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DeepSeek-V4-Flash

预览版推理大模型编程大模型DeepSeek FlashDeepSeek V4

DeepSeek V4 Flash

发布时间: 2026-04-24更新于: 2026-08-02 11:24:38.0426,665
模型参数
2840亿
上下文长度
1M
中文支持
支持
推理能力

DeepSeek 于 2026-07-31 将 deepseek-v4-flash API 升级为 DeepSeek-V4-Flash-0731 public beta:调用名不变,仅更新 API 后训练版本,架构仍为 284B 总参数 / 13B 激活参数 MoE、1M 上下文、384K 最大输出。新版重点增强 Agent 与编程能力,Terminal Bench 2.1 达 82.7;支持 Responses API、Tool Calls、JSON Output 及 OpenAI/Anthropic 兼容接口。当前价格为每百万 tokens:缓存命中输入 $0.0028、未命中输入 $0.14、输出 $0.28。开源权重与 App/Web 模型未随 0731 API 更新。

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
384K tokens
模型类型
推理大模型
输入/输出模态
文本 → 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
暂无数据
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--$0.0028/ 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
155 / 172
HLE
29.40
91 / 172
HLE
工具
40.30
62 / 172
HLE
最高
34.80
74 / 172
HLE
极高工具
45.10
42 / 172

编程与软件工程

共 16 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
44 / 112
78.60
23 / 112
SWE-bench Verified
极高工具
79
20 / 112
SWE-bench Multilingual
常规模式工具
69.70
19 / 23
70.20
17 / 23
73.30
12 / 23
DeepSWE
最高工具
54.40
9 / 20
NL2Repo-Bench
最高工具
54.20
1 / 1
SWE-Bench Pro - Public
常规模式工具
49.10
44 / 54
52.30
37 / 54
52.60
35 / 54

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
40 / 53
BrowseComp
极高工具
73.20
28 / 53

AI Agent - 工具使用

共 7 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
TerminalBench 2.1
最高工具
82.70
9 / 28
CyberGym
最高工具
76.70
1 / 1
70.30
2 / 2
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
Automation Bench
最高工具
25.10
3 / 3

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

Agent能力评测

共 1 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
Agents' Last Exam
最高工具
25.20
5 / 5

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

最新版本:DeepSeek-V4-Flash-0731 API

根据 DeepSeek 官方更新日志,DeepSeek 于 2026 年 7 月 31 日将 deepseek-v4-flash API 升级为 DeepSeek-V4-Flash-0731 并开放 public beta。调用名与 Base URL 均不变。本次更新只替换 API 的后训练版本,显著增强 Agent 与编程能力;模型架构、参数规模不变,DeepSeek App/Web 和开源权重也未随本次 API 更新而替换。

官方公布的 0731 版本 Agent 评测包括:Terminal Bench 2.1 82.7、NL2Repo 54.2、CyberGym 76.7、DeepSWE 54.4、Toolathlon Verified 70.3、Agents' Last Exam 25.2、Automation Bench (Public) 25.1,以及内部评测 DSBench-FullStack 68.7、DSBench-Hard 59.6。官方说明公开 Code Agent 评测采用尚待发布的 DeepSeek Harness minimal mode、max effort、temperature=1.0、top_p=0.95;内部 DSBench 两项不作为可复现的结构化榜单成绩。


架构与规格

DeepSeek-V4-Flash 是 284B 总参数、13B 激活参数的 MoE 模型,支持 1M token 上下文和最高 384K token 输出。V4 系列采用结合 Compressed Sparse Attention(CSA)与 Heavily Compressed Attention(HCA)的混合注意力架构,并使用 mHC 超连接和 Muon 优化器。官方开源权重为 MoE 专家参数 FP4、其余大部分参数 FP8 的混合精度版本。


推理模式与 API 能力

模型支持 Non-think、Think High 与 Think Max 三种推理档位,API 默认启用思考模式。当前官方接口支持 OpenAI Chat Completions、Anthropic API、Responses API、JSON Output、Tool Calls、前缀补全,以及仅限非思考模式的 FIM 补全。模型为纯文本输入、文本输出,不支持图像输入。


API 定价

DeepSeek 官方价格页当前列出的美元价格均按每百万 tokens 计费:缓存命中输入 $0.0028、缓存未命中输入 $0.14、输出 $0.28。官方同时预告未来将采用峰谷定价,峰时价格为常规价格的 2 倍,但生效日期尚未公布,因此当前价格表不提前写入尚未生效的峰时规则。


开源权重与许可

2026 年 4 月 24 日发布的 DeepSeek-V4-Flash 开源权重仍可从 DeepSeek 官方 Hugging Face 模型页获取,采用 MIT License。请注意,官方明确说明 0731 更新只升级 API,因此本地部署的开源权重不能视为已经自动获得 0731 的后训练能力。

DeepSeek-V4-Flash

常见问题

DeepSeek-V4-Flash 的最新版本是什么?

当前 DeepSeek API 提供 DeepSeek-V4-Flash-0731 public beta,调用名仍为 deepseek-v4-flash。0731 只更新 API 后训练版本;DeepSeek App/Web 和 4 月发布的开源权重未同步替换。

DeepSeek-V4-Flash 支持哪些输入和输出模态?

官方当前记录的是纯文本输入和文本输出,不支持图像输入。

DeepSeek-V4-Flash 的参数、上下文和最大输出是多少?

模型为 284B 总参数、13B 激活参数的 MoE 架构,上下文窗口为 1M tokens,最大输出为 384K tokens。

0731 版本主要更新了什么?

模型架构和规模不变,仅重新后训练 API 版本,重点提升 Agent 与编程能力;官方公布 Terminal Bench 2.1 82.7、NL2Repo 54.2、CyberGym 76.7、DeepSWE 54.4 等成绩。

DeepSeek-V4-Flash API 如何计费?

当前每百万 tokens 的美元价格为:缓存命中输入 $0.0028、缓存未命中输入 $0.14、输出 $0.28,共 3 条有效计价规则。官方预告的峰时 2 倍价格尚未公布生效日期。

DeepSeek-V4-Flash-0731 是否已经开放权重?

没有。4 月发布的 DeepSeek-V4-Flash 权重以 MIT License 开放,但官方明确说明 0731 更新只升级 API,不能把现有开源权重视为 0731 checkpoint。

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