DeepSeek

DeepSeek V4 Flashโอเพ่นซอร์ส

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.

#403เปิดตัวเมื่อ 30 ก.ค. 2569·Open Weights·Not disclosed

text1.0M ctx

ผู้ให้บริการ API รับคีย์ API →ตารางอันดับ

ดัชนีปัญญา

42.0 #403

AAQI 50.0

ความเร็วขาออก

113 t/s

TTFT 1.34 s · ITL 8.8 ms/tok

ราคาเฉลี่ย (3:1)

$0.175 /1M

ขาเข้า $0.14/M · ขาออก $0.28/M

บริบท

1.0M

≈ 2,500 หน้า A4 · ขาออกสูงสุด 16,384

Quality Domain Radar

6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship

DeepSeek V4 Flash

Claude Mythos Preview (#1)

Average (68)

แกนเรดาร์ประมาณจากคะแนนