理複雜度的任務上，仍落後於更大型的 Pro 模型。
DeepSeek-V4-Flash vs DeepSeek-V4-Pro vs DeepSeek-V3.2
| 模型 | 最適用場景 | 取捨 |
|---|---|---|
| DeepSeek-V4-Flash | 追求速度的長上下文工作、程式助理，以及高吞吐的 Agent 流程 | 在純知識與最複雜的代理任務上略遜於 Pro |
| DeepSeek-V4-Pro | 最高能力需求的任務、更深入的推理與更困難的代理流程 | 相較於 Flash 更為厚重，效率取向較低 |
| DeepSeek-V3.2 | 較舊的基線，用於對比與遷移規劃 | 在官方表格上的基準表現低於 V4-Flash |
DeepSeek-V4-Flash 的典型使用案例
- 長文檔分析：用於合約、研究包、支援知識庫與內部 wiki。
- 程式助理：需要檢視大型版本庫、跨多檔案執行指令並保持上下文連貫。
- Agent 工作流程：模型需要推理、呼叫工具並持續迭代而不丟失上下文。
- 企業聊天系統：受益於超大上下文視窗與低摩擦的部署。
- 原型級本地部署：適合在正式上線前評估 DeepSeek-V4 行為的團隊。
如何存取並使用 Deepseek v4 Flash API
步驟 1：註冊取得 API Key
登入 cometapi.com。若您尚未成為我們的使用者，請先註冊。登入您的 CometAPI 控制台。獲取介面的存取憑證 API key。在個人中心的 API token 處點擊「Add Token」，取得金鑰：sk-xxxxx，並提交。
步驟 2：向 deepseek v4 flash API 發送請求
選擇 “deepseek-v4-flash” 端點發送 API 請求並設定請求本體。請求方法與請求本體可在我們的網站 API 文件中獲取。我們的網站同時提供 Apifox 測試以方便您使用。將 <YOUR_API_KEY> 替換為您帳戶中的實際 CometAPI 金鑰。呼叫位置： Anthropic Messages 格式與 Chat 格式。
將您的問題或請求填入 content 欄位——模型將針對該內容回應。處理 API 回應以取得生成的答案。
步驟 3：擷取並驗證結果
處理 API 回應以取得生成的答案。處理完成後，API 會回傳任務狀態與輸出資料。可透過標準參數啟用串流、提示快取或長上下文處理等功能。