DeepSeek V4 Flash 0731 (Sference)

这款模型属于 deepseek-flash 系列，由 Eden AI 提供调用入口，权重开放，发布日期为 2026-07-31。它要解决的核心问题是长输入与长输出同时吃紧的场景：上下文窗口约 104.9 万 tokens，单次最大输出 38.4 万 tokens，意味着整本手册、整套代码库或多轮超长会话可以一次性放进同一个请求，生成侧也不必频繁截断分段。输入输出均为纯文本，知识截止到 2025-05。能力清单覆盖推理、工具调用、结构化输出与温度调节，偏向可编排的工作流而非单一聊天用途。本站未收录该模型的公开跑分，实际质量需要按自身任务自测；目前仅有 1 家平台收录，渠道选择空间有限。价格处于轻量档位：输入 0.28 美元/百万 tokens、输出 0.56 美元/百万 tokens、缓存读 0.07 美元/百万 tokens。

选型建议需要百万级上下文、长输出且能接受纯文本的批量任务可以选它；要求多模态输入或需要跑分背书的场景，建议先小样本自测再决定。

• 把整套产品文档或合同一次性输入，做跨章节摘要、条款比对与风险点提取
• 对代码仓库做长上下文审阅，定位跨文件的依赖问题并生成修改建议
• 搭建带工具调用的 Agent 流程，用结构化输出把结果直接送入下游系统
• 批量生成需要稳定 JSON 或表格格式的抽取结果，替代人工整理环节
• 在超长多轮对话中维持上下文连贯，用于客服记录归纳与会议材料串联

延续 deepseek-flash 系列面向高吞吐的路线，具体参数规模、层数与专家配置等细节公开资料较少，这里只就形态与能力做定性描述。

• 结构采用系列一贯的高吞吐设计取向，权重开放，既可自行部署，也可通过 Eden AI 直接调用，参数规模等精确信息未公开。
• 能力原生支持推理、工具调用与结构化输出，并提供温度调节，便于把长上下文理解与函数式工作流串联在同一次调用中。
• 披露本站暂无该模型的技术报告与公开跑分，架构层面的可核实信息有限，选型时宜以自有样本的实测结果为准。

开源权重

是

模型家族

deepseek-flash

缺少公开跑分，性能只能从上下文规格、输出上限、能力清单与价格档位做定性推断，结论偏保守。

• 强项百万级上下文搭配 38.4 万 tokens 输出上限，长文档摘要、整库代码审阅、多轮长会话不易被截断，缓存读价格也较低。
• 短板仅支持文本输入输出，无法处理图像与音频；知识截止 2025-05，且没有第三方跑分背书，复杂推理的实际表现需自行验证。
• 适合批量长文理解、结构化信息抽取、Agent 工具链编排等以文本为主、对时延与成本敏感的任务，不适合多模态需求。

整体落在轻量档位，输入与输出价差为 1:2，缓存读另设更低单价，成本结构对长提示词更友好。

• 定位官方价输入 0.28 美元、输出 0.56 美元、缓存读 0.07 美元每百万 tokens，属 Flash 级别的低价区间，适合跑批量任务。
• 横向对比同系列的 Nebius 渠道输入 0.14 美元，比本模型低 50%；Cloudflare 渠道 0.44 美元，高 57.1%；Deep Infra 的 V4.1 Flash 为 0.2 美元，低 28.6%。
• 平台差价models.dev 上 edenai 报价输入 0.06 美元、输出 0.18 美元，相对官方输入价低 78.6%，同一模型在渠道间差价明显。
• 省钱提示词重复度高的场景走缓存读最划算；输出占比大的任务优先比较输出单价，而非只比输入价。

同一个模型在不同网关的报价可能不同。本页基准取官方口径 $0.28/M / $0.56/M（输入 / 输出，美元 / 百万 tokens），其余来源的差价在「相对输入价」列列出，供比价参考。

取上下文相近（约 0.5~2 倍）的同类主流模型；同厂商、同家族优先；价格差为相对本模型的输入价

• 口径本站未收录该模型的公开跑分，能力描述来自官方能力清单与规格字段，不代表实测分数或榜单表现。
• 边界纯文本模态、知识截止 2025-05，目前仅 1 家平台收录，报价与可用性可能随渠道调整，重要业务建议保留备选模型。

本页资料由多个公开来源交叉整理：按「官方目录 → 通用网关 → 开源仓库 → 中文资料」的优先级合并， 冲突时取优先级高的来源。价格单位是美元 / 百万 tokens，为各平台对 API 调用的报价，不含自部署成本。 资料由公开来源整理，不代表 AiTest 已对该模型或其收录中转站做过真实性、稳定性或安全检测。

本页的模型介绍、架构、性能与性价比解读为 AI 综合公开信息整理，部分未经本站逐项核实；规格、价格与跑分以本页数据字段为准。