DeepSeek-V4-Flash
DeepSeek-V4-Flash คือโมเดล AI แบบ open-weight ขนาด 1M context ทำคะแนนได้ 54.4% บน SWE-bench ในราคา $0.14 ต่อ 1M tokens เหมาะสำหรับการเขียนโค้ดและการใช้...
deepseekDeepSeek V42026-07-31เกี่ยวกับ DeepSeek-V4-Flash
เรียนรู้เกี่ยวกับความสามารถของ DeepSeek-V4-Flash คุณสมบัติ และวิธีที่จะช่วยให้คุณได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้น
DeepSeek-V4-Flash คือโมเดลภาษาแบบ Mixture of Experts (MoE) ที่เป็น open-weight ออกแบบมาสำหรับงานวิศวกรรมซอฟต์แวร์และการใช้ reasoning แบบหลายขั้นตอน โดยประกอบด้วยพารามิเตอร์รวม 2.84 แสนล้านตัว และมี active parameters 13 พันล้านตัวต่อ token ระหว่างการ inference โมเดลนี้ใช้ context window ขนาด Native 1,048,576 tokens ช่วยให้นักพัฒนาสามารถประมวลผลโค้ดเบสทั้งหมดหรือเอกสารทางเทคนิคขนาดยาวได้ในคำขอเดียว
การอัปเดตเมื่อวันที่ 31 กรกฎาคม 2026 ยังคงรักษาสถาปัตยกรรมของโมเดลพรีวิวเริ่มต้น พร้อมทั้งใช้ post-training ที่เน้นพฤติกรรมแบบ agentic การทำ post-training ซ้ำนี้ช่วยปรับปรุงคะแนนบน Terminal-Bench 2.1 จาก 61.8 เป็น 82.7 และเพิ่มผลลัพธ์ SWE-bench เป็น 54.4% โมเดลนี้รองรับระดับ reasoning effort ที่หลากหลายและการบูรณาการ responses API แบบ Native สำหรับสตรีมความคิดเห็นคั่นกลางควบคู่ไปกับผลลัพธ์สุดท้าย
นักสามารถเข้าถึงโมเดลผ่าน OpenAI-compatible API ของ DeepSeek หรือรัน open weights แบบ Local บนฮาร์ดแวร์ที่มีหน่วยความจำรวม 128GB ถึง 192GB ราคา API มาตรฐานอยู่ที่ $0.14 ต่อ 1 ล้าน input tokens และ $0.28 ต่อ 1 ล้าน output tokens โดยราคาสำหรับ cached input จะลดลงเหลือ $0.03 ต่อล้าน tokens
กรณีการใช้งานสำหรับ DeepSeek-V4-Flash
ค้นพบวิธีต่างๆ ที่คุณสามารถใช้ DeepSeek-V4-Flash เพื่อได้ผลลัพธ์ที่ยอดเยี่ยม
การเขียนโค้ดด้วย Autonomous Agent
รันคำสั่งเทอร์มินัลและการแก้ไขไฟล์แบบหลายขั้นตอนโดยใช้ Codex CLI หรือ Cline เพื่อแก้ไขปัญหา GitHub และทำให้การสร้างเทสต์เป็นแบบอัตโนมัติ
การปรับใช้ Local AI
โฮสต์โมเดลเต็มรูปแบบบนเวิร์กสเตชันที่มีหน่วยความจำรวม 128GB หรือ GPU สี่ตัวโดยใช้ 4-bit quantizations
การรีแฟคเตอร์โค้ดเบสขนาดใหญ่
ป้อนบริบทของโค้ดเบสสูงสุดถึง 1 ล้าน tokens เพื่อแมปการพึ่งพา (dependencies) และอัปเดตสถาปัตยกรรมข้ามหลายโมดูล
การสร้างเว็บ 3D แบบอินเทอร์แอกทีฟและ Front-End
สร้างเว็บแอปพลิเคชันแบบไฟล์เดี่ยว, สภาพแวดล้อม 3D แบบ Three.js และแผนภาพ SVG ที่ซับซ้อนได้โดยตรงจาก prompt
การประมวลผลข้อมูลปริมาณมาก
ประมวลผล log ข้อความและเอกสารที่มีโครงสร้างจำนวนมากโดยใช้ context caching เพื่อลดต้นทุน API เหลือ $0.03 ต่อล้าน tokens
ระบบอัตโนมัติในเทอร์มินัลแบบหลายขั้นตอน
