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DeepSeek-V4-Flash

推理大模型DeepSeek FlashDeepSeek V4

DeepSeek V4 Flash

发布时间: 2026-04-24更新于: 2026-07-17 21:57:22.759知识截止: 2025-055,572
模型参数
2840亿
上下文长度
1M
中文支持
支持
推理能力

DeepSeek-V4-Flash 是DeepSeek-AI于 2026-04-24 发布的推理大模型。支持文本、图像输入和文本输出,上下文窗口为 1M,主要能力包括推理大模型、多语言。页面已收录官方资料、API 定价、公开评测,便于核对规格和使用成本。

数据优先来自官方发布(GitHub、Hugging Face、论文),其次为评测基准官方结果,最后为第三方评测机构数据。 了解数据收集方法

DeepSeek-V4-Flash

模型基本信息

推理过程
支持
思考模式
思考水平 · 最高 (Max) (默认)常规模式思考水平 · 高 (High)
上下文长度
1M tokens
最大输出长度
375K tokens
模型类型
推理大模型
输入/输出模态
文本、图像 → 文本
发布时间
2026-04-24
模型文件大小
暂无数据
MoE架构
总参数 / 激活参数
2840亿 / 130亿
知识截止
2025-05
DeepSeek-V4-Flash

开源和体验地址

代码开源状态
预训练权重开源
MIT License- 免费商用授权
GitHub 源码
暂无GitHub开源地址
DeepSeek-V4-Flash

官方介绍与博客

DataLearnerAI博客
暂无介绍博客
DeepSeek-V4-Flash

API接口信息

接口速度
4/5
💡默认单位:$/100万 tokens。若计费单位不同,则以供应商公开的原始标注为准。
标准模式
类型适用条件输入输出
文本-$0.140/ 1M$0.280/ 1M
缓存定价Prompt缓存
类型有效期写入读取
文本1d$0.140/ 1M$0.028/ 1M
DeepSeek-V4-Flash

评测结果

DeepSeek-V4-Flash 当前已收录的代表性评测结果包括 LiveCodeBench(4 / 123,得分 91.60)、MMLU Pro(16 / 132,得分 86.40)、GPQA Diamond(31 / 187,得分 88.10)。 本页还汇总了参数规模、上下文长度与 API 价格,便于结合评测结果与部署约束一起判断模型适配度。

思考模式
工具使用

综合评估

共 12 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
GPQA Diamond
常规模式
71.20
112 / 187
87.40
38 / 187
88.10
31 / 187
MMLU Pro
常规模式
83
45 / 132
86.40
16 / 132
MMLU Pro
最高
86.20
17 / 132
LiveBench
常规模式
67.25
49 / 115
HLE
常规模式
8.10
153 / 170
HLE
29.40
89 / 170
HLE
工具
40.30
60 / 170
HLE
最高
34.80
72 / 170
HLE
极高工具
45.10
40 / 170

编程与软件工程

共 14 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
2816
5 / 16
3052
3 / 16
LiveCodeBench
常规模式
55.20
83 / 123
88.40
8 / 123
91.60
4 / 123
SWE-bench Verified
常规模式工具
73.70
43 / 111
78.60
22 / 111
SWE-bench Verified
极高工具
79
19 / 111
SWE-bench Multilingual
常规模式工具
69.70
18 / 22
70.20
16 / 22
73.30
11 / 22
SWE-Bench Pro - Public
常规模式工具
49.10
43 / 53
52.30
36 / 53
52.60
34 / 53

常识推理

共 1 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
Simple Bench
常规模式
46.30
32 / 63

AI Agent - 信息收集

共 2 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
BrowseComp
工具
53.50
39 / 52
BrowseComp
极高工具
73.20
27 / 52

AI Agent - 工具使用

共 3 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
Terminal Bench 2.0
常规模式工具
49.10
35 / 47
56.60
27 / 47
Terminal Bench 2.0
极高工具
56.90
25 / 47

数学推理

共 3 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
IMO-AnswerBench
常规模式
41.90
20 / 21
85.10
10 / 21
88.40
5 / 21

生产力知识

共 1 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
GDPval-AA
极高工具
1395
6 / 21

