deepseek

DeepSeek-V4-Flash

A DeepSeek-V4-Flash egy open-weight, 1M context AI model, amely 54,4%-ot ér el a SWE-bench-en 0,14 $/1M token áron, az agentic kódolásra és reasoningre...

Open WeightsAgentic CodingMoE Architecture1M Context WindowLow Cost
deepseek logodeepseekDeepSeek V42026-07-31
Kontextus
1.0Mtoken
Max kimenet
8Ktoken
Bemenet ara
$0.14/ 1M
Kimenet ara
$0.28/ 1M
Modalitas:TextImage
Kepessegek:LatasEszkozokStreamingErvelés
Benchmarkok
GPQA
53.6%
GPQA: Posztgradualis szintu tudomanyos kerdesek. Szigoru benchmark 448 kerdessel biologiabol, fizikabol es kemiabol. PhD szakertok csak 65-74% pontossagot ernek el. DeepSeek-V4-Flash 53.6% pontot ert el ezen a benchmarkon.
HLE
25.2%
HLE: Szakertoi szintu erveles. Teszteli a modell kepesseget szakertoi szintu erveles bemutatására specializalt teruletteken. DeepSeek-V4-Flash 25.2% pontot ert el ezen a benchmarkon.
MMLU
88.7%
MMLU: Massziv multitask nyelvmegertes. Atfogo benchmark 16 000 kerdessel 57 akademiai tantargybol. DeepSeek-V4-Flash 88.7% pontot ert el ezen a benchmarkon.
MMLU Pro
72.6%
MMLU Pro: MMLU Professzionalis kiadas. MMLU javitott valtozata 12 032 kerdessel es nehezebb 10 opcis formatummal. DeepSeek-V4-Flash 72.6% pontot ert el ezen a benchmarkon.
SimpleQA
38.2%
SimpleQA: Tenybeli pontossag benchmark. Teszteli a modell kepesseget pontos, tenyszeru valaszok adasara. DeepSeek-V4-Flash 38.2% pontot ert el ezen a benchmarkon.
IFEval
88%
IFEval: Utasitaskovetes ertekeles. Meri, mennyire jol koveti a modell az adott utasitasokat es korlatozasokat. DeepSeek-V4-Flash 88% pontot ert el ezen a benchmarkon.
AIME 2025
93.1%
AIME 2025: Amerikai Meghivasos Matematika Vizsga. Verseny szintu matematikai problemak a rangos AIME vizsgabol. DeepSeek-V4-Flash 93.1% pontot ert el ezen a benchmarkon.
MATH
76.6%
MATH: Matematikai problemamegoldas. Atfogo matematikai benchmark problemamegoldasra algebraban, geometriaban, analizisben. DeepSeek-V4-Flash 76.6% pontot ert el ezen a benchmarkon.
GSM8k
96%
GSM8k: Altalanos iskolai matematika 8K. 8 500 altalanos iskolai szintu matematikai szoveges feladat. DeepSeek-V4-Flash 96% pontot ert el ezen a benchmarkon.
MGSM
90.5%
MGSM: Tobbnyelvű altalanos iskolai matematika. GSM8k benchmark 10 nyelvre forditva. DeepSeek-V4-Flash 90.5% pontot ert el ezen a benchmarkon.
MathVista
63.8%
MathVista: Matematikai vizualis erveles. Teszteli a kepesseget vizualis elemeket tartalmazo matematikai problémak megoldasara. DeepSeek-V4-Flash 63.8% pontot ert el ezen a benchmarkon.
SWE-Bench
54.4%
SWE-Bench: Szoftverfejlesztesi benchmark. AI modellek valos GitHub problemakat probalnak megoldani Python projektekben. DeepSeek-V4-Flash 54.4% pontot ert el ezen a benchmarkon.
HumanEval
90.2%
HumanEval: Python programozasi problemak. 164 programozasi problema, ahol modelleknek helyes Python fuggveny implementaciokat kell generalniuk. DeepSeek-V4-Flash 90.2% pontot ert el ezen a benchmarkon.
LiveCodeBench
33%
LiveCodeBench: Elo kodolasi benchmark. Teszteli a kodolasi kepessegeket folyamatosan frissulo, valos vilag programozasi kihivasokon. DeepSeek-V4-Flash 33% pontot ert el ezen a benchmarkon.
MMMU
69.1%
MMMU: Multimodalis megertes. Multimodalis megertesi benchmark 30 egyetemi tantargybol. DeepSeek-V4-Flash 69.1% pontot ert el ezen a benchmarkon.
MMMU Pro
54%
MMMU Pro: MMMU Professzionalis kiadas. MMMU javitott valtozata nehezebb kerdesekkel. DeepSeek-V4-Flash 54% pontot ert el ezen a benchmarkon.
ChartQA
85.7%
ChartQA: Diagram kerdes-valasz. Teszteli a kepesseget informaciok megertesere es elemzesere diagramokbol es grafikonokbol. DeepSeek-V4-Flash 85.7% pontot ert el ezen a benchmarkon.
DocVQA
92.8%
DocVQA: Dokumentum vizualis kerdes. Teszteli a kepesseget informaciok kinyeresere dokumentum kepekbol. DeepSeek-V4-Flash 92.8% pontot ert el ezen a benchmarkon.
Terminal-Bench
82.7%
Terminal-Bench: Terminal/CLI feladatok. Teszteli a kepesseget parancssori muveletek vegrehajtasara. DeepSeek-V4-Flash 82.7% pontot ert el ezen a benchmarkon.
ARC-AGI
7%
ARC-AGI: Absztrakció es erveles. Teszteli a fluid intelligenciat uj minta-felismero rejtvenyekkel. DeepSeek-V4-Flash 7% pontot ert el ezen a benchmarkon.

