DeepSeek-V4-Flash 的定价是多少？

标准 API 定价为每 100 万输入 token 0.14 美元，每 100 万输出 token 0.28 美元。缓存的输入 token 降至每百万 0.03 美元，但在流量高峰期价格会翻倍。

context window大小是多少？

该模型原生支持 1,048,576 token 的context window。这允许在单个 prompt 中传入大型代码库和长篇技术规范。

DeepSeek-V4-Flash 是 open weight 的吗？

是的，模型权重在 MIT 许可证下发布。开发者可以下载并在本地运行该模型，没有授权限制。

该模型支持 vision 输入吗？

是的，该模型具备图像和视觉处理能力。它可以分析图像并为视觉用户界面生成代码。

V4-Flash 与 V4-Pro 有何区别？

V4-Flash 针对低 latency 和成本效率进行了优化，拥有 13B 活跃参数。V4-Pro 是一个更大的模型，专为处理边缘情况的深层 reasoning 设计。

我可以在消费级硬件上运行这个模型吗？

是的，运行 4-bit 量化版本大约需要 128GB 至 138GB 的 VRAM 或统一系统内存。

该模型支持 function calling 吗？

是的，它通过兼容 OpenAI 的 endpoint 原生支持工具使用、并行函数调用和终端执行。

对于 coding agent 来说，什么样的参数设置效果最好？

DeepSeek 建议将 temperature 设为 1.0，top_p 设为 0.95，并在处理复杂的 coding 任务时将 reasoning effort 设为 high 或 max。

DeepSeek-V4-Flash

DeepSeek-V4-Flash 是一款 open-weight 的 1M context AI 模型，在 SWE-bench 上得分 54.4%，每 1M token 仅需 0.14 美元，针对 agentic coding 和 reasoning 进行了优化。

Open WeightsAgentic CodingMoE Architecture1M Context WindowLow Cost

deepseekDeepSeek V42026-07-31

上下文

1.0Mtokens

最大输出

8Ktokens

输入价格

$0.14/ 1M

输出价格

$0.28/ 1M

模态:TextImage

能力:视觉工具流式传输推理

基准测试

GPQA

53.6%

HLE

25.2%

MMLU

88.7%

MMLU Pro

72.6%

SimpleQA

38.2%

IFEval

88%

AIME 2025

93.1%

MATH

76.6%

GSM8k

96%

MGSM

90.5%

MathVista

63.8%

SWE-Bench

54.4%

HumanEval

90.2%

LiveCodeBench

33%

MMMU

69.1%

MMMU Pro

54%

ChartQA

85.7%

DocVQA

92.8%

Terminal-Bench

82.7%

ARC-AGI

查看API文档

关于 DeepSeek-V4-Flash

了解 DeepSeek-V4-Flash 的功能、特性以及它如何帮助您获得更好的效果。

DeepSeek-V4-Flash 是一种开源的 Mixture of Experts (MoE) 语言模型，专为软件工程和多步骤 reasoning 任务而设计。它包含 2840 亿总参数，在 inference 期间每个 token 拥有 130 亿活跃参数。该模型利用原生的 1,048,576 token context window，允许开发者在单次请求中处理整个代码库或长篇技术文档。

2026 年 7 月 31 日的更新保留了初始预览模型的架构，同时应用了专注于 agentic 行为的后训练。这一重新后训练将其在 Terminal-Bench 2.1 上的得分从 61.8 提高到 82.7，并将其 SWE-bench 结果提升至 54.4%。该模型支持可变的 reasoning effort 级别和原生的 responses API 集成，用于在输出最终结果的同时流式传输中间注释。

开发者可以通过 DeepSeek 兼容 OpenAI 的 API 访问该模型，或者在拥有 128GB 至 192GB 统一内存的硬件配置上在本地运行 open weights。标准 API 定价为每 100 万输入 token 0.14 美元，每 100 万输出 token 0.28 美元，缓存输入命中时降至每百万 token 0.03 美元。

DeepSeek-V4-Flash 的使用案例

发现使用 DeepSeek-V4-Flash 获得出色效果的不同方式。

自主 Agentic Coding

使用 Codex CLI 或 Cline harness 运行多步骤终端和文件修改，以修复 GitHub issue 并自动化测试创建。

本地 AI 部署

使用 4-bit 量化，在配备 128GB 统一内存或四个 GPU 的工作站上托管完整模型。

大规模代码库重构

输入高达 100 万 token 的代码库 context，以映射依赖关系并在多个模块之间执行架构更新。

交互式 3D 和前端网页生成

直接从 prompt 规范构建单文件 Web 应用、Three.js 3D 环境和复杂的 SVG 图表。

高吞吐量数据处理

利用 context caching 处理大量的文本日志和结构化文档，将 API 成本降低至每百万 token 0.03 美元。

多步骤终端自动化

执行 shell 命令和脚本管道，模型利用内部 reasoning 来处理意外的命令错误。

优势

局限性

出色的 SWE-Bench 性能: 在 SWE-bench Verified 上得分为 54.4%，在解决实际 GitHub issue 方面表现优于许多更大的闭源模型。