和其他模型对比

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DeepSeek-V4-Flash

发布机构

DeepSeek V4 Flash

模型解读

DeepSeek-V4-Flash 预览版:普惠经济的百万上下文大模型

DeepSeek-V4-Flash 是 DeepSeek 于 2026 年 4 月 24 日正式发布并开源的旗舰级大语言模型预览版,属于 DeepSeek-V4 系列的高性价比型号。该模型旨在提供远低于行业平均水平的推理成本,同时保持百万级上下文、Agent 能力和顶级推理性能,适合需要高吞吐、低成本的生产级应用。

架构与技术规格

DeepSeek-V4-Flash 采用了与 Pro 版本一脉相承的混合专家(MoE)架构,总参数量为 2840 亿(284B),每次推理激活参数约 130 亿(13B)。其上下文窗口原生支持 100 万 token(1M),最大输出长度可达 384K token。V4 系列均引入了创新的混合注意力机制,融合了压缩稀疏注意力(CSA)与重压缩注意力(HCA),并结合 DSA 稀疏注意力,这使得处理百万级上下文时的计算和显存需求大幅降低。其中,V4-Flash 预训练数据量高达 32 万亿 token,并同样采用了 Muon 优化器、流形约束超连接(mHC)等新型训练策略。

核心能力与支持模态

DeepSeek-V4-Flash 目前为纯文本模型,不支持视觉输入或图像识别等任务。其核心能力聚焦于 Agent 能力和推理性能:V4-Flash 在提供足够思考预算后,其推理能力可极为接近 Pro 版本,但在纯知识性问答和复杂 Agent 任务上受限于参数量,表现略逊于 Pro 版。此外,模型同时支持非思考模式与思考模式,用户可通过 reasoning_effort 参数调节思考强度以应对复杂推理任务。

性能评价

根据官方公布的数据,DeepSeek-V4-Flash 在提供足够推理预算的前提下,其推理能力接近 V4-Pro,但在纯知识和复杂 Agent 任务上受到参数量的限制。官方已将其作为 deepseek-chat 和 deepseek-reasoner 的替代品,这两个旧名称将于 2026 年 7 月 24 日停用。

应用场景与限制

官方推荐场景包括:通用对话、基础文本生成、高并发和低成本的线上服务、Agent 工作流中的低延迟任务。当前局限在于:尚不支持图像等多模态输入;在纯知识和极其复杂的 Agent 任务上性能不如 V4-Pro 等更大的模型;作为预览版,未来 API 的稳定性和功能可能存在调整。

访问方式与许可

模型已全面开源,权重和技术报告可通过 Hugging Face 和魔搭社区获取。许可证采用 MIT License,允许商用、修改和再分发。API 服务已同步上线,开发者通过修改 model_name 为 deepseek-v4-flash 即可调用,兼容 OpenAI ChatCompletions 和 Anthropic 接口格式。此外,旧的 deepseek-chat 和 deepseek-reasoner 名称将分别指向 V4-Flash 的非思考模式和思考模式,直至 2026 年 7 月 24 日弃用。

DeepSeek-V4-Flash

常见问题

DeepSeek-V4-Flash 是什么模型?

DeepSeek-V4-Flash 是DeepSeek-AI于 2026-04-24 发布的推理大模型。支持文本、图像输入和文本输出,上下文窗口为 1M,主要能力包括推理大模型、多语言。页面已收录官方资料、API 定价、公开评测,便于核对规格和使用成本。

DeepSeek-V4-Flash 支持哪些输入和输出模态?

当前官方资料记录其支持文本、图像输入,并生成文本输出。

DeepSeek-V4-Flash 的上下文窗口和最大输出是多少?

上下文窗口为 1M,最大输出为 375K。未公开或无法确认的规格不做推测。

DeepSeek-V4-Flash 适合哪些任务?

根据已收录的官方能力标签,它适合推理大模型、多语言相关任务;实际效果应结合具体工作流验证。

DeepSeek-V4-Flash 是否提供 API,价格如何查看?

页面已收录 DeepSeek-AI 的 4 条定价规则。价格可能随地域、上下文档位、缓存和时间变化,应以页面价格表及官方计费页为准。

DeepSeek-V4-Flash 是否开源?

代码与模型权重按 MIT License 记录;使用前仍应核对官方许可原文。

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