A DeepSeek-V4-Flash reszletei

Ismerd meg a DeepSeek-V4-Flash kepessegeit, funkcioit es hogy hogyan segithet jobb eredmenyeket elerni.

A DeepSeek-V4-Flash egy szoftverfejlesztési és többlépéses reasoning feladatokra tervezett open-weight Mixture of Experts (MoE) nyelvi model. Összesen 284 milliárd paramétert tartalmaz, tokenenként 13 milliárd aktív paraméterrel az inference során. A model natív 1 048 576 tokenes context window-t használ, ami lehetővé teszi a fejlesztők számára teljes kódrepók vagy hosszú technikai dokumentumok feldolgozását egyetlen kérésben.

A 2026. július 31-i frissítés megtartja a kezdeti preview model architektúráját, miközben az agentic viselkedésre fókuszáló post-traininget alkalmaz. Ez a továbbképzés javította a pontszámát a Terminal-Bench 2.1-en 61,8-ról 82,7-re, és 54,4%-ra növelte a SWE-bench eredményét. A model támogatja a változó reasoning effort szinteket és a natív responses API integrációt a közbenső kommentárok és a végső kimenetek streameléséhez.

A fejlesztők a DeepSeek OpenAI-kompatibilis API-ján keresztül érhetik el a modellt, vagy futtathatják az open weighteket helyben, 128 GB - 192 GB egységesített memóriával rendelkező hardverkonfigurációkon. A standard API árazás 0,14 dollár 1 millió input tokenenként és 0,28 dollár 1 millió output tokenenként, a cache-elt inputok ára pedig 0,03 dollárra csökken millió tokenenként.

DeepSeek-V4-Flash

Hasznalati esetek a DeepSeek-V4-Flash szamara

Fedezd fel a kulonbozo modokat, ahogyan a DeepSeek-V4-Flash-t hasznalhatod remek eredmenyek eleresehez.

Autonóm Agentic Coding

Többlépéses terminál- és fájlmódosítások futtatása Codex CLI vagy Cline keretrendszerek használatával a GitHub-hibák javításához és a tesztelés automatizálásához.

Helyi AI Deployment

A teljes model hosztolása 128 GB egységesített memóriával vagy négy GPU-val felszerelt munkaállomásokon, 4-bites kvantálással.

Nagyszabású repó refaktorálás

Legfeljebb 1 millió tokennyi codebase context betöltése a függőségek feltérképezéséhez és architekturális frissítések végrehajtásához több modulon keresztül.

