MODEL VARLIĞI
DeepSeek-V4-Flash
V4 serisinin hız ve maliyet odaklı üyesi; 24 Nisan 2026'da önizleme, 31 Temmuz 2026'da genel beta olarak yayımlandı. 284 milyar toplam ve 13 milyar etkin parametreli MoE mimarisi, MoE uzmanlarında FP4, diğer parametrelerde çoğunlukla FP8 hassasiyet kullanıyor. Ağırlıklar MIT lisanslı. `deepseek-v4-flash` API adı Eylül 2026'dan itibaren DeepSeek-V4.1-Flash'a yönlendirildiği için bu ağırlıklara erişim artık yalnızca kendi altyapısında barındırma yoluyla anlamlı.
Künye
Kapalı- Geliştirici
- DeepSeek
- Model tipi
- Metin LLM
- Bağlam
- 1M token
- Modaliteler
- metin
- Açık ağırlık
- Var
- Lisans
- MIT
- Yönetilen API
- Yok
- Yayın
- 2026-07-31
Son doğrulama: 12 Eylül 2026
Yetenekler
- 1M token bağlam penceresi
- 284B toplam / 13B etkin parametreli MoE
- Compressed Sparse Attention ve Heavily Compressed Attention ile uzun bağlam verimliliği
- Manifold-Constrained Hyper-Connections ve Muon iyileştiricisiyle eğitim kararlılığı
- FP4 + FP8 karma hassasiyetli ağırlıklar
- Thinking ve non-thinking modları
- OpenAI Responses API üzerinden Codex benzeri araçlarla çalışma
Sınırlılıklar
- Yalnızca metin: görsel girdi yok (görsel yetenek ayrı `deepseek-v4-flash-vision-exp` deneyiyle geldi, o da V4.1-Flash'a yönlendirildi).
- API adı artık DeepSeek-V4.1-Flash'a yönlendiriliyor; bu ağırlıklara doğrudan API erişimi yok.
- MMLU'da 88,7 ve HumanEval Pass@1'de 69,5 ile aynı serinin V4-Pro'sunun altında kalıyor.
- LongBench-V2'de %44,7: 1M tokenlık bağlam penceresi, o bağlamda ölçülen başarımla aynı şey değil.
- Eğitim verisi ve eğitim kodu yayımlanmadı.
- API'den kaldırıldı: DeepSeek fiyat sayfası `deepseek-v4-flash` ve `deepseek-v4-flash-vision-exp` adlarının kabul edildiğini ama karşılık gelen modellerin emekliye ayrıldığını belirtiyor; çağrılar Flash tarifesiyle DeepSeek-V4.1-Flash'a yönlendiriliyor.
- Güncel fiyat listesinde yer almıyor; maliyet karşılaştırmalarına girmez.
Tipik kullanım alanları
- Kendi altyapısında barındırılan uzun bağlamlı asistanlar
- Yüksek hacimli, maliyet duyarlı toplu işleme
- Açık ağırlıklı MoE mimarisi üzerinde araştırma
- Veri ikametgâhı kısıtı olan kurumsal dağıtımlar
Benchmark politikası
Bu sayfada skor tablosu yer almaz. Sinaptik Lab, yalnızca test verisi, model sürümü, örnekleme ayarları ve örneklem sayısı yayımlanmış ölçümleri raporlar. Metodoloji
BUILD
Hangi modeli seçeceğinize karar veremiyor musunuz?
Kendi görev setiniz üzerinde kalite, gecikme, maliyet ve uyum kısıtlarını birlikte ölçüyoruz.