DeepSeek-V4-Flash
DeepSeek-V4-Flash ist ein Open-Weights-AI-Modell mit 1M Kontext, das 54,4 % auf dem SWE-bench bei 0,14 $ pro 1M tokens erreicht und für Agentic Coding und...
deepseekDeepSeek V42026-07-31Über 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
API-Schnellstart
deepseek/deepseek-v4-flash-0731
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.”
“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.”
“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.”
“DeepSeek V4 Flash 0731 dürfte derzeit der Spitzenkandidat sein, wenn man sich mit lokaler AI beschäftigt.”
“Modelle, die man heute lokal ausführen kann, besitzen den Intelligenzscore von Top-Frontier-Modellen vor 5 Monaten. Das ist für Open Weights absolut verrückt.”
“DeepSeek V4 Flash ist ca. 150x günstiger als proprietäre Optionen und liefert gleichzeitig äußerst konkurrenzfähige UX- und Design-Aufgabenergebnisse.”
Videos über DeepSeek-V4-Flash
Schauen Sie Tutorials, Rezensionen und Diskussionen über DeepSeek-V4-Flash
“Auf dem SWE-bench, einem angesehenen Maß für Software-Engineering-Fähigkeiten, sprang der Score des Modells von 7,3 auf 54,4.”
“DeepSeek V4 Flash ist ein Mixture of Experts-Modell mit insgesamt 284 Milliarden Parametern, aber nur 13 Milliarden aktiven Parametern.”
“Diese aktive Parametergröße macht es realistisch machbar, das Modell auf lokaler Hobby-Hardware mit 128 GB einheitlichem Speicher auszuführen.”
“Die Post-Training-Updates konzentrieren sich hauptsächlich auf agentenbasierte Workflows und automatisierte Befehlsausführung.”
“Zum Preis von 14 Cent pro Million Input-Tokens ist das Leistungsverhältnis derzeit unübertroffen.”
“Es wird empfohlen, eine Kontextgröße von mindestens 384.000 tokens einzustellen, wobei die maximale Kontextfenstergröße für dieses Modell bei 1 Million liegt.”
“Wenn Sie agentenbasierte Arbeit leisten, sollten Sie Ihren Top P auf 0,95 statt auf 1,0 anpassen.”
“Es ist sehr „nachdenklich“ und führt während des Reasonings viel doppeltes, dreifaches und vierfaches Überprüfen durch.”
“DeepSeek V4 Flash 0731 dürfte derzeit die Nummer eins sein, wenn Sie sich für lokale AI interessieren.”
“Die lokale Ausführung der quantisierten Version erfordert mindestens 128 GB bis 138 GB VRAM oder Systemspeicher.”
“Die Leistungssteigerungen resultieren nicht aus der Vergrößerung des Modells, sondern aus einem Post-Training, das sich auf die Verbesserung des Agentenverhaltens konzentriert.”
“Auf dem Terminal Bench 2.1 erzielt es 82,7, was ein enormer Sprung gegenüber seinem vorherigen Vorschau-Score von 61,8 ist.”
“Es bietet eine Intelligenz nahe dem Niveau von Luna zu etwa 60 % geringeren Kosten pro Aufgabe, was es zu einem der Modelle mit dem besten Preis-Leistungs-Verhältnis macht.”
“Die native Responses-API-Integration ermöglicht Entwicklern die Verarbeitung von Tool-Output-Streams ohne benutzerdefinierte Formatierung.”
“Es bewältigt die Bearbeitung von Repositories mit mehreren Dateien mit bemerkenswerter Genauigkeit angesichts seines leichten aktiven Footprints.”
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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.
Erfahrungsberichte
Was Unsere Nutzer Sagen
Schliessen Sie sich Tausenden zufriedener Nutzer an, die ihren Workflow transformiert haben
Jonathan Kogan
Co-Founder/CEO, rpatools.io
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Mohammed Ibrahim
CEO, qannas.pro
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Ben Bressington
CTO, AiChatSolutions
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Sarah Chen
Head of Growth, ScaleUp Labs
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David Park
Founder, DataDriven.io
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Marketing Director, GrowthMetrics
Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.
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alibaba
Qwen3-Coder-Next is Alibaba Cloud's elite Apache 2.0 coding model, featuring an 80B MoE architecture and 256k context window for advanced local development.
GPT-4o mini
OpenAI
OpenAI's most cost-efficient small model, GPT-4o mini offers multimodal intelligence and high-speed performance at a significantly lower price point.
Häufig gestellte Fragen zu DeepSeek-V4-Flash
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