Interaktív 3D és front-end webes generálás

Egyfájlos webalkalmazások, Three.js 3D-s környezetek és komplex SVG diagramok építése közvetlenül a prompt specifikációkból.

Nagy volumenű adatfeldolgozás

Kiterjedt szöveges naplók és strukturált dokumentumok feldolgozása context caching használatával, hogy az API költségek millió tokenenként 0,03 dollárra csökkenjenek.

Többlépéses terminál automatizálás

Shell parancsok és parancsfájl-folyamatok végrehajtása, ahol a model belső reasoninget használ a váratlan parancshibák kezelésére.

Erossegek

Korlatozasok

Magas SWE-Bench teljesítmény: 54,4%-ot ér el a SWE-bench Verified teszten, felülmúlva számos nagyobb closed-source modellt a valós GitHub-problémák megoldásában.
Változó árképzési felárak: Az API tokenek ára megduplázódik a csúcsidőszakokban, ami növeli a valós idejű alkalmazások költségeit.
API költséghatékonyság: 0,14 dollár 1 millió input tokenenként és 0,28 dollár 1 millió output tokenenként, ami alacsonyabb feladatonkénti költséget biztosít a versenytársakhoz képest.
Magas memóriaigény helyi futtatás esetén: A helyi hosztoláshoz legalább 128 GB VRAM vagy rendszermemória szükséges a használható kvantálási szintekhez.
1M tokenes context window: Akár 1 048 576 tokent is képes feldolgozni egyetlen kérésben, ami lehetővé teszi a teljes repóra kiterjedő függőségelemzést és refaktorálást.
Túlgondolkodás egyszerű feladatoknál: A mély reasoning effort hosszú válaszkésleltetést okozhat rövid lekérdezéseknél, ha a reasoning paraméterek nincsenek korlátozva.
Helyi hardveren való futtathatóság: 13B aktív parameters MoE struktúrát használ, amely lehetővé teszi a futtatást 128 GB-os egységesített memóriájú rendszereken 4-bites kvantálással.
Utókövetési iteráció konzisztenciája: A minőség változhat a hosszú csevegési szálakban a kezdeti, egyszeri prompt generálásokhoz képest.

API gyorsinditas

deepseek/deepseek-v4-flash-0731

Dokumentacio megtekintese
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: 'Írj egy TypeScript függvényt egy bináris keresőfa kiegyensúlyozásához.' }],
    temperature: 1.0,
    top_p: 0.95,
  });

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

main();

Telepitsd az SDK-t es kezdj API hivasokat vegezni perceken belul.

Mit mondanak az emberek a DeepSeek-V4-Flash-rol

Nezd meg, mit gondol a kozosseg a DeepSeek-V4-Flash-rol

A DeepSeek V4 Flash 0731 a vitathatatlan ár-teljesítmény bajnok: ~158 000 kérés/hónap a 60 dolláres kereten belül, 49,9-es intelligencia és 45,7-es agentic pontszámmal.
u/WegoW
reddit
Ingyenessé tesszük a frissített DeepSeek V4-Flash 0731-et a Cline-ban. Ez az első olyan flash model, amelyről azt tapasztaltuk, hogy SOTA szinten teljesít autonóm kódolásban.
@cline
twitter
A 'reasoning effort' beállítás zseniális. Alacsonyt használok a tesztekhez és max-ot a tényleges logikához. Mennyi időt spórol ez meg a napi pipeline-okban.
BinaryBuilder
hackernews
A DeepSeek V4 Flash 0731 valószínűleg az első számú esélyes jelenleg, ha a helyi AI-ért rajongsz.
Digital Spaceport
youtube
A helyi gépen futtatható modellek máris elérték az 5 hónappal ezelőtti top frontier modellek intelligencia pontszámát. Ez teljesen elképesztő az open weight modellek világában.
u/joorklee
reddit
A DeepSeek V4 Flash körülbelül 150-szer olcsóbb, mint a zárt alternatívák, miközben rendkívül versenyképes UX és design feladatokat teljesít.
@CommandCodeAI
twitter

Videok a DeepSeek-V4-Flash-rol

Nezz oktatoanyagokat, ertekeléseket es beszelgetéseket a DeepSeek-V4-Flash-rol

A szoftverfejlesztési képességek elismert mérőeszközén, a SWE-bench-en a model pontszáma 7,3-ról 54,4-re ugrott.

