deepseek

DeepSeek-V4-Flash

DeepSeek-V4-Flash je open-weight AI model s 1M konteksta koji postiže 54.4% na SWE-bench benchmarku po cijeni od $0.14 za 1M tokena, optimiziran za agentic...

Open WeightsAgentic CodingMoE arhitektura1M Context WindowNiski troškovi
deepseek logodeepseekDeepSeek V42026-07-31
Kontekst
1.0Mtokena
Maks. izlaz
8Ktokena
Ulazna cijena
$0.14/ 1M
Izlazna cijena
$0.28/ 1M
Modalitet:TextImage
Mogućnosti:VidAlatiStreamingZaključivanje
Benchmarks
GPQA
53.6%
GPQA: Znanstvena pitanja i odgovori na razini doktorata. Rigorozan benchmark s 448 pitanja višestrukog izbora iz biologije, fizike i kemije koje su kreirali stručnjaci. Doktori znanosti postižu samo 65-74% točnosti, dok nestručnjaci postižu samo 34% čak i s neograničenim pristupom internetu (otuda naziv 'otporan na Google'). DeepSeek-V4-Flash je postigao 53.6% na ovom benchmarku.
HLE
25.2%
HLE: Rasuđivanje visoke razine stručnosti. Testira sposobnost modela da demonstrira rasuđivanje na razini stručnjaka u specijaliziranim domenama. Procjenjuje duboko razumijevanje složenih tema koje zahtijevaju znanje na profesionalnoj razini. DeepSeek-V4-Flash je postigao 25.2% na ovom benchmarku.
MMLU
88.7%
MMLU: Masovno višezadaćno jezično razumijevanje. Sveobuhvatan benchmark s 16.000 pitanja višestrukog izbora iz 57 akademskih predmeta uključujući matematiku, filozofiju, pravo i medicinu. Testira široko znanje i sposobnosti rasuđivanja. DeepSeek-V4-Flash je postigao 88.7% na ovom benchmarku.
MMLU Pro
72.6%
MMLU Pro: MMLU profesionalno izdanje. Poboljšana verzija MMLU-a s 12.032 pitanja koristeći teži format s 10 opcija. Pokriva matematiku, fiziku, kemiju, pravo, inženjerstvo, ekonomiju, zdravstvo, psihologiju, poslovanje, biologiju, filozofiju i informatiku. DeepSeek-V4-Flash je postigao 72.6% na ovom benchmarku.
SimpleQA
38.2%
SimpleQA: Benchmark činjenične točnosti. Testira sposobnost modela da pruži točne, činjenične odgovore na jednostavna pitanja. Mjeri pouzdanost i smanjuje halucinacije u zadacima dohvaćanja znanja. DeepSeek-V4-Flash je postigao 38.2% na ovom benchmarku.
IFEval
88%
IFEval: Evaluacija praćenja uputa. Mjeri koliko dobro model slijedi specifične upute i ograničenja. Testira sposobnost pridržavanja pravila formatiranja, ograničenja duljine i drugih eksplicitnih zahtjeva. DeepSeek-V4-Flash je postigao 88% na ovom benchmarku.
AIME 2025
93.1%
AIME 2025: Američki pozivni matematički ispit. Matematički problemi natjecateljske razine s prestižnog AIME ispita dizajniranog za talentirane srednjoškolce. Testira naprednu matematičku sposobnost rješavanja problema koja zahtijeva apstraktno rasuđivanje, a ne samo prepoznavanje obrazaca. DeepSeek-V4-Flash je postigao 93.1% na ovom benchmarku.
MATH
76.6%
MATH: Rješavanje matematičkih problema. Sveobuhvatan matematički benchmark koji testira rješavanje problema iz algebre, geometrije, računa i drugih matematičkih domena. Zahtijeva rasuđivanje u više koraka i formalno matematičko znanje. DeepSeek-V4-Flash je postigao 76.6% na ovom benchmarku.
GSM8k
96%
GSM8k: Matematika osnovne škole 8K. 8.500 matematičkih zadataka osnovnoškolske razine koji zahtijevaju rasuđivanje u više koraka. Testira osnovnu aritmetiku i logičko razmišljanje kroz scenarije iz stvarnog života poput kupovine ili izračuna vremena. DeepSeek-V4-Flash je postigao 96% na ovom benchmarku.
MGSM
90.5%
MGSM: Višejezična matematika osnovne škole. GSM8k benchmark preveden na 10 jezika uključujući španjolski, francuski, njemački, ruski, kineski i japanski. Testira matematičko rasuđivanje na različitim jezicima. DeepSeek-V4-Flash je postigao 90.5% na ovom benchmarku.
MathVista
63.8%
MathVista: Matematičko vizualno rasuđivanje. Testira sposobnost rješavanja matematičkih problema koji uključuju vizualne elemente poput grafikona, geometrijskih dijagrama i znanstvenih figura. Kombinira vizualno razumijevanje s matematičkim rasuđivanjem. DeepSeek-V4-Flash je postigao 63.8% na ovom benchmarku.
SWE-Bench
54.4%
SWE-Bench: Benchmark softverskog inženjerstva. AI modeli pokušavaju riješiti stvarne GitHub probleme u Python projektima otvorenog koda s ljudskom verifikacijom. Testira praktične vještine softverskog inženjerstva na produkcijskim kodnim bazama. Najbolji modeli su napredovali s 4,4% u 2023. na preko 70% u 2024. DeepSeek-V4-Flash je postigao 54.4% na ovom benchmarku.
HumanEval
90.2%
HumanEval: Python programerski problemi. 164 ručno napisana programerska problema gdje modeli moraju generirati ispravne implementacije Python funkcija. Svako rješenje se verificira jediničnim testovima. Najbolji modeli sada postižu preko 90% točnosti. DeepSeek-V4-Flash je postigao 90.2% na ovom benchmarku.
LiveCodeBench
33%
LiveCodeBench: Benchmark živog kodiranja. Testira sposobnosti kodiranja na kontinuirano ažuriranim izazovima programiranja iz stvarnog svijeta. Za razliku od statičnih benchmarka, koristi svježe probleme za sprečavanje kontaminacije podataka i mjerenje pravih vještina kodiranja. DeepSeek-V4-Flash je postigao 33% na ovom benchmarku.
MMMU
69.1%
MMMU: Multimodalno razumijevanje. Masivni višedisciplinarni multimodalni benchmark razumijevanja koji testira modele vida i jezika na problemima sveučilišne razine iz 30 predmeta koji zahtijevaju razumijevanje slika i stručno znanje. DeepSeek-V4-Flash je postigao 69.1% na ovom benchmarku.
MMMU Pro
54%
MMMU Pro: MMMU profesionalno izdanje. Poboljšana verzija MMMU-a s težim pitanjima i strožom evaluacijom. Testira napredno multimodalno rasuđivanje na profesionalnoj i stručnoj razini. DeepSeek-V4-Flash je postigao 54% na ovom benchmarku.
ChartQA
85.7%
ChartQA: Pitanja i odgovori o grafikonima. Testira sposobnost razumijevanja i rasuđivanja o informacijama prikazanim u grafikonima i dijagramima. Zahtijeva ekstrakciju podataka, usporedbu vrijednosti i izvođenje izračuna iz vizualnih prikaza podataka. DeepSeek-V4-Flash je postigao 85.7% na ovom benchmarku.
DocVQA
92.8%
DocVQA: Vizualna Q&A o dokumentima. Benchmark vizualnih pitanja i odgovora o dokumentima koji testira sposobnost ekstrakcije i rasuđivanja o informacijama iz slika dokumenata uključujući obrasce, izvješća i skenirani tekst. DeepSeek-V4-Flash je postigao 92.8% na ovom benchmarku.
Terminal-Bench
82.7%
Terminal-Bench: Terminal/CLI zadaci. Testira sposobnost izvođenja operacija naredbenog retka, pisanja shell skripti i navigacije u terminalskim okruženjima. Mjeri praktične vještine administracije sustava i razvojnih radnih tokova. DeepSeek-V4-Flash je postigao 82.7% na ovom benchmarku.
ARC-AGI
7%
ARC-AGI: Apstrakcija i rasuđivanje. Korpus apstrakcije i rasuđivanja za AGI - testira fluidnu inteligenciju kroz nove zagonetke prepoznavanja obrazaca. Svaki zadatak zahtijeva otkrivanje temeljnog pravila iz primjera, mjereći opću sposobnost rasuđivanja umjesto memoriranja. DeepSeek-V4-Flash je postigao 7% na ovom benchmarku.

O modelu DeepSeek-V4-Flash

Saznajte o mogućnostima, značajkama i načinima korištenja modela DeepSeek-V4-Flash.

DeepSeek-V4-Flash je open-weight Mixture of Experts (MoE) jezični model dizajniran za softversko inženjerstvo i višekoračne reasoning zadatke. Sadrži ukupno 284 milijarde parametara s 13 milijardi aktivnih parametara po tokenu tijekom inferencije. Model koristi izvorni context window od 1.048.576 tokena, što programerima omogućuje obradu cijelih repozitorija koda ili dugih tehničkih dokumenata u jednom zahtjevu.

Ažuriranje od 31. srpnja 2026. zadržava arhitekturu početnog preview modela uz primjenu post-treninga usmjerenog na ponašanje agenata. Ovaj ponovni post-trening poboljšao je njegov rezultat na Terminal-Bench 2.1 s 61.8 na 82.7 i povećao njegov SWE-bench rezultat na 54.4%. Model podržava promjenjive razine reasoning napora i izvornu integraciju API-ja za odgovore za streaming međukomentara uz konačne izlaze.

Programeri mogu pristupiti modelu putem DeepSeekovog API-ja kompatibilnog s OpenAI-jem ili pokrenuti open weights lokalno na hardverskim konfiguracijama sa 128GB do 192GB unificirane memorije. Standardna cijena API-ja iznosi 0,14 USD za 1 milijun ulaznih tokena i 0,28 USD za 1 milijun izlaznih tokena, pri čemu predmemorirani unosi padaju na 0,03 USD po milijunu tokena.

DeepSeek-V4-Flash

Slučajevi korištenja za DeepSeek-V4-Flash

Otkrijte različite načine korištenja modela DeepSeek-V4-Flash za postizanje izvrsnih rezultata.

Autonomno agentic kodiranje

Izvođenje višekoračnih modifikacija terminala i datoteka pomoću Codex CLI ili Cline okvira za rješavanje GitHub problema i automatizaciju izrade testova.

Lokalna AI implementacija

Hosting cijelog modela na radnim stanicama opremljenim sa 128GB unificirane memorije ili četiri GPU-a korištenjem 4-bitnih kvantizacija.

Refaktoring repozitorija velikih razmjera

Unos do 1 milijun tokena konteksta baze koda za mapiranje ovisnosti i izvršavanje arhitektonskih ažuriranja na više modula.

Interaktivna generiranje 3D i front-end weba

Izrada web aplikacija s jednom datotekom, Three.js 3D okruženja i složenih SVG dijagrama izravno iz specifikacija u promptu.

Obrada podataka velikog obujma

Obrada opsežnih tekstualnih zapisnika (logova) i strukturiranih dokumenata korištenjem predmemoriranja konteksta radi smanjenja troškova API-ja na 0,03 USD po milijunu tokena.

Višekoračna automatizacija terminala

Izvršavanje shell naredbi i cjevovoda skripti gdje model koristi unutarnje reasoning zaključivanje za rješavanje neočekivanih pogrešaka naredbi.

Prednosti

Ograničenja

Visoke performanse na SWE-bench benchmarku: Ostvaruje rezultat od 54.4% na SWE-bench Verified, nadmašujući mnoge veće closed-source modele u rješavanju stvarnih GitHub problema.
Varijabilne doplate na cijenu: Troškovi tokena API-ja udvostručuju se tijekom sati vršnog korištenja, što povećava troškove za aplikacije u stvarnom vremenu.
Troškovna učinkovitost API-ja: Cijena iznosi 0,14 USD po 1M ulaznih tokena i 0,28 USD po 1M izlaznih tokena, nudeći nižu cijenu po zadatku u odnosu na konkurentske modele.
Visoki memorijski zahtjevi za lokalno izvršavanje: Lokalni hosting zahtijeva najmanje 128GB VRAM-a ili sistemske memorije za upotrebljive razine kvantizacije.
1M token context window: Prihvvaća do 1.048.576 tokena u jednom zahtjevu, omogućujući analizu ovisnosti i refaktoring na razini cijele baze koda.
Pretjerano razmišljanje (overthinking) na jednostavnim zadacima: Duboki reasoning napor može uzrokovati duga kašnjenja izlaza na kratkim upitima ako se parametri reasoninga ne ograniče.
Mogućnost hostanja na lokalnom hardveru: Koristi MoE strukturu s 13B aktivnih parametara koja omogućuje izvršavanje na postavkama sa 128GB unificirane memorije uz 4-bitne kvantove.
Nedosljednost u naknadnim iteracijama: Kvaliteta može varirati kroz duge niti razgovora u usporedbi s početnim generiranjem iz jednog prompta.

API brzi početak

deepseek/deepseek-v4-flash-0731

Pogledaj dokumentaciju
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();

Instalirajte SDK i počnite s API pozivima za nekoliko minuta.

Što ljudi kažu o modelu DeepSeek-V4-Flash

Pogledajte što zajednica misli o modelu DeepSeek-V4-Flash

DeepSeek V4 Flash 0731 je neprikosnoveni lider u omjeru cijene i performansi: ~158.000 zahtjeva mjesečno unutar granice od 60 USD, inteligencija 49.9 i rezultat agenata 45.7.
u/WegoW
reddit
Činimo ažurirani DeepSeek V4-Flash 0731 besplatnim u Clineu. Ovo je prvi flash model za koji smo utvrdili da izvodi na razini state-of-the-art modela za autonomno kodiranje.
@cline
twitter
Postavka 'reasoning effort' je briljantna. Koristim nisku razinu za testove, a maksimalnu za stvarnu logiku. Štedi toliko vremena u svakodnevnim cjevovodima.
BinaryBuilder
hackernews
DeepSeek V4 Flash 0731 bi vjerojatno trebao biti glavni kandidat trenutačno ako se bavite lokalnom AI tehnologijom.
Digital Spaceport
youtube
Modeli koje sada možete pokretati lokalno imaju ocjenu inteligencije vrhunskih frontier modela od prije 5 mjeseci. Ovo je apsolutno ludo za open weights.
u/joorklee
reddit
DeepSeek V4 Flash je ~150 puta jeftiniji od vlasničkih opcija, istovremeno pružajući vrlo konkurentan UX i izlaze dizajnerskih zadataka.
@CommandCodeAI
twitter

Videozapisi o modelu DeepSeek-V4-Flash

Gledajte tutorijale, recenzije i diskusije o modelu DeepSeek-V4-Flash

Na SWE-bench benchmarku, cijenjenoj mjeri sposobnosti softverskog inženjerstva, rezultat modela skočio je s 7.3 na 54.4.

DeepSeek V4 Flash je Mixture of Experts model s ukupno 284 milijarde parametara, ali samo 13 milijardi aktivnih parametara.

Ova veličina aktivnih parametara čini model izvedivim za pokretanje na lokalnom hobi hardveru sa 128GB unificirane memorije.

Ažuriranja nakon treninga prvenstveno su usmjerena na radne procese agenata i automatizirano izvršavanje naredbi.

Za cijenu od 14 centi po milijunu ulaznih tokena, omjer performansi trenutno nema konkurencije.

Preporučuje se postavljanje veličine konteksta od najmanje 384.000 tokena, s maksimalnim context windowom od 1 milijun za ovaj model.

Ako radite s agentima, poželjno je prilagoditi svoj top P na 0.95 umjesto 1.0.

Jako je promišljen i obavlja puno dvostrukih, trostrukih i četverostrukih provjera tijekom reasoning procesa.

DeepSeek V4 Flash 0731 vjerojatno bi trebao biti glavni kandidat trenutačno ako se bavite lokalnom AI tehnologijom.

Pokretanje kvantizirane verzije lokalno zahtijeva minimalno 128GB do 138GB VRAM-a ili sistemske memorije.

Poboljšanja ne dolaze od povećanja veličine modela, već od post-treninga usmjerenog na poboljšanje ponašanja agenata.

