deepseek

DeepSeek-V4-Flash

DeepSeek-V4-Flash este un model AI open-weight cu context de 1M, obținând 54,4% pe SWE-bench la 0,14 USD per 1M tokeni, optimizat pentru programare agentică și...

Open WeightsAgentic CodingMoE Architecture1M Context WindowCost Redus
deepseek logodeepseekDeepSeek V42026-07-31
Context
1.0Mtokeni
Output maxim
8Ktokeni
Pret input
$0.14/ 1M
Pret output
$0.28/ 1M
Modalitate:TextImage
Capabilitati:ViziuneUnelteStreamingRationament
Benchmark-uri
GPQA
53.6%
GPQA: Intrebari stiintifice nivel postuniversitar. Benchmark riguros cu 448 intrebari din biologie, fizica si chimie. Expertii PhD obtin doar 65-74% acuratete. DeepSeek-V4-Flash a obtinut 53.6% la acest benchmark.
HLE
25.2%
HLE: Rationament nivel expert. Testeaza capacitatea modelului de a demonstra rationament la nivel de expert in domenii specializate. DeepSeek-V4-Flash a obtinut 25.2% la acest benchmark.
MMLU
88.7%
MMLU: Intelegere lingvistica multitasking masiva. Benchmark cuprinzator cu 16.000 intrebari din 57 materii academice. DeepSeek-V4-Flash a obtinut 88.7% la acest benchmark.
MMLU Pro
72.6%
MMLU Pro: MMLU Editie Profesionala. Versiune imbunatatita MMLU cu 12.032 intrebari si format mai dificil cu 10 optiuni. DeepSeek-V4-Flash a obtinut 72.6% la acest benchmark.
SimpleQA
38.2%
SimpleQA: Benchmark acuratete factuala. Testeaza capacitatea modelului de a oferi raspunsuri precise si factuale. DeepSeek-V4-Flash a obtinut 38.2% la acest benchmark.
IFEval
88%
IFEval: Evaluare urmarire instructiuni. Masoara cat de bine urmeaza un model instructiuni si constrangeri specifice. DeepSeek-V4-Flash a obtinut 88% la acest benchmark.
AIME 2025
93.1%
AIME 2025: Examen invitational matematica american. Probleme matematice nivel competitie din prestigiosul examen AIME. DeepSeek-V4-Flash a obtinut 93.1% la acest benchmark.
MATH
76.6%
MATH: Rezolvare probleme matematice. Benchmark matematic cuprinzator care testeaza rezolvarea problemelor in algebra, geometrie, calcul. DeepSeek-V4-Flash a obtinut 76.6% la acest benchmark.
GSM8k
96%
GSM8k: Matematica scoala primara 8K. 8.500 probleme matematice cu enunt nivel scoala primara. DeepSeek-V4-Flash a obtinut 96% la acest benchmark.
MGSM
90.5%
MGSM: Matematica scoala primara multilingva. Benchmark GSM8k tradus in 10 limbi. DeepSeek-V4-Flash a obtinut 90.5% la acest benchmark.
MathVista
63.8%
MathVista: Rationament vizual matematic. Testeaza capacitatea de a rezolva probleme matematice cu elemente vizuale. DeepSeek-V4-Flash a obtinut 63.8% la acest benchmark.
SWE-Bench
54.4%
SWE-Bench: Benchmark inginerie software. Modelele AI incearca sa rezolve probleme reale GitHub in proiecte Python. DeepSeek-V4-Flash a obtinut 54.4% la acest benchmark.
HumanEval
90.2%
HumanEval: Probleme programare Python. 164 probleme de programare unde modelele trebuie sa genereze implementari corecte de functii Python. DeepSeek-V4-Flash a obtinut 90.2% la acest benchmark.
LiveCodeBench
33%
LiveCodeBench: Benchmark codare live. Testeaza abilitatile de codare pe provocari de programare reale actualizate continuu. DeepSeek-V4-Flash a obtinut 33% la acest benchmark.
MMMU
69.1%
MMMU: Intelegere multimodala. Benchmark intelegere multimodala din 30 materii universitare. DeepSeek-V4-Flash a obtinut 69.1% la acest benchmark.
MMMU Pro
54%
MMMU Pro: MMMU Editie Profesionala. Versiune imbunatatita MMMU cu intrebari mai provocatoare. DeepSeek-V4-Flash a obtinut 54% la acest benchmark.
ChartQA
85.7%
ChartQA: Intrebari si raspunsuri grafice. Testeaza capacitatea de a intelege si analiza informatii din grafice si diagrame. DeepSeek-V4-Flash a obtinut 85.7% la acest benchmark.
DocVQA
92.8%
DocVQA: Intrebari vizuale documente. Testeaza capacitatea de a extrage informatii din imagini de documente. DeepSeek-V4-Flash a obtinut 92.8% la acest benchmark.
Terminal-Bench
82.7%
Terminal-Bench: Sarcini terminal/CLI. Testeaza capacitatea de a efectua operatii linie de comanda. DeepSeek-V4-Flash a obtinut 82.7% la acest benchmark.
ARC-AGI
7%
ARC-AGI: Abstractizare si rationament. Testeaza inteligenta fluida prin puzzle-uri noi de recunoastere a tiparelor. DeepSeek-V4-Flash a obtinut 7% la acest benchmark.

Despre DeepSeek-V4-Flash

Afla despre capabilitatile lui DeepSeek-V4-Flash, caracteristici si cum te poate ajuta sa obtii rezultate mai bune.

DeepSeek-V4-Flash este un model lingvistic open-weight bazat pe Mixture of Experts (MoE), conceput pentru inginerie software și sarcini de reasoning în mai mulți pași. Conține un total de 284 de miliarde de parametri, cu 13 miliarde de parametri activi pe token în timpul inferenței. Modelul utilizează un context window nativ de 1.048.576 de tokeni, permițând dezvoltatorilor să proceseze întregi cod baze sau documente tehnice lungi într-o singură cerere.

Actualizarea din 31 iulie 2026 menține arhitectura modelului de previzualizare inițial, aplicând în același timp un post-antrenament axat pe comportamentul agentic. Acest nou post-antrenament i-a îmbunătățit scorul pe Terminal-Bench 2.1 de la 61,8 la 82,7 și a crescut rezultatul pe SWE-bench la 54.4%. Modelul acceptă niveluri variabile de efort de reasoning și integrare nativă cu API-ul de răspunsuri pentru streamingul de comentarii intermediare alături de rezultatele finale.

Dezvoltatorii pot accesa modelul prin API-ul compatibil cu OpenAI al celor de la DeepSeek sau pot rula ponderile deschise (open weights) local pe configurații hardware cu 128 GB până la 192 GB de memorie unificată. Prețul standard pentru API este de 0,14 USD per 1 milion de tokeni de intrare și 0,28 USD per 1 milion de tokeni de ieșire, accesările din cache ale intrărilor scăzând la 0,03 USD per milion de tokeni.

DeepSeek-V4-Flash

Cazuri de utilizare pentru DeepSeek-V4-Flash

Descopera diferitele moduri in care poti folosi DeepSeek-V4-Flash pentru a obtine rezultate excelente.

Programare Autonomă Agentică

Rularea de modificări de fișiere și terminal în mai mulți pași utilizând Codex CLI sau medii Cline pentru a remedia probleme GitHub și a automatiza crearea de teste.

Implementare AI Locală

Găzduirea modelului complet pe stații de lucru echipate cu 128 GB memorie unificată sau patru GPU-uri folosind cuantizări pe 4 biți.

Refactoring de Repositorii la Scară Largă

Preluarea a până la 1 milion de tokeni de context al codebase-ului pentru a mapa dependențe și a executa actualizări arhitecturale în mai multe module.

Generare Web Front-End și 3D Interactivă

Construirea de aplicații web dintr-un singur fișier, medii 3D Three.js și diagrame SVG complexe direct din specificațiile din prompt.

Procesare de Date de Volum Mare

Procesarea de jurnale text extinse și documente structurate utilizând context caching pentru a reduce costurile API la 0,03 USD per milion de tokeni.

Automatizare de Terminal în Mai Mulți Pași

Executarea de comenzi shell și conducte de scripturi în care modelul folosește reasoning intern pentru a gestiona erorile neașteptate de comandă.

Puncte forte

Limitari

Performanță Ridicată pe SWE-Bench: Obține 54,4% pe SWE-bench Verified, depășind multe modele închise mai mari în rezolvarea problemelor reale de pe GitHub.
Suprataxe Variabile de Preț: Costurile tokenilor API se dublează în orele de vârf ale utilizării, ceea ce crește cheltuielile pentru aplicațiile în timp real.
Eficiența Costurilor API: Evaluat la 0,14 USD per 1M tokeni de intrare și 0,28 USD per 1M tokeni de ieșire, oferind un cost per sarcină mai mic decât modelele concurente.
Consum Ridicat de Memorie pentru Execuție Locală: Găzduirea locală necesită cel puțin 128 GB de VRAM sau memorie de sistem pentru niveluri de cuantizare utilizabile.
Context Window de 1M Tokeni: Ingerează până la 1.048.576 de tokeni într-o singură cerere, permițând analiza dependențelor și refactoringul la nivelul întregului codebase.
Gândire Excesivă la Sarcini Simple: Efortul ridicat de reasoning poate provoca întârzieri lungi de ieșire la interogări scurte dacă parametrii de reasoning nu sunt limitați.
Găzduire pe Hardware Local: Utilizează o structură MoE cu 13B parametri activi care permite execuția pe configurații cu 128 GB memorie unificată cu quant-uri pe 4 biți.
Inconsistență în Iterările Ulterioare: Calitatea poate varia în cadrul unor fire de conversație lungi în comparație cu generațiile inițiale dintr-un singur prompt (single-shot).

Start rapid API

deepseek/deepseek-v4-flash-0731

Vezi documentatia
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();

Instaleaza SDK-ul si incepe sa faci apeluri API in cateva minute.

Ce spun oamenii despre DeepSeek-V4-Flash

Vezi ce crede comunitatea despre DeepSeek-V4-Flash

DeepSeek V4 Flash 0731 este liderul incontestabil în raportul preț-performanță: ~158.000 de cereri/lună în limita de 60 USD, inteligență 49,9 și scor agentic 45.7.
u/WegoW
reddit
Punem la dispoziție actualizat DeepSeek V4-Flash 0731 gratuit în Cline. Acesta este primul model flash pe care l-am găsit că performează la niveluri SOTA pentru programare autonomă.
@cline
twitter
Setarea 'reasoning effort' este genială. Folosesc valoarea mică (low) pentru teste și maximă (max) pentru logica efectivă. Economisește atât de mult timp în fluxurile zilnice.
BinaryBuilder
hackernews
DeepSeek V4 Flash 0731 ar trebui să fie probabil principalul favorit chiar acum dacă vă pasionează AI-ul local.
Digital Spaceport
youtube
Modelele pe care le puteți rula local au acum scorul de inteligență al modelelor frontier de top de acum 5 luni. Este absolut nebunesc pentru open weights.
u/joorklee
reddit
DeepSeek V4 Flash este de ~150 de ori mai ieftin decât opțiunile proprietare, oferind în același timp rezultate de design și UX extrem de competitive.
@CommandCodeAI
twitter

Videoclipuri despre DeepSeek-V4-Flash

Urmareste tutoriale, recenzii si discutii despre DeepSeek-V4-Flash

Pe SWE-bench, o măsură respectată a capabilității de inginerie software, scorul modelului a crescut de la 7,3 la 54,4.

DeepSeek V4 Flash este un model Mixture of Experts cu un total de 284 de miliarde de parametri, dar doar 13 miliarde de parametri activi.

Această dimensiune a parametrilor activi face ca modelul să fie fezabil în mod realist pentru a fi rulat pe hardware local pentru pasionați, cu 128 GB de memorie unificată.

Actualizările post-antrenament se concentrează în principal pe fluxuri de lucru agentice și execuția automată de comenzi.

Pentru prețul de 14 cenți per milion de tokeni de intrare, raportul de performanță este de neegalat în acest moment.

Se recomandă setarea a cel puțin 384.000 de tokeni dimensiune de context, cu un context window maxim de 1 milion pentru acest model.

Dacă efectuați activități agentice, veți dori să ajustați top P la 0,95 în loc de 1,0.

Gândește foarte mult și face o mulțime de verificări duble, triple și cvadruple în timpul procesului de reasoning.

DeepSeek V4 Flash 0731 ar trebui să fie probabil principalul favorit chiar acum dacă vă pasionează AI-ul local.

Rularea versiunii cuantizate la nivel local necesită un minimum de 128 GB până la 138 GB de VRAM sau memorie de sistem.

Câștigurile nu vin din mărirea dimensiunii modelului, ci din post-antrenamentul concentrat pe îmbunătățirea comportamentului agentic.

Pe Terminal Bench 2.1, obține un scor de 82,7, ceea ce reprezintă un salt enorm față de scorul său previzualizat anterior de 61,8.

Oferă o inteligență aproape de nivelul lui Luna la un cost cu aproximativ 60% mai mic per sarcină, devenind unul dintre cele mai bune modele din punct de vedere al raportului performanță/preț.

Integrarea nativă a API-ului de răspunsuri permite dezvoltatorilor să proceseze fluxuri de ieșire de unelte fără formatare personalizată.

Gestionează editări de repositorii cu mai multe fișiere cu o acuratețe remarcabilă având în vedere ampresa sa activă ușoară.

Mai mult decat prompturi

Supraalimenteaza-ti fluxul de lucru cu automatizare AI

Automatio combina puterea agentilor AI, automatizarea web si integrarile inteligente pentru a te ajuta sa realizezi mai mult in mai putin timp.

Agenti AI
Automatizare web
Fluxuri inteligente

Sfaturi Pro pentru DeepSeek-V4-Flash

Sfaturi de expert care te ajuta sa obtii maximul din DeepSeek-V4-Flash si sa obtii rezultate mai bune.

Calibrați Top-P pentru Fluxurile de Lucru ale Agenților

Setați top_p la 0,95 și temperatura la 1,0 atunci când implementați modelul în medii de programare pentru a îmbunătăți stabilitatea execuției de unelte.

Setați Dimensiunea Minimă a Contextului pentru Reasoning Maxim

Configurați un buffer de context de cel puțin 384.000 de tokeni atunci când utilizați efortul maxim de reasoning pentru a asigura spațiu pentru procesarea profundă a chain-of-thought.

Utilizați Context Caching

Structurați prompturile de sistem repetate și contextul codebase-ului pentru a atinge straturile de cache ale API-ului, reducând costurile de intrare de la 0,14 USD la 0,03 USD per milion de tokeni.

Folosiți Ferestrele de Procesare în Afara Orelor de Vârf

Programați sarcini batch API în masă în afara orelor de vârf, deoarece prețurile API se dublează în perioadele cu trafic intens.

Testimoniale

Ce spun utilizatorii nostri

Alatura-te miilor de utilizatori multumiti care si-au transformat fluxul de lucru

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.

Similar 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

Intrebari frecvente despre DeepSeek-V4-Flash

Gaseste raspunsuri la intrebarile comune despre DeepSeek-V4-Flash