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模型

DeepSeek V4 Flash

DeepSeek V4 Flash是由DeepSeek推出的轻量级语言模型,属于DeepSeek V4系列的精简版本。该模型在保持较强语言理解与生成能力的同时,针对推理效率进行了优化,支持MTP(多令牌预测)推测解码技术以加速推理过程,适用于对响应速度和计算资源有较高要求的应用场景。

核心事实

时间轴 (近 90 天)

10月28日

在回答长度维度上,DeepSeek V4 Flash 排名靠前(废话多),而 Mistral Large 4 表现不错。

待验证50%
10月28日

在话术短语子类别上,GPT 模型得分最低(废话最少),Mistral Large 4 和 DeepSeek V4 Flash 则话术使用更啰嗦。

待验证50%
10月23日

2026年4月,DeepSeek V4预览版发布,包含2840亿参数的Flash和1.6万亿参数的Pro,支持百万级上下文,全部MIT协议,华为昇腾第一时间接入。

待验证50%
10月19日

聊天、摘要、Agent 子任务建议使用 DeepSeek Flash 模型,代码和推理任务建议使用 Pro 模型。

待验证50%
10月17日

通过 OpenAI 兼容协议接入模型(如腾讯云 TokenHub 的 DeepSeek V4 Flash),只需将请求地址和密钥放在 .env 环境变量中、Provider 设为 OpenAI,更换其他兼容服务时只需改环境变量。

待验证50%
10月15日

DeepSeek V4 Flash 與其它同級模型的單任務成本,被中立基準平台 OrcaRouter 拿來比較。

待验证60%
10月13日

按高功耗加MLX或Ollama的公开数据,M4 Max上不同模型的解码速度大致阶梯为:Nemotron 3 Nano约160 tokens/s,Qwen 3.5 35B在107到130 tokens/s,Gemma 4 26B约75 tokens/s,DeepSeek V4 Flash约27 tokens/s,稠密27B约22 tokens/s

待验证50%
10月12日

DeepSeek V4 Flash的输入token便宜21倍、输出便宜55倍,即便假设效率低3倍净算仍有约20倍提升

已过期60%
10月12日

DeepSeek V4 Flash与GPT-5 codecs high在智能指数上大致相当,且在Humanities Last Exam、幻觉率测试等多个基准上更强

已过期50%
10月12日

团队通过本地配置把Haiku槽位覆盖为DeepSeek V4 Flash,让其承接Remotion视频脚本、字幕导出、截图打包等模板化脚本任务

待验证50%

还有 40 条时间轴事件

全部知识事实 (20)

已验证

DeepSeek V4 Flash是一款总参数量284B的MoE多模态模型

80%
已验证

DeepSeek V4 Flash是深度求索推出的针对速度和成本优化的高性价比推理模型

80%
已验证

DeepSeek V4 Pro采用了MoE(Mixture of Experts,混合专家)架构,在推理时只激活部分参数以降低计算成本

80%
已验证

DeepSeek 将原生多模态能力率先落地在 Flash 级别而非旗舰版本,意在优先占领高频、规模化应用场景

75%
已验证

DeepSeek V4.1 Flash 在 GPQA、HLE 等方面的评分低于此前版本

75%
已验证

相比上一代V4 Flash,V4.1 Flash对高速显存(HBM)的需求降到四分之一,对SSD持久化存储的需求降到八分之一

75%
已验证

V4 Flash的缓存大小只有V3.2的7%

70%
已验证

V4.1 Flash在DeepSWE基准上以0.2分的微弱优势超过Opus 5

70%
已验证

该测试中模型短上下文场景输出速度约20 token/秒,200K+上下文降至约13 token/秒

65%
已验证

本地化部署的安全优势在于数据不出设备、消除网络传输的中间人攻击风险以及减少对云服务提供商的信任依赖

65%
已验证

DeepSeek将实验性多模态模型V4-Flash-Vision-EXP上线API平台,其文本能力与V4 Flash持平

90%
已验证

DeepSeek推出了实验版多模态模型DeepSeek V4 Flash Vision EXP,在文本与多模态任务中均表现优异

90%
已验证

DeepSeek将实验性多模态模型V4-Flash-Vision-EXP上线API平台,其文本能力与V4 Flash持平,多模态智能体基准测试性能接近Opus 4.8水平

85%
已验证

DeepSeek 官方在 DeepSeek V4 Pro 模型发布后推出了 DeepSeek Harness(简称 DSH)

70%
待验证

V4 Pro的代码生成速度明显慢于V4 Flash

90%
部分验证

在双Spark系统上,DeepSeek V4 Flash(FP8量化)峰值约每秒53个Token

65%
待验证

DeepSeek V4 Flash 與其它同級模型的單任務成本,被中立基準平台 OrcaRouter 拿來比較。

60%
待验证

Ewan大部分工作使用DeepSeek V4 Flash模型,评价其非常快、相对便宜、功能强大

60%
待验证

DeepSeek V4 Flash直接适配了Codex,无需CC Switch就能直接接入

60%
待验证

最聪明的模型往往token效率最高,因为能更精准理解意图、更高效组织输出,避免冗余试错

60%

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