deepseek

DeepSeek-V4-Flash

DeepSeek-V4-Flash is een open-weight 1M context AI-model dat 54,4% scoort op SWE-bench tegen $0,14 per 1M tokens, geoptimaliseerd voor agentic coding en...

Open WeightsAgentic CodingMoE Architecture1M Context WindowLow Cost
deepseek logodeepseekDeepSeek V42026-07-31
Context
1.0Mtokens
Max output
8Ktokens
Invoerprijs
$0.14/ 1M
Uitvoerprijs
$0.28/ 1M
Modaliteit:TextImage
Mogelijkheden:VisieToolsStreamingRedeneren
Benchmarks
GPQA
53.6%
GPQA: Wetenschappelijke vragen op graduate-niveau. Een rigoureuze benchmark met 448 vragen over biologie, fysica en chemie. PhD-experts behalen slechts 65-74% nauwkeurigheid. DeepSeek-V4-Flash scoorde 53.6% op deze benchmark.
HLE
25.2%
HLE: Expert-niveau redeneren. Test het vermogen van een model om expert-niveau redeneren te demonstreren in gespecialiseerde domeinen. DeepSeek-V4-Flash scoorde 25.2% op deze benchmark.
MMLU
88.7%
MMLU: Massale multitask taalbegrip. Een uitgebreide benchmark met 16.000 vragen over 57 academische vakken. DeepSeek-V4-Flash scoorde 88.7% op deze benchmark.
MMLU Pro
72.6%
MMLU Pro: MMLU Professionele editie. Een verbeterde versie van MMLU met 12.032 vragen en een moeilijker 10-optie formaat. DeepSeek-V4-Flash scoorde 72.6% op deze benchmark.
SimpleQA
38.2%
SimpleQA: Feitelijke nauwkeurigheidsbenchmark. Test het vermogen van een model om accurate, feitelijke antwoorden te geven. DeepSeek-V4-Flash scoorde 38.2% op deze benchmark.
IFEval
88%
IFEval: Instructie-opvolging evaluatie. Meet hoe goed een model specifieke instructies en beperkingen volgt. DeepSeek-V4-Flash scoorde 88% op deze benchmark.
AIME 2025
93.1%
AIME 2025: Amerikaanse uitnodigingswiskunde-examen. Wiskundeproblemen op wedstrijdniveau van het prestigieuze AIME-examen. DeepSeek-V4-Flash scoorde 93.1% op deze benchmark.
MATH
76.6%
MATH: Wiskundig probleemoplossen. Een uitgebreide wiskunde-benchmark die probleemoplossen test in algebra, meetkunde, calculus. DeepSeek-V4-Flash scoorde 76.6% op deze benchmark.
GSM8k
96%
GSM8k: Basisschool wiskunde 8K. 8.500 wiskundige woordproblemen op basisschoolniveau. DeepSeek-V4-Flash scoorde 96% op deze benchmark.
MGSM
90.5%
MGSM: Meertalige basisschool wiskunde. De GSM8k-benchmark vertaald naar 10 talen. DeepSeek-V4-Flash scoorde 90.5% op deze benchmark.
MathVista
63.8%
MathVista: Wiskundig visueel redeneren. Test het vermogen om wiskundeproblemen met visuele elementen op te lossen. DeepSeek-V4-Flash scoorde 63.8% op deze benchmark.
SWE-Bench
54.4%
SWE-Bench: Software engineering benchmark. AI-modellen proberen echte GitHub-issues op te lossen in Python-projecten. DeepSeek-V4-Flash scoorde 54.4% op deze benchmark.
HumanEval
90.2%
HumanEval: Python programmeerproblemen. 164 programmeerproblemen waarbij modellen correcte Python-functie-implementaties moeten genereren. DeepSeek-V4-Flash scoorde 90.2% op deze benchmark.
LiveCodeBench
33%
LiveCodeBench: Live codeerbenchmark. Test codeervaardigheden op continu bijgewerkte, real-world programmeeruitdagingen. DeepSeek-V4-Flash scoorde 33% op deze benchmark.
MMMU
69.1%
MMMU: Multimodaal begrip. Multimodaal begripsbenchmark over 30 universitaire vakken. DeepSeek-V4-Flash scoorde 69.1% op deze benchmark.
MMMU Pro
54%
MMMU Pro: MMMU Professionele editie. Verbeterde versie van MMMU met uitdagendere vragen. DeepSeek-V4-Flash scoorde 54% op deze benchmark.
ChartQA
85.7%
ChartQA: Grafiek vraag-antwoord. Test het vermogen om informatie uit grafieken en diagrammen te begrijpen en te analyseren. DeepSeek-V4-Flash scoorde 85.7% op deze benchmark.
DocVQA
92.8%
DocVQA: Document visueel vraag-antwoord. Test het vermogen om informatie uit documentafbeeldingen te extraheren. DeepSeek-V4-Flash scoorde 92.8% op deze benchmark.
Terminal-Bench
82.7%
Terminal-Bench: Terminal/CLI-taken. Test het vermogen om command-line operaties uit te voeren. DeepSeek-V4-Flash scoorde 82.7% op deze benchmark.
ARC-AGI
7%
ARC-AGI: Abstractie en redeneren. Test fluide intelligentie door nieuwe patroonherkennigspuzzels. DeepSeek-V4-Flash scoorde 7% op deze benchmark.

