deepseek

DeepSeek-V4-Flash

DeepSeek-V4-Flash — це модель open weights з контекстом 1M, яка набирає 54.4% на SWE-bench за $0.14 за 1M tokens, оптимізована для агентичного програмування та...

Open WeightsAgentic CodingMoE Architecture1M Context WindowLow Cost
deepseek logodeepseekDeepSeek V42026-07-31
Контекст
1.0Mтокенів
Макс. вивід
8Kтокенів
Ціна вводу
$0.14/ 1M
Ціна виводу
$0.28/ 1M
Модальність:TextImage
Можливості:ЗірІнструментиПотокова передачаМіркування
Бенчмарки
GPQA
53.6%
GPQA: Наукові питання рівня аспірантури. Строгий бенчмарк з 448 питаннями з біології, фізики та хімії. Експерти PhD досягають лише 65-74% точності. DeepSeek-V4-Flash набрав 53.6% у цьому бенчмарку.
HLE
25.2%
HLE: Експертне міркування високого рівня. Тестує здатність моделі демонструвати міркування експертного рівня в спеціалізованих областях. DeepSeek-V4-Flash набрав 25.2% у цьому бенчмарку.
MMLU
88.7%
MMLU: Масове багатозадачне розуміння мови. Комплексний бенчмарк з 16 000 питань з 57 академічних предметів. DeepSeek-V4-Flash набрав 88.7% у цьому бенчмарку.
MMLU Pro
72.6%
MMLU Pro: MMLU Професійна версія. Покращена версія MMLU з 12 032 питаннями та складнішим форматом з 10 варіантами відповідей. DeepSeek-V4-Flash набрав 72.6% у цьому бенчмарку.
SimpleQA
38.2%
SimpleQA: Бенчмарк фактичної точності. Тестує здатність моделі надавати точні, фактичні відповіді. DeepSeek-V4-Flash набрав 38.2% у цьому бенчмарку.
IFEval
88%
IFEval: Оцінка виконання інструкцій. Вимірює, наскільки добре модель виконує конкретні інструкції та обмеження. DeepSeek-V4-Flash набрав 88% у цьому бенчмарку.
AIME 2025
93.1%
AIME 2025: Американський запрошувальний математичний іспит. Математичні задачі змагального рівня з престижного іспиту AIME. DeepSeek-V4-Flash набрав 93.1% у цьому бенчмарку.
MATH
76.6%
MATH: Математичне розв'язування задач. Комплексний математичний бенчмарк, що тестує розв'язування задач з алгебри, геометрії, аналізу. DeepSeek-V4-Flash набрав 76.6% у цьому бенчмарку.
GSM8k
96%
GSM8k: Математика початкової школи 8K. 8 500 математичних текстових задач рівня початкової школи. DeepSeek-V4-Flash набрав 96% у цьому бенчмарку.
MGSM
90.5%
MGSM: Багатомовна математика початкової школи. Бенчмарк GSM8k, перекладений 10 мовами. DeepSeek-V4-Flash набрав 90.5% у цьому бенчмарку.
MathVista
63.8%
MathVista: Математичне візуальне міркування. Тестує здатність розв'язувати математичні задачі з візуальними елементами. DeepSeek-V4-Flash набрав 63.8% у цьому бенчмарку.
SWE-Bench
54.4%
SWE-Bench: Бенчмарк програмної інженерії. AI-моделі намагаються вирішити реальні проблеми GitHub у проектах Python. DeepSeek-V4-Flash набрав 54.4% у цьому бенчмарку.
HumanEval
90.2%
HumanEval: Задачі програмування на Python. 164 задачі програмування, де моделі повинні згенерувати правильні реалізації функцій Python. DeepSeek-V4-Flash набрав 90.2% у цьому бенчмарку.
LiveCodeBench
33%
LiveCodeBench: Живий бенчмарк програмування. Тестує здібності програмування на постійно оновлюваних реальних завданнях. DeepSeek-V4-Flash набрав 33% у цьому бенчмарку.
MMMU
69.1%
MMMU: Мультимодальне розуміння. Бенчмарк мультимодального розуміння з 30 предметів університетського рівня. DeepSeek-V4-Flash набрав 69.1% у цьому бенчмарку.
MMMU Pro
54%
MMMU Pro: MMMU Професійна версія. Покращена версія MMMU зі складнішими питаннями. DeepSeek-V4-Flash набрав 54% у цьому бенчмарку.
ChartQA
85.7%
ChartQA: Відповіді на питання за діаграмами. Тестує здатність розуміти та аналізувати інформацію з діаграм і графіків. DeepSeek-V4-Flash набрав 85.7% у цьому бенчмарку.
DocVQA
92.8%
DocVQA: Візуальні питання за документами. Тестує здатність витягувати інформацію із зображень документів. DeepSeek-V4-Flash набрав 92.8% у цьому бенчмарку.
Terminal-Bench
82.7%
Terminal-Bench: Термінальні/CLI завдання. Тестує здатність виконувати операції командного рядка. DeepSeek-V4-Flash набрав 82.7% у цьому бенчмарку.
ARC-AGI
7%
ARC-AGI: Абстракція та міркування. Тестує гнучкий інтелект через нові головоломки на розпізнавання патернів. DeepSeek-V4-Flash набрав 7% у цьому бенчмарку.

Про DeepSeek-V4-Flash

Дізнайтеся про можливості DeepSeek-V4-Flash, функції та як це може допомогти вам досягти кращих результатів.

DeepSeek-V4-Flash, це мовна модель Mixture of Experts (MoE) з відкритими вагами, створена для задач програмної інженерії та багатоетапного reasoning. Вона містить 284 мільярди загальних parameters із 13 мільярдами активних parameters на token під час inference. Модель використовує нативний context window обсягом 1,048,576 tokens, що дозволяє розробникам опрацьовувати цілі репозиторії або довгі технічні документи в одному запиті.

Оновлення від 31 липня 2026 року зберігає архітектуру початкової прев'ю-версії із застосуванням пост-тренування, зосередженого на агентичній поведінці. Це додаткове донавчання покращило її результат на Terminal-Bench 2.1 з 61.8 до 82.7 та підвищило показник SWE-bench до 54.4%. Модель підтримує змінні рівні зусиль міркувань (reasoning effort) та нативну інтеграцію з API для потокового передавання проміжних коментарів разом із фінальними результатами.

Розробники можуть отримати доступ до моделі через сумісний з OpenAI API від DeepSeek або запускати open weights локально на апаратних конфігураціях зі 128GB–192GB уніфікованої пам'яті. Стандартна ціна API становить $0.14 за 1 мільйон вхідних tokens та $0.28 за 1 мільйон вихідних tokens, а кешовані вхідні дані знижують вартість до $0.03 за мільйон tokens.

DeepSeek-V4-Flash

Випадки використання для DeepSeek-V4-Flash

Відкрийте різні способи використання DeepSeek-V4-Flash для досягнення чудових результатів.

Автономне агентичне програмування

Виконання багатоетапних модифікацій файлів та роботи з терміналом за допомогою Codex CLI або Cline для виправлення проблем на GitHub та автоматизації створення тестів.

Локальне розгортання AI

Гостинг повної моделі на робочих станціях зі 128GB уніфікованої пам'яті або чотирма GPU з використанням 4-бітних квантувань.

Масштабний рефакторинг кодової бази

Завантаження до 1 мільйона tokens контексту коду для побудови карти залежностей та архітектурних оновлень у багатьох модулях.

Інтерактивна генерація 3D та інтерфейсів

Створення однофайлових вебзастосунків, 3D-середовищ Three.js та складних SVG-діаграм безпосередньо з текстових prompts.

Обробка великих обсягів даних

Аналіз масштабних текстових логів та структурованих документів із застосуванням кешування контексту для зниження витрат на API до $0.03 за мільйон tokens.

Багатоетапна автоматизація термінала

Виконання команд оболонки (shell) та конвеєрів скриптів, де модель використовує внутрішній reasoning для опрацювання непередбачуваних помилок.

Сильні сторони

Обмеження

Висока продуктивність на SWE-Bench: Отримує 54.4% на SWE-bench Verified, перевершуючи багато більших закритих моделей у вирішенні реальних проблем на GitHub.
Змінні націнки на ціну: Витрати на API tokens подвоюються в години пікового використання, що збільшує бюджети для додатків у реальному часі.
Економічність API: Коштує $0.14 за 1M вхідних tokens та $0.28 за 1M вихідних tokens, забезпечуючи меншу вартість виконання завдання порівняно з конкурентами.
Високі системні вимоги для локального запуску: Локальний хостинг вимагає щонайменше 128GB VRAM або системної пам'яті для прийнятних рівнів квантування.
Context Window на 1M Tokens: Приймає до 1,048,576 tokens в одному запиті, що дозволяє аналізувати та рефакторити залежності у межах усього репозиторію.
Надмірне «роздумування» над простими завданнями: Глибокий reasoning може спричинити тривалу затримку виводу на коротких запитах, якщо параметри міркувань не обмежені.
Можливість запуску на локальному залізі: Використовує MoE-архітектуру з 13B активних parameters, що дозволяє запускати модель на ПК зі 128GB уніфікованої пам'яті та 4-бітними квантамі.
Нестабільність у довгих діалогах: Якість відповідей може коливатися впродовж довгих гілок чату порівняно з первинною генерацією за одним prompt.

Швидкий старт API

deepseek/deepseek-v4-flash-0731

Переглянути документацію
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();

Встановіть SDK і почніть робити API-виклики за лічені хвилини.