รันคำสั่งเชลล์และสคริปต์ไปป์ไลน์โดยที่โมเดลใช้ reasoning ภายในเพื่อจัดการกับข้อผิดพลาดของคำสั่งที่ไม่คาดคิด
จุดแข็ง
ข้อจำกัด
เริ่มต้นด่วน API
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();ติดตั้ง SDK และเริ่มเรียก API ภายในไม่กี่นาที
ผู้คนพูดอะไรเกี่ยวกับ DeepSeek-V4-Flash
ดูว่าชุมชนคิดอย่างไรเกี่ยวกับ DeepSeek-V4-Flash
“DeepSeek V4 Flash 0731 เป็นผู้นำด้านความคุ้มค่าต่อราคาอย่างไร้ข้อกังขา: ~158,000 คำขอ/เดือน ภายใต้ขีดจำกัด $60 ความฉลาด 49.9 และคะแนน agentic 45.7”
“พวกเราทำให้ DeepSeek V4-Flash 0731 เวอร์ชันอัปเดตใช้งานได้ฟรีใน Cline นี่คือโมเดล flash ตัวแรกที่เราพบว่ามีประสิทธิภาพระดับ SOTA สำหรับการเขียนโค้ดแบบอัตโนมัติ”
“การตั้งค่า 'reasoning effort' นั้นยอดเยี่ยมมาก ฉันใช้ระดับต่ำสำหรับการทดสอบและระดับสูงสุดสำหรับลอจิกจริง ช่วยประหยัดเวลาในไปป์ไลน์รายวันได้เยอะมาก”
“DeepSeek V4 Flash 0731 น่าจะเป็นตัวเต็งอันดับหนึ่งในตอนนี้หากคุณชื่นชอบ Local AI”
“โมเดลที่คุณสามารถรันแบบ Local ได้ในตอนนี้มีความฉลาดเทียบเท่าโมเดลแนวหน้าชั้นนำจาก 5 เดือนที่แล้ว มันสุดยอดมากสำหรับ open weights”
“DeepSeek V4 Flash มีราคาถูกกว่าตัวเลือกที่เป็นกรรมสิทธิ์ (proprietary options) ประมาณ 150 เท่า พร้อมทั้งมอบ UX และผลลัพธ์งานออกแบบที่แข่งขันได้สูง”
วิดีโอเกี่ยวกับ DeepSeek-V4-Flash
ดูบทเรียน รีวิว และการสนทนาเกี่ยวกับ DeepSeek-V4-Flash
“บน SWE-bench ซึ่งเป็นมาตรวัดความสามารถด้านวิศวกรรมซอฟต์แวร์ที่เป็นที่ยอมรับ คะแนนของโมเดลพุ่งสูงขึ้นจาก 7.3 เป็น 54.4”
“DeepSeek V4 Flash เป็นโมเดลแบบ Mixture of Experts ที่มีพารามิเตอร์รวม 2.84 แสนล้านตัว แต่มี active parameters เพียง 1.3 หมื่นล้านตัว”
“ขนาดของ active parameters นี้ทำให้โมเดลสามารถรันบนฮาร์ดแวร์สำหรับงานอดิเรกในท้องตลาดที่มีหน่วยความจำรวม 128GB ได้จริง”
“การอัปเดตหลังการฝึกอบรม (post-training) มุ่งเน้นไปที่ agentic workflows และการรันคำสั่งอัตโนมัติเป็นหลัก”
“ด้วยราคา 14 เซนต์ต่อล้าน input tokens อัตราส่วนประสิทธิภาพจึงไม่มีใครเทียบได้ในตอนนี้”
“แนะนำให้ตั้งค่าขนาด context อย่างน้อย 384,000 tokens โดยมี context window สูงสุดที่ 1 ล้านสำหรับโมเดลนี้”
“หากคุณกำลังทำภารกิจแบบ agentic คุณควรปรับ top P ของคุณไปที่ 0.95 แทนที่จะเป็น 1.0”
“มันคิดเยอะมากและมีการตรวจสอบซ้ำสอง สาม และสี่ครั้งระหว่างกระบวนการ reasoning”
“DeepSeek V4 Flash 0731 น่าจะเป็นตัวเต็งอันดับหนึ่งในตอนนี้หากคุณชื่นชอบ Local AI”
“การรันเวอร์ชันที่ทำ quantization แบบ Local ต้องใช้ VRAM หรือหน่วยความจำระบบอย่างน้อย 128GB ถึง 138GB”
“ผลลัพธ์ที่ดีขึ้นไม่ได้มาจากการขยายขนาดโมเดล แต่มาจากการทำ post-training ที่เน้นปรับปรุงพฤติกรรมแบบ agentic”
