DeepSeek V4 Flash Base
DeepSeek 于 2026 年 4 月 24 日发布的 DeepSeek-V4 Flash Base checkpoint，284B 总参数、13B 激活参数、1M 上下文，MIT 许可。
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
模型基本信息
开源和体验地址
官方介绍与博客
API接口信息
评测结果
DeepSeek-V4-Flash-Base 当前已收录的代表性评测结果包括 LongBench v2（11 / 11，得分 44.70）。 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。
和其他模型对比
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发布机构
模型解读
DeepSeek-V4-Flash-Base 是 DeepSeek-V4 系列中的轻量 Base checkpoint。DeepSeek 官方 Hugging Face 模型卡显示，Flash Base 为 284B 总参数、13B 激活参数、1M 上下文、FP8 Mixed 精度，面向更高速度和更低成本的长上下文语言模型场景。
架构与规格
DeepSeek-V4 系列使用混合注意力架构，将 Compressed Sparse Attention 与 Heavily Compressed Attention 结合，以降低百万 token 长上下文推理的计算和 KV cache 成本。Flash Base 保留 V4 系列的百万 token 上下文能力，但参数规模明显低于 Pro Base；本条目作为基础大模型收录，不设置推理模式档位。
许可与访问
DeepSeek Hugging Face 模型卡列出 DeepSeek-V4-Flash-Base 的下载入口，并声明仓库和模型权重采用 MIT License。模型权重发布在 Hugging Face 与 ModelScope；DataLearner 本条目记录 HF 权重页、技术报告和 MIT 许可，API 价格暂不填写。
评测收录
官方模型卡的 Base Model 表列出 LongBench-V2 1-shot 分数：DeepSeek-V4-Flash-Base 为 44.7。BenchLM 的 LongBench v2 leaderboard 也收录该成绩，本次按 DataLearner 的 LongBench v2 常规无工具模式写入。
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