Na Terminal Bench 2.1 ostvaruje rezultat 82.7, što je ogroman skok u odnosu na prethodni preview rezultat od 61.8.

Nudi inteligenciju razine Lune uz otprilike 60% niže troškove po zadatku, što ga čini jednim od modela s najboljim performansama za uloženi novac.

Izvorna integracija API-ja za odgovore omogućuje programerima obradu tokova izlaza alata bez prilagođenog formatiranja.

Obrađuje uređivanja repozitorija s više datoteka uz iznimnu točnost s obzirom na svoj lagani aktivni otisak.

Vise od samo promptova

Poboljšajte svoj radni tijek sa AI Automatizacijom

Automatio kombinira moc AI agenata, web automatizacije i pametnih integracija kako bi vam pomogao postici vise za manje vremena.

AI Agenti
Web Automatizacija
Pametni Tokovi

Pro Savjeti za DeepSeek-V4-Flash

Stručni savjeti za maksimalno iskorištavanje DeepSeek-V4-Flash.

Kalibrirajte Top-P za radne procese agenata

Postavite top_p na 0.95 i temperaturu na 1.0 prilikom implementacije modela u razvojne okvire kako biste poboljšali stabilnost izvršavanja alata.

Postavite minimalnu veličinu konteksta za maksimalno reasoning zaključivanje

Konfigurirajte međuspremnik konteksta od najmanje 384.000 tokena kada koristite maksimalni reasoning napor kako biste osigurali prostor za obradu dubokog chain-of-thought procesa.

Iskoristite predmemoriranje konteksta (Context Caching)

Strukturirajte ponavljajuće system promptove i kontekst baze koda kako biste pogodili slojeve API predmemorije, čime se troškovi unosa smanjuju s 0,14 USD na 0,03 USD po milijunu tokena.

Koristite razdoblja izvan vršnog opterećenja

Planirajte masovne API batch poslove tijekom razdoblja izvan vršnog opterećenja, budući da se cijene API-ja udvostručuju tijekom razdoblja velikog prometa.

Svjedočanstva

Sto Kazu Nasi Korisnici

Pridruzite se tisucama zadovoljnih korisnika koji su transformirali svoj radni tijek

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!

Ben Bressington

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Emily Rodriguez

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.

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!

Ben Bressington

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Emily Rodriguez

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.

Povezani AI Models

other

MiMo V2.5 Pro

Other

MiMo V2.5 Pro is Xiaomi's open-source 1.02T parameter MoE model featuring a 1M context window, native multimodality, and elite agentic coding performance.

1M context
$1.00/$3.00/1M
deepseek

DeepSeek-V3.2-Speciale

DeepSeek

DeepSeek-V3.2-Speciale is a reasoning-first LLM featuring gold-medal math performance, DeepSeek Sparse Attention, and a 131K context window. Rivaling GPT-5...

131K context
$0.28/$0.42/1M
minimax

MiniMax M2.5

minimax

MiniMax M2.5 is a SOTA MoE model featuring a 1M context window and elite agentic coding capabilities at disruptive pricing for autonomous agents.

1M context
$0.15/$1.20/1M
google

Gemini 3.6 Flash

Google

Gemini 3.6 Flash is Google's high-speed model featuring a 17% reduction in token consumption, $1.50/M input pricing, and advanced 3D visualization.

1M context
$1.50/$7.50/1M
zhipu

GLM-4.7

Zhipu (GLM)

GLM-4.7 by Zhipu AI is a flagship 358B MoE model featuring a 200K context window, elite 73.8% SWE-bench performance, and native Deep Thinking for agentic...

200K context
$0.60/$2.20/1M
moonshot

Kimi K2.7 Code

Moonshot

Kimi K2.7 Code is a 1T parameter MoE model from Moonshot AI. It features a 262k context window and 30% more efficient reasoning for software engineering.

262K context
$0.95/$4.00/1M
alibaba

Qwen3-Coder-Next

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.

262K context
$0.12/$0.75/1M
openai

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.

128K context
$0.15/$0.60/1M

Često Postavljana Pitanja o DeepSeek-V4-Flash

Pronađite odgovore na česta pitanja o DeepSeek-V4-Flash