DeepSeek V4 Flash (DeepSeek)

DeepSeek V4 Flash 属于 deepseek-flash 家族，权重开放，可自托管部署，也可通过第三方平台调用。模型接受纯文本输入，输出纯文本，上下文窗口为 1000000 tokens，单次最大输出 384000 tokens，知识截止到 2025 年 5 月。它要解决的是长输入、长输出场景下的成本与截断问题：整份合同、整库代码、超长对话可以一次送入，不必先做切片与拼接；同时凭借输入 0.154 美元/百万 tokens、输出 0.308 美元/百万 tokens 的官方定价，把高频调用任务的预算压到很低。能力上覆盖推理、工具调用、结构化输出与温度调节，适合嵌进需要稳定字段返回或函数调用的工程流程。当前本站数据中，该模型仅收录 1 家平台，第三方跑分暂未收录。

选型建议需要百万级上下文、结构化输出且预算敏感时选它；需要图像输入、最新时效知识或强多模态推理时，应另找替代。

• 把上百页合同或技术文档一次性送入，完成条款抽取与风险点归纳
• 在 Agent 流程中承担工具调用与参数生成，输出结构化 JSON 供下游解析
• 批量清洗与分类客服记录、用户评论，并生成要点摘要
• 对整仓库代码做跨文件审阅，定位命名不一致与潜在缺陷
• 以较低温度生成模板化文案与字段填充结果，保证格式稳定

沿用 deepseek-flash 家族的稀疏激活路线，权重开放可直接部署，但具体层数与参数规模的公开披露有限。

• 结构采用该系列一贯的稀疏激活（MoE）思路，权重开放支持私有化部署；层数、参数量等细节公开资料较少，难做精确定位。
• 能力推理、工具调用、结构化输出与温度调节四项齐备，便于在 Agent 或流水线中稳定产出 JSON、函数参数等可解析结果。
• 披露知识截止 2025-05，仅支持文本输入与文本输出，缺失图像、音频模态，更晚的事实需靠检索或工具补齐。

开源权重

是

模型家族

deepseek-flash

本站未收录该模型的第三方跑分，只能从规格与功能清单做定性判断，量化对比暂缺依据。

• 强项1M 上下文加上 384K 单次输出上限，长报告撰写、整库代码审阅、超长会话续写这类任务不必再分段拼接，减少跨段丢信息。
• 短板纯文本模态，无法直接读图读表；知识停在 2025-05，时效性问答与多模态理解要靠外部检索或上游模型补位。
• 适合批量分类、信息抽取、格式化改写等高频低成本调用，配合缓存读价格，可把重复系统提示的开销进一步压低。

官方价输入 0.154 美元/百万 tokens、输出 0.308 美元/百万 tokens、缓存读 0.0308 美元/百万 tokens，处于同规格里的低价区间。

• 价格结构输入与输出分开计价，输出单价约为输入的两倍，长文生成类任务的成本主要落在输出侧，需控制冗余续写。
• 横向对比输入价约为 DeepSeek V4 Pro 的十分之一，相对 Claude Opus 4.6/4.7 Thinking 与 Sonnet 4.6 Thinking 低一到两个数量级。
• 平台差价models.dev 与 aihubmix 两个报价完全一致，暂无渠道价差；同门 Alibaba Cloud 版本输入价还低约 9.1%，可作备选。
• 省钱要点把固定系统提示与长文档放进缓存读，单价约为常规输入的五分之一，重复调用的场景收益最明显。

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 $0.154/M / $0.308/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

• 评测口径第三方跑分与榜单在本站尚未收录，能力判断只能依据上下文长度、模态与功能清单，缺少可横向比较的量化依据。
• 部署边界权重虽开放，但 1M 上下文对显存与推理框架要求较高，实际可用长度受部署环境影响，未必能跑满标称窗口。
• 渠道边界当前仅 1 家平台收录，切换供应商与容灾备份的选择有限，对稳定性要求高的业务需预留替代方案。

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。