Wie ist die Preisgestaltung für DeepSeek-V4-Flash?

Die Standard-API-Preise liegen bei 0,14 $ pro 1 Million Input-Tokens und 0,28 $ pro 1 Million Output-Tokens. Gescachte Input-Tokens sinken auf 0,03 $ pro Million, wobei sich die Preise während der Stoßzeiten verdoppeln.

Wie groß ist das Context Window?

Das Modell unterstützt ein natives Context Window von 1.048.576 tokens. Dies ermöglicht das Einlesen großer Repositories und langer technischer Spezifikationen in einem einzigen Prompt.

Handelt es sich bei DeepSeek-V4-Flash um ein Open-Weights-Modell?

Ja, die Modellgewichte werden unter der MIT-Lizenz veröffentlicht. Entwickler können das Modell herunterladen und ohne Lizenzbeschränkungen lokal ausführen.

Unterstützt dieses Modell Vision-Eingaben?

Ja, das Modell enthält Funktionen zur Bild- und visuellen Verarbeitung. Es kann Bilder analysieren und Code für visuelle Benutzeroberflächen generieren.

Worin unterscheidet sich V4-Flash von V4-Pro?

V4-Flash ist für niedrige Latenz und Kosteneffizienz mit 13B aktiven Parametern optimiert. V4-Pro ist ein größeres Modell, das für Deep Reasoning bei Edge Cases entwickelt wurde.

Kann ich dieses Modell auf Consumer-Hardware ausführen?

Ja, die Ausführung einer 4-Bit-quantisierten Version erfordert etwa 128 GB bis 138 GB VRAM oder einheitlichen Systemspeicher (Unified Memory).

Unterstützt das Modell Function Calling?

Ja, es unterstützt nativ Tool Use, paralleles Function Calling und Terminal-Ausführung über OpenAI-kompatible Endpunkte.

Welche Parametereinstellungen eignen sich am besten für Coding-Agenten?

DeepSeek empfiehlt eine Temperature von 1.0, eine top_p-Einstellung von 0,95 und das Einstellen der Reasoning-Intensität auf hoch oder maximal für komplexe Coding-Aufgaben.

DeepSeek-V4-Flash

DeepSeek-V4-Flash ist ein open-weight 1M Context AI-Modell mit 54,4 % auf SWE-bench für 0,14 $ pro 1M tokens, optimiert für agentic coding und reasoning.

Open WeightsAgentic CodingMoE-Architektur1M Context WindowNiedrige Kosten

deepseekDeepSeek V42026-07-31

Kontext

1MToken

Max. Ausgabe

8KToken

Eingabepreis

$0.14/ 1M

Ausgabepreis

$0.28/ 1M

Modalität:TextImage

Fähigkeiten:VisionToolsStreamingLogik

Benchmarks

GPQA

53.6%

HLE

25.2%

MMLU

88.7%

MMLU Pro

72.6%

SimpleQA

38.2%

IFEval

88%

AIME 2025

93.1%

MATH

76.6%

GSM8k

96%

MGSM

90.5%

MathVista

63.8%

SWE-Bench

54.4%

HumanEval

90.2%

LiveCodeBench

33%

MMMU

69.1%

MMMU Pro

54%

ChartQA

85.7%

DocVQA

92.8%

Terminal-Bench

82.7%

ARC-AGI

API-Dokumentation anzeigen

Über DeepSeek-V4-Flash

Erfahren Sie mehr über die Fähigkeiten, Funktionen und Einsatzmöglichkeiten von DeepSeek-V4-Flash.

DeepSeek-V4-Flash ist ein Open-Weights-Mixture-of-Experts-Sprachmodell (MoE), das für Software-Engineering- und mehrstufige Reasoning-Aufgaben entwickelt wurde. Es enthält insgesamt 284 Milliarden Parameter bei 13 Milliarden aktiven Parametern pro Token während der Inferenz. Das Modell nutzt ein natives Context Window von 1.048.576 tokens, wodurch Entwickler ganze Code-Repositories oder lange technische Dokumente in einer einzigen Anfrage verarbeiten können.

Das Update vom 31. Juli 2026 behält die Architektur des anfänglichen Vorschau-Modells bei und wendet gleichzeitig ein Post-Training an, das sich auf agentenbasiertes Verhalten konzentriert. Dieses erneute Post-Training verbesserte das Ergebnis auf dem Terminal-Bench 2.1 von 61,8 auf 82,7 und steigerte das SWE-bench-Ergebnis auf 54,4 %. Das Modell unterstützt variable Stufen der Reasoning-Intensität sowie eine native Responses-API-Integration zum Streamen von Zwischenkommentaren neben den Endergebnissen.

Entwickler können über die OpenAI-kompatible API von DeepSeek auf das Modell zugreifen oder Open Weights lokal auf Hardwarekonfigurationen mit 128 GB bis 192 GB Unified Memory ausführen. Die Standard-API-Preise liegen bei 0,14 $ pro 1 Million Input-Tokens und 0,28 $ pro 1 Million Output-Tokens, wobei Cache-Treffer bei Inputs den Preis auf 0,03 $ pro Million tokens senken.

Anwendungsfälle für DeepSeek-V4-Flash

Entdecken Sie die verschiedenen Möglichkeiten, DeepSeek-V4-Flash für großartige Ergebnisse zu nutzen.

Autonomes Agentic Coding

Ausführung mehrstufiger Terminal- und Dateiänderungen mithilfe von Codex CLI oder Cline-Harnesses zur Behebung von GitHub-Issues und Automatisierung der Testerstellung.

Lokale AI-Bereitstellung

Hosting des vollständigen Modells auf Workstations mit 128 GB einheitlichem Speicher oder vier GPUs unter Verwendung von 4-Bit-Quantisierungen.

Groß angelegtes Repository-Refactoring

Einlesen von bis zu 1 Million tokens an Codebase-Kontext, um Abhängigkeiten abzubilden und architektonische Updates über mehrere Module hinweg auszuführen.

Interaktive 3D- und Front-End-Webgenerierung

Erstellen von einseitigen Webanwendungen, Three.js-3D-Umgebungen und komplexen SVG-Diagrammen direkt aus Prompt-Spezifikationen.

Datenverarbeitung in großem Volumen

Verarbeitung umfangreicher Textprotokolle und strukturierter Dokumente unter Verwendung von Context Caching, um die API-Kosten auf 0,03 $ pro Million tokens zu senken.

Mehrstufige Terminal-Automatisierung

Ausführung von Shell-Befehlen und Skript-Pipelines, bei denen das Modell internes Reasoning nutzt, um unerwartete Befehlsfehler zu behandeln.

Stärken

Einschränkungen

Hohe SWE-Bench-Leistung: Erreicht 54,4 % bei SWE-bench Verified und übertrifft damit viele größere Closed-Modelle bei der Lösung realer GitHub-Issues.

Variable Preisaufschläge: Die Kosten für API-Tokens verdoppeln sich während der Hauptnutzungszeiten, was die Ausgaben für Echtzeitanwendungen erhöht.

API-Kosteneffizienz: Gepreist auf 0,14 $ pro 1M Input-Tokens und 0,28 $ pro 1M Output-Tokens, was geringere Kosten pro Aufgabe bietet als konkurrierende Modelle.

Hoher Speicherbedarf für die lokale Ausführung: Das lokale Hosting erfordert mindestens 128 GB VRAM oder Systemspeicher für nutzbare Quantisierungsstufen.

1M Token Context Window: Liest bis zu 1.048.576 tokens in einer einzigen Anfrage ein und ermöglicht so eine repository-weite Abhängigkeitsanalyse und Refactoring.

Überdenken bei einfachen Aufgaben: Hoher Reasoning-Aufwand kann bei kurzen Abfragen zu langen Ausgabeverzögerungen führen, wenn die Reasoning-Parameter nicht gedeckelt werden.

Lokale Hardware-Hosting-Fähigkeit: Verwendet eine MoE-Struktur mit 13B aktiven Parametern, die die Ausführung auf 128 GB Unified-Memory-Setups mit 4-Bit-Quants ermöglicht.

Inkonsistenz bei Follow-up-Iterationen: Die Qualität kann über lange Chat-Threads hinweg im Vergleich zu anfänglichen Single-Shot-Prompt-Generierungen variieren.

API-Schnellstart

deepseek/deepseek-v4-flash-0731

Dokumentation anzeigen

deepseek SDK

import OpenAI from 'openai';

const openai = new OpenAI({
  baseURL: 'https://api.deepseek.com',
  apiKey: process.env.DEEPSEEK_API_KEY,
});

async function main() {
  const completion = await openai.chat.completions.create({
    model: 'deepseek-v4-flash',
    messages: [{ role: 'user', content: 'Write a TypeScript function to balance a binary search tree.' }],
    temperature: 1.0,
    top_p: 0.95,
  });

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

main();

Installieren Sie das SDK und beginnen Sie in wenigen Minuten mit API-Aufrufen.

Was die Leute über DeepSeek-V4-Flash sagen

Sehen Sie, was die Community über DeepSeek-V4-Flash denkt

“DeepSeek V4 Flash 0731 ist der unbestrittene Preis-Leistungs-Spitzenreiter: ca. 158.000 Anfragen/Monat innerhalb des 60-$-Limits, Intelligenz 49,9 und Agenten-Score 45,7.”