Over DeepSeek-V4-Flash

Leer over de mogelijkheden van DeepSeek-V4-Flash, functies en hoe het je kan helpen betere resultaten te behalen.

DeepSeek-V4-Flash is een open-weight Mixture of Experts (MoE) taalmodel ontworpen voor software engineering en multi-step reasoning taken. Het bevat in totaal 284 miljard parameters met 13 miljard actieve parameters per token tijdens inference. Het model maakt gebruik van een native 1.048.576 token context window, waardoor ontwikkelaars volledige code repositories of lange technische documenten kunnen verwerken in één enkele aanvraag.

De update van 31 juli 2026 behoudt de architectuur van het initiële preview model en past tegelijkertijd post-training toe die zich richt op agentic gedrag. Deze re-post-training verbeterde de score op Terminal-Bench 2.1 van 61,8 naar 82,7 en verhoogde het SWE-bench resultaat naar 54,4%. Het model ondersteunt variabele reasoning effort niveaus en native responses API-integratie voor het streamen van intermediair commentaar naast de uiteindelijke outputs.

Ontwikkelaars hebben toegang tot het model via de OpenAI-compatibele API van DeepSeek of kunnen open weights lokaal uitvoeren op hardwareconfiguraties met 128GB tot 192GB unified memory. De standaard API-prijs is $0,14 per 1 miljoen input tokens en $0,28 per 1 miljoen output tokens, waarbij gecachete input hits dalen tot $0,03 per miljoen tokens.

DeepSeek-V4-Flash

Gebruikscases voor DeepSeek-V4-Flash

Ontdek de verschillende manieren waarop je DeepSeek-V4-Flash kunt gebruiken voor geweldige resultaten.

Autonome Agentic Coding

Het uitvoeren van multi-step terminal- en wijzigingen in bestanden met behulp van Codex CLI of Cline harnesses om GitHub-problemen op te lossen en het aanmaken van tests te automatiseren.

Lokale AI-implementatie

Het hosten van het volledige model op werkstations die zijn uitgerust met 128GB unified memory of vier GPU's met behulp van 4-bit quantizations.

Grootschalige Repository Refactoring

Het opnemen van maximaal 1 miljoen tokens aan codebase context om afhankelijkheden in kaart te brengen en architecturale updates over meerdere modules uit te voeren.

Interactieve 3D- en Front-End Webgeneratie

Het bouwen van webapplicaties met één bestand, Three.js 3D-omgevingen en complexe SVG-diagrammen rechtstreeks vanuit promptspecificaties.

High-Volume Dataverwerking

Het verwerken van uitgebreide tekstlogs en gestructureerde documenten met behulp van context caching om API-kosten te verlagen tot $0,03 per miljoen tokens.

Multi-Step Terminal Automatisering

Het uitvoeren van shell commando's en scriptpipelines waarbij het model interne reasoning gebruikt om onverwachte commandofouten af te handelen.

Sterke punten

Beperkingen

Hoge SWE-Bench Prestaties: Behaalt 54,4% op SWE-bench Verified, waarmee het vele grotere gesloten modellen overtreft bij het oplossen van echte GitHub-problemen.
Variabele Prijsopslagen: De kosten voor API tokens verdubbelen tijdens piekuren, wat de uitgaven voor real-time applicaties verhoogt.
API-kostenefficiëntie: Geprijsd op $0,14 per 1M input tokens en $0,28 per 1M output tokens, wat een lagere kostprijs per taak biedt dan concurrerende modellen.
Hoog Geheugengebruik voor Lokale Uitvoering: Lokale hosting vereist ten minste 128GB VRAM of systeemgeheugen voor bruikbare kwantisatieniveaus.
1M Token Context Window: Neemt tot 1.048.576 tokens op in één enkele aanvraag, wat codebase-brede afhankelijkheidsanalyse en refactoring mogelijk maakt.
Overnagedacht over Eenvoudige Taken: Diepe reasoning effort kan lange outputvertragingen veroorzaken bij korte zoekopdrachten als reasoning parameters niet worden begrensd.
Hostbaarheid op Lokale Hardware: Maakt gebruik van een 13B actieve parameter MoE-structuur die uitvoering mogelijk maakt op 128GB unified memory opstellingen met 4-bit quants.
Inconsistentie bij Vervolgiteraties: De kwaliteit kan variëren over lange chatthreads in vergelijking met initiële single-shot promptgeneraties.

API snelstart

deepseek/deepseek-v4-flash-0731

Bekijk documentatie
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();

Installeer de SDK en begin binnen enkele minuten met API-calls.

Wat mensen zeggen over DeepSeek-V4-Flash

Bekijk wat de community denkt over DeepSeek-V4-Flash

DeepSeek V4 Flash 0731 is de onbetwiste prijs-prestatieleider: ~158.000 aanvragen/maand binnen de limiet van $60, intelligentie 49,9 en agentic score 45,7.
u/WegoW
reddit
We maken de geüpdatete DeepSeek V4-Flash 0731 gratis in Cline. Dit is het eerste flash model waarvan we hebben gevonden dat het presteert op SOTA-niveau voor autonome programmering.
@cline
twitter
De instelling 'reasoning effort' is briljant. Ik gebruik laag voor tests en max voor de daadwerkelijke logica. Dat bespaart zoveel tijd in dagelijkse pipelines.
BinaryBuilder
hackernews
DeepSeek V4 Flash 0731 is momenteel waarschijnlijk de nummer één kanshebber als je van lokale AI houdt.
Digital Spaceport
youtube
Modellen die je nu lokaal kunt draaien hebben de intelligentiescore van top frontier models van 5 maanden geleden. Dit is absoluut krankzinnig voor open weights.
u/joorklee
reddit
DeepSeek V4 Flash is ~150x goedkoper dan propriëtaire opties en levert tegelijkertijd zeer concurrerende UX- en designtaakresultaten.
@CommandCodeAI
twitter

Video's over DeepSeek-V4-Flash

Bekijk tutorials, reviews en discussies over DeepSeek-V4-Flash

Op de SWE-bench, een gerespecteerde maatstaf voor software engineering capaciteit, steeg de score van het model van 7,3 naar 54,4.

DeepSeek V4 Flash is een Mixture of Experts model met in totaal 284 miljard parameters, maar slechts 13 miljard actieve parameters.

Dit actieve parameterformaat maakt het model realistisch haalbaar om uit te voeren op lokale hobbyhardware met 128GB aan unified memory.

De post-training updates richten zich primair op agentic workflows en geautomatiseerde commando-uitvoering.

Voor het prijspunt van 14 cent per miljoen input tokens is de prestatieverhouding op dit moment ongeëvenaard.

Het wordt aanbevolen om ten minste 384.000 tokens aan contextgrootte in te stellen, met een maximum context window van 1 miljoen voor dit model.

Als je agentic werk doet, wil je jouw top P aanpassen naar 0,95 in plaats van 1,0.

Het denkt erg diep na en doet veel dubbel-, trippel- en quadruppelchecks tijdens het redeneren.

DeepSeek V4 Flash 0731 is momenteel waarschijnlijk de nummer één kanshebber als je van lokale AI houdt.

Het lokaal uitvoeren van de gekwantiseerde versie vereist minimaal 128GB tot 138GB VRAM of systeemgeheugen.

De winst komt niet van het opschalen van de modelgrootte, maar van post-training gericht op het verbeteren van agentic gedrag.

Op Terminal Bench 2.1 scoort het een 82,7, wat een enorme sprong is vanaf de eerdere 61,8 preview score.

Het biedt intelligentie die bijna op Luna-niveau ligt tegen ongeveer 60% lagere kosten per taak, waardoor het een van de modellen is met de beste prestaties per dollar.

Dankzij de native responses API-integratie kunnen ontwikkelaars tool output streams verwerken zonder aangepaste formattering.

Het verwerkt repository-bewerkingen met meerdere bestanden met opmerkelijke nauwkeurigheid gezien de lichtgewicht actieve footprint.

Meer dan alleen prompts

Supercharge je workflow met AI-automatisering

Automatio combineert de kracht van AI-agents, webautomatisering en slimme integraties om je te helpen meer te bereiken in minder tijd.

AI-agents
Webautomatisering
Slimme workflows

Pro-tips voor DeepSeek-V4-Flash

Experttips om je te helpen het maximale uit DeepSeek-V4-Flash te halen en betere resultaten te behalen.

Kalibreer Top-P voor Agent Workflows

Stel top_p in op 0,95 en temperatuur op 1,0 bij het inzetten van het model in coding harnesses om de stabiliteit van tool execution te verbeteren.

Stel een Minimale Context-grootte in voor Max Reasoning

Configureer een context buffer van ten minste 384.000 tokens bij het gebruik van max reasoning effort om ruimte te garanderen voor diepe chain-of-thought verwerking.

Maak Gebruik van Context Caching

Structureer herhaalde system prompts en codebase context om de API cache-lagen te raken, waardoor de inputkosten worden verlaagd van $0,14 naar $0,03 per miljoen tokens.

Gebruik Verwerkingstijden buiten de Piekuren

Plan bulk API batch-jobs in tijdens daluren, aangezien de API-prijzen verdubbelen tijdens periodes met veel verkeer.

Testimonials

Wat onze gebruikers zeggen

Sluit je aan bij duizenden tevreden gebruikers die hun workflow hebben getransformeerd

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.

Gerelateerd 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

Veelgestelde vragen over DeepSeek-V4-Flash

Vind antwoorden op veelvoorkomende vragen over DeepSeek-V4-Flash