Що кажуть люди про DeepSeek-V4-Flash

Подивіться, що думає спільнота про DeepSeek-V4-Flash

DeepSeek V4 Flash 0731, беззаперечний лідер за співвідношенням ціна-продуктивність: ~158 000 запитів на місяць у межах ліміту $60, інтелект 49.9 та агентичний бал 45.7.
u/WegoW
reddit
Ми робимо оновлений DeepSeek V4-Flash 0731 безплатним у Cline. Це перша flash-модель, яка, на нашу думку, працює на рівні state-of-the-art в автономному програмуванні.
@cline
twitter
Налаштування 'reasoning effort' просто геніальне. Я використовую низький рівень для тестів і максимальний для реальної логіки. Це економить купу часу в щоденних конвеєрах.
BinaryBuilder
hackernews
DeepSeek V4 Flash 0731, мабуть, має бути головним претендентом зараз, якщо ви цікавитеся локальним AI.
Digital Spaceport
youtube
Моделі, які тепер можна запускати локально, мають показники інтелекту найкращих frontier моделей 5-місячної давнини. Це абсолютне божевілля для open weights.
u/joorklee
reddit
DeepSeek V4 Flash приблизно в 150 разів дешевший за пропрієтарні аналоги, водночас забезпечуючи надзвичайно конкурентний UX та результати у дизайн-завданнях.
@CommandCodeAI
twitter

Відео про DeepSeek-V4-Flash

Дивіться навчальні матеріали, огляди та обговорення про DeepSeek-V4-Flash

На SWE-bench, шанованому мірилі можливостей програмної інженерії, оцінка моделі стрибнула з 7.3 до 54.4.

DeepSeek V4 Flash, це Mixture of Experts модель із 284 мільярдами загальних parameters, але лише 13 мільярдами активних parameters.

Цей розмір активних параметрів робить запуск моделі цілком реалістичним на локальному залізі ентузіастів зі 128GB уніфікованої пам'яті.

Оновлення після донавчання зосереджені переважно на агентичних воркфлоу та автоматичному виконанні команд.

З огляду на ціну в 14 центів за мільйон вхідних tokens, співвідношення продуктивності зараз неперевершене.

Рекомендується налаштовувати принаймні 384 000 tokens контексту з можливістю розширення до максимального context window у 1 мільйон для цієї моделі.

Якщо ви працюєте з агентами, варто встановити top_p на рівень 0.95 замість 1.0.

Вона надзвичайно «розумна» й робить багато подвійних, потрійних та чотирикратних перевірок у процесі міркувань.

DeepSeek V4 Flash 0731, мабуть, має бути головним претендентом зараз, якщо ви цікавитеся локальним AI.

Запуск квантованої версії локально вимагає мінімум 128GB–138GB VRAM або системної пам'яті.

Приріст досягається не за рахунок збільшення розміру моделі, а завдяки пост-тренуванню, спрямованому на покращення агентичної поведінки.

У Terminal Bench 2.1 вона набирає 82.7, що є колосальним стрибком порівняно з попереднім прев'ю-результатом 61.8.

Вона пропонує інтелект рівня Луни приблизно на 60% дешевше за виконання одного завдання, роблячи її однією з найкращих моделей за співвідношенням ціна/продуктивність.

Нативна інтеграція з API відповідей дозволяє розробникам обробляти потоки виводу інструментів без кастомного форматування.

Вона обробляє редагування репозиторіїв з багатьма файлами з надзвичайною точністю, зважаючи на свою легку вагу активних параметрів.

Більше ніж просто промпти

Прискорте вашу роботу з AI-автоматизацією

Automatio поєднує силу AI-агентів, веб-автоматизації та розумних інтеграцій, щоб допомогти вам досягти більшого за менший час.

AI-агенти
Веб-автоматизація
Розумні робочі процеси

Професійні поради для DeepSeek-V4-Flash

Експертні поради, які допоможуть вам отримати максимум від DeepSeek-V4-Flash та досягти кращих результатів.

Калібруйте Top-P для агентичних воркфлоу

Встановлюйте top_p на рівні 0.95 та temperature на 1.0 під час розгортання моделі в середовищах розробки для підвищення стабільності виконання інструментів.

Встановлюйте мінімальний розмір контексту для максимального reasoning

Налаштовуйте буфер контексту щонайменше на 384 000 tokens при використанні максимального рівня reasoning effort, щоб гарантувати достатньо простору для глибокого chain-of-thought.

Використовуйте кешування контексту

Структуруйте повторювані системні prompts та контекст кодової бази так, щоб задіяти шари кешу API, що зменшить витрати на вхідні дані з $0.14 до $0.03 за мільйон tokens.

Використовуйте години низького навантаження

Плануйте пакетні API-запити на позапікові години, оскільки ціни на API подвоюються в періоди високого трафіку.

Відгуки

Що кажуть наші користувачі

Приєднуйтесь до тисяч задоволених користувачів, які трансформували свою роботу

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.

Пов'язані 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

Часті запитання про DeepSeek-V4-Flash

Знайдіть відповіді на поширені запитання про DeepSeek-V4-Flash