可变的定价附加费: API token 成本在高峰使用时段会翻倍，这增加了实时应用程序的开销。

API 成本效益: 定价为每 1M 输入 token 0.14 美元、每 1M 输出 token 0.28 美元，相比竞争模型提供了更低的单任务成本。

本地运行的内存开销高: 本地托管需要至少 128GB 的 VRAM 或系统内存才能达到可用的量化水平。

1M Token Context Window: 单次请求可输入高达 1,048,576 个 token，支持跨代码库的依赖分析和重构。

在简单任务上过度思考: 如果不限制 reasoning 参数，深层的 reasoning effort 可能会导致短查询出现较长的输出延迟。

可在本地硬件上托管: 采用 13B 活跃参数的 MoE 架构，允许通过 4-bit 量化在 128GB 统一内存设置上运行。

后续迭代不一致: 与初始的单次 prompt 生成相比，在长聊天线程中质量可能会有所波动。

API快速入门

deepseek/deepseek-v4-flash-0731

查看文档

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();

安装SDK并在几分钟内开始进行API调用。

人们对 DeepSeek-V4-Flash 的评价

看看社区对 DeepSeek-V4-Flash 的看法

“DeepSeek V4 Flash 0731 是无可争议的性价比之王：在 60 美元限制内每月约有 158,000 次请求，intelligence 为 49.9，agentic 得分为 45.7。”

— u/WegoW

“我们在 Cline 中免费提供更新后的 DeepSeek V4-Flash 0731。这是我们发现的首个在自主 coding 方面达到 state-of-the-art 水平的 flash 模型。”

— @cline

twitter

“‘Reasoning effort’ 设置太棒了。我用 low 来做测试，用 max 来处理实际的逻辑。在日常 pipeline 中节省了大量时间。”

— BinaryBuilder

hackernews

“如果您涉足本地 AI，DeepSeek V4 Flash 0731 现在可能是头号竞争者。”

— Digital Spaceport

youtube

“您现在可以在本地运行的模型，已经具备了 5 个月前顶级 frontier model 的 intelligence 水平。对于 open weights 来说这太疯狂了。”

— u/joorklee

“DeepSeek V4 Flash 比闭源选项便宜约 150 倍，同时提供极具竞争力的 UX 和设计任务输出。”

— @CommandCodeAI

twitter

关于 DeepSeek-V4-Flash 的视频

观看关于 DeepSeek-V4-Flash 的教程、评测和讨论

“在衡量软件工程能力的权威指标 SWE-bench 上，该模型的得分从 7.3 飙升至 54.4。”

“DeepSeek V4 Flash 是一个 Mixture of Experts 模型，总共有 2840 亿参数，但每个 token 只有 130 亿活跃参数。”

“这种活跃参数规模使得该模型在拥有 128GB 统一内存的本地爱好者硬件上运行成为现实。”

“后训练更新主要集中在 agentic 工作流和自动化命令执行上。”

“以每百万输入 token 14 美分的定价来看，目前的性能比是无与伦比的。”

“建议将 context 大小至少设置为 384,000 token，该模型的最大 context window 为 100 万。”

“如果您正在进行 agentic 工作，您可能需要将 top P 调整为 0.95 而不是 1.0。”

“它非常善于思考，在 reasoning 过程中会进行大量的双重检查、三重检查和四重检查。”

“如果您涉足本地 AI，DeepSeek V4 Flash 0731 现在可能是头号竞争者。”

“在本地运行量化版本至少需要 128GB 到 138GB 的 VRAM 或系统内存。”

“性能的提升并非来自扩大模型规模，而是来自专注于改善 agentic 行为的后训练。”

“在 Terminal Bench 2.1 上，它获得了 82.7 的分数，与其之前 61.8 的预览版得分相比有了巨大的飞跃。”

“它提供了接近顶尖水平的 intelligence，而每个任务的成本降低了约 60%，使其成为性价比最高的模型之一。”

“原生的 responses API 集成允许开发者在无需自定义格式的情况下处理工具输出流。”

“鉴于其轻量级的活跃参数占用，它能够以非凡的准确性处理多文件代码库编辑。”

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DeepSeek-V4-Flash专业提示

专家提示助您充分利用DeepSeek-V4-Flash。

针对 Agent 工作流校准 Top-P

在 coding harness 中部署模型时，将 top_p 设置为 0.95，temperature 设置为 1.0，以提高工具执行的稳定性。

为最大 reasoning 设置最小 context 大小

在使用最大 reasoning effort 时，配置至少 384,000 token 的 context 缓冲区，以确保有足够的空间进行深度 chain-of-thought 处理。

利用 context caching

构建重复的 system prompt 和代码库 context 以命中 API 缓存层，将输入成本从每百万 token 0.14 美元降至 0.03 美元。

使用非高峰期处理窗口

在非高峰时段安排批量 API 任务，因为在流量高峰期 API 定价会翻倍。

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