— u/WegoW

“Wir stellen den aktualisierten DeepSeek V4-Flash 0731 in Cline kostenlos zur Verfügung. Dies ist das erste Flash-Modell, das unseres Erachtens auf SOTA-Niveau für autonomes Codieren performt.”

— @cline

twitter

“Die Einstellung für die Reasoning-Intensität ist genial. Ich verwende „low“ für Tests und „max“ für die eigentliche Logik. Das spart in täglichen Pipelines so viel Zeit.”

— BinaryBuilder

hackernews

“DeepSeek V4 Flash 0731 dürfte derzeit der Spitzenkandidat sein, wenn man sich mit lokaler AI beschäftigt.”

— Digital Spaceport

youtube

“Modelle, die man heute lokal ausführen kann, besitzen den Intelligenzscore von Top-Frontier-Modellen vor 5 Monaten. Das ist für Open Weights absolut verrückt.”

— u/joorklee

“DeepSeek V4 Flash ist ca. 150x günstiger als proprietäre Optionen und liefert gleichzeitig äußerst konkurrenzfähige UX- und Design-Aufgabenergebnisse.”

— @CommandCodeAI

twitter

Videos über DeepSeek-V4-Flash

Schauen Sie Tutorials, Rezensionen und Diskussionen über DeepSeek-V4-Flash

“DeepSeek V4 Flash ist tatsächlich der günstigste aller Modelle, und GPT 5.6 Luna, das dasselbe kostet, liegt tatsächlich zwei Punkte dahinter.”

“Das Modell heißt also DeepSeek V4 Flash 0731, und die Kurzfassung ist: Es hat 300 Milliarden parameters, davon 13 Milliarden aktive, bietet ein context window von einer Million token und seine weights sind bereits auf Hugging Face verfügbar mit”

“tatsächlich lief DeepSeek hier ziemlich schlecht. Es hat 23 Minuten gedauert. Wenn man das mit etwas wie 5.6 Sol vergleicht, das nur 3 Minuten und 42 Sekunden brauchte, um dieses sehr beeindruckende Ergebnis zu erzielen, denke ich schon, dass es da noch etwas Nachholbedarf gibt”

“Auf dem Terminal Bench 2.1 erreicht das neue Flash 82,7, während die Flash-Vorschau bei 61,8 lag... Das neue Flash ist jetzt fast dreimal so gut wie die Vorschau des großen Modells.”

“Dieses kleine Modell hat gerade Fable 5, Opus 5 und jedes andere frontier model bei der absolut schwierigsten Frage meines Benchmarks geschlagen, der 3D-Armbanduhr.”

“Modell der V4-Familie, ein mixture of experts-Modell mit insgesamt 284 Milliarden parameters und rund 13 Milliarden aktiven parameters sowie einem context window von 1 Million tokens. Es wurde als die schnelle und günstige Variante konzipiert, während V4 Pro das”

“DeepSeek V4 Flash 0731 sollte derzeit wahrscheinlich dein Top-Kandidat sein, wenn du dich für lokale AI interessierst und Hardware wie 3090er besitzt.”

“Es muss eine context size von mindestens 384.000 tokens eingestellt sein. Das Maximum”

“Ich würde also empfehlen, sich das Q3 KXL zu schnappen oder eventuell auf das IQ3 XXS herunterzugehen, falls dich das interessiert. Das”

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Pro-Tipps für DeepSeek-V4-Flash

Expertentipps, um das Beste aus DeepSeek-V4-Flash herauszuholen.

Top-P für Agent-Workflows kalibrieren

Setzen Sie top_p auf 0,95 und Temperature auf 1.0, wenn Sie das Modell in Coding-Harnesses einsetzen, um die Stabilität der Tool-Ausführung zu verbessern.

Mindestkontextgröße für maximales Reasoning festlegen

Konfigurieren Sie einen Kontextpuffer von mindestens 384.000 tokens, wenn Sie die maximale Reasoning-Intensität verwenden, um ausreichend Platz für tiefgehendes Chain-of-Thought-Processing zu gewährleisten.

Context Caching nutzen

Strukturieren Sie wiederholte System-Prompts und Codebase-Kontexte so, dass sie die API-Cache-Ebenen treffen, wodurch die Input-Kosten von 0,14 $ auf 0,03 $ pro Million tokens gesenkt werden.

Außerhalb der Stoßzeiten verarbeiten

Planen Sie große API-Batch-Jobs außerhalb der Stoßzeiten, da sich die API-Preise während zeitenhohem Traffic verdoppeln.

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