“บน Terminal Bench 2.1 มันทำคะแนนได้ 82.7 ซึ่งเป็นการก้าวกระโดดครั้งใหญ่จากคะแนนพรีวิวเดิมที่ 61.8”
“มันมอบความฉลาดระดับใกล้เคียง Luna ในต้นทุนที่ถูกกว่าต่อภารกิจประมาณ 60% ทำให้เป็นหนึ่งในโมเดลที่มีความคุ้มค่าต่อราคาดีที่สุด”
“การบูรณาการ API สำหรับการตอบสนองแบบ Native ช่วยให้นักพัฒนารวมสตรีมผลลัพธ์ของ tool ได้โดยไม่ต้องจัดรูปแบบเอง”
“มันจัดการกับการแก้ไข repository หลายไฟล์ได้อย่างแม่นยำอย่างน่าทึ่งเมื่อเทียบกับขนาด active footprint ที่เบา”
เพิ่มพลังให้เวิร์กโฟลว์ของคุณด้วย ระบบอัตโนมัติ AI
Automatio รวมพลังของ AI agents การอัตโนมัติเว็บ และการผสานรวมอัจฉริยะเพื่อช่วยให้คุณทำงานได้มากขึ้นในเวลาน้อยลง
เคล็ดลับมือโปรสำหรับ DeepSeek-V4-Flash
เคล็ดลับจากผู้เชี่ยวชาญเพื่อช่วยให้คุณใช้ประโยชน์สูงสุดจาก DeepSeek-V4-Flash และได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้น
ปรับแต่ง Top-P สำหรับ Agent Workflows
ตั้งค่า top_p เป็น 0.95 และ temperature เป็น 1.0 เมื่อใช้งานโมเดลใน coding harnesses เพื่อเพิ่มเสถียรภาพในการรัน tool
กำหนดขนาด Context ขั้นต่ำสำหรับ Max Reasoning
กำหนด context buffer อย่างน้อย 384,000 tokens เมื่อใช้งาน reasoning effort ระดับสูงสุด เพื่อให้มั่นใจว่ามีพื้นที่เพียงพอสำหรับการประมวลผล chain-of-thought เชิงลึก
ใช้งาน Context Caching
จัดโครงสร้าง system prompts และบริบทของโค้ดเบสที่ใช้ซ้ำเพื่อให้ตรงกับเลเยอร์ API cache ซึ่งจะช่วยลดต้นทุน input จาก $0.14 เหลือ $0.03 ต่อล้าน tokens
ใช้ช่วงเวลานอกเวลาเร่งด่วนสำหรับการประมวลผล
กำหนดเวลาสำหรับการรันงาน API batch จำนวนมากในช่วงนอกเวลาเร่งด่วน เนื่องจากราคา API จะเพิ่มขึ้นเป็นสองเท่าในช่วงที่มีการใช้งานหนาแน่น
คำรับรอง
ผู้ใช้ของเราพูดอย่างไร
เข้าร่วมกับผู้ใช้ที่พึงพอใจนับพันที่ได้เปลี่ยนแปลงเวิร์กโฟลว์ของพวกเขา
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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.
ที่เกี่ยวข้อง AI Models
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.
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...
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.
Gemini 3.6 Flash
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.
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...
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.
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.
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.
คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับ DeepSeek-V4-Flash
ค้นหาคำตอบสำหรับคำถามทั่วไปเกี่ยวกับ DeepSeek-V4-Flash