A DeepSeek V4 Flash egy Mixture of Experts model, összesen 284 milliárd paraméterrel, de csak 13 milliárd aktív paraméterrel.

Ez az aktív paraméterméret teszi a modellt reálisan futtathatóvá helyi hobby hardveren, 128 GB egységesített memóriával.

A tanítás utáni frissítések elsősorban az agentic munkafolyamatokra és az automatizált parancsvégrehajtásra fókuszálnak.

A millió input tokenenkénti 14 centes árszínvonal mellett a teljesítményarány jelenleg páratlan.

Ajánlott legalább 384 000 tokenes context méretet beállítani, a maximális context window pedig 1 millió ehhez a modellhez.

Ha agentic feladatokat végzel, érdemes a top P-t 0.95-re állítani 1.0 helyett.

Nagyon 'gondolkodós', és rengeteg duplán, triplán és négyszeresen ellenőrzést végez a reasoning során.

A DeepSeek V4 Flash 0731 valószínűleg az első számú esélyes jelenleg, ha a helyi AI-ért rajongsz.

A kvantált verzió helyi futtatása legalább 128 GB - 138 GB VRAM-ot vagy rendszermemóriát igényel.

A fejlődés nem a model méretének növeléséből adódik, hanem az agentic viselkedés javítására fókuszáló post-trainingből.

A Terminal Bench 2.1-en 82,7-es pontszámot ér el, ami hatalmas ugrás a korábbi 61,8-as preview ponthoz képest.

Közel Luna-szintű intelligenciát kínál körülbelül 60%-kal alacsonyabb feladatonkénti költséggel, így ez az egyik legjobb ár-érték arányú model.

A natív responses API integráció lehetővé teszi a fejlesztők számára a tool output streamek feldolgozását egyedi formázás nélkül.

Kiemelkedő pontossággal kezeli a több fájlból álló repók szerkesztését, tekintve a kis méretű aktív lábnyomát.

Tobb, mint promptok

Turbozd fel a munkafolyamatodat AI automatizalasal

Az Automatio egyesiti az AI ugynokk, a web automatizalas es az okos integraciok erejet, hogy segitsen tobbet elerni kevesebb ido alatt.

AI ugynokk
Web automatizalas
Okos munkafolyamatok

Profi tippek a DeepSeek-V4-Flash szamara

Szakertoi tippek, hogy a legtobbet hozd ki a DeepSeek-V4-Flash-bol es jobb eredmenyeket erj el.

Kalibráld a Top-P-t az agent munkafolyamatokhoz

Állítsd a top_p-t 0,95-re és a temperature-t 1,0-re, amikor a modellt kódoló környezetben deployolod a tool execution stabilitásának javítása érdekében.

Állíts be minimális context méretet a max reasoninghez

Konfigurálj legalább 384 000 tokenes context puffert, amikor maximális reasoning effortot használsz, hogy biztosítsd a helyet a mély chain-of-thought feldolgozáshoz.

Használd a context cachinget

Strukturáld az ismétlődő system promptokat és a codebase contextet úgy, hogy elérjék az API cache rétegeket, ezzel 0,14 dollárról 0,03 dollárra csökkentve az input költségeket millió tokenenként.

Használd a csúcsidőn kívüli feldolgozási időablakokat

Időzítsd a tömeges API batch feladatokat a csúcsidőn kívüli órákra, mivel az API árak a nagy forgalmú időszakokban megduplázódnak.

Velemenyek

Mit mondanak a felhasznaloink

Csatlakozz tobb ezer elegedett felhasznalohoz, akik atalakitottak a munkafolyamatukat

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.

Kapcsolodo 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

Gyakran ismetelt kerdesek a DeepSeek-V4-Flash-rol

Talalj valaszokat a DeepSeek-V4-Flash-val kapcsolatos gyakori kerdesekre