DeepSeek

DeepSeek V4 Flashओपन

Name: DeepSeek V4 Flash
Price: 0.28 USD
Rating: 42 (11 reviews)
Author: DeepSeek

DeepSeek V4 Flash 0731 is a sparse mixture-of-experts model from DeepSeek, with 13B active parameters out of 284B total. This re-post-trained revision is suited for coding, reasoning, and agent workflows.

#403रिलीज़ 30 जुल॰ 2026·Open Weights·Not disclosed

text1.0M ctx

API प्रदाता API कुंजी प्राप्त करें →रैंकिंग

बुद्धिमत्ता

42.0 #403

AAQI 50.0

आउटपुट गति

113 t/s

TTFT 1.34 s · ITL 8.8 ms/tok

ब्लेंडेड मूल्य (3:1)

$0.175 /1M

इनपुट $0.14/M · आउटपुट $0.28/M

कॉन्टेक्स्ट

1.0M

≈ 2,500 A4 पेज · अधिकतम आउटपुट 16,384

Quality Domain Radar

6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship

DeepSeek V4 Flash

Claude Mythos Preview (#1)

Average (68)

जहाँ सीधे बेंचमार्क माप उपलब्ध नहीं हैं, वहाँ रडार अक्ष श्रेणी स्कोर से अनुमानित हैं — कार्यप्रणाली देखें।

API डिप्लॉयमेंट

होस्ट और लेटेंसी की तुलना

Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock और Azure पर थ्रूपुट, TTFT और कैश मूल्य।

GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI

प्रदाता मैट्रिक्स देखें →

स्रोत के अनुसार स्कोर

Arena.ai ↗

1438.0

#79 · 48.4k votes · ±4

Artificial Analysis ↗

श्रेणी के अनुसार स्कोर

मूल्य100.0 लॉन्ग कॉन्टेक्स्ट99.2 गणित62.0 Intelligence51.8 तर्क41.2 कोडिंग38.0 एजेंटिक35.3 गति22.0 ज्ञान12.5

बेंचमार्क परिणाम

LiveCodeBench91.6%GPQA Diamond88.1%MMLU-Pro86.2%SWE-Bench Verified79%

Browsecomp73.2%

MCP Atlas69%SWE-Bench Pro52.6%SciCode49.9%Toolathlon47.8%Humanity’s Last Exam45.1%

मॉडल विवरण

रिलीज़ तिथि

30 जुल॰ 2026

पैरामीटर

Not disclosed

लाइसेंस

Open Weights

कॉन्टेक्स्ट विंडो

1,000,000 tokens

इनपुट कीमत

$0.14/M

आउटपुट कीमत

$0.28/M

आउटपुट गति

113 t/s

पहले टोकन तक का समय

1.34 s

अनुमानित मासिक बिल

मासिक API अनुरोध: 100,000औसत इनपुट टोकन: 1,500औसत आउटपुट टोकन: 500प्रॉम्प्ट कैश हिट दर: 50%

अनुमानित मासिक खर्च

$0.00

GPT-4o की तुलना में बचत की गणना…

उद्धरण और एम्बेड

GitHub Markdown बैज

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BibTeX

@misc{llmpodium2026deepseekv4flash,
  title = {Benchmark Analysis and Intelligence Evaluation of DeepSeek V4 Flash},
  author = {LLMPodium Research},
  year = {2026},
  url = {https://llmpodium.com/models/deepseek-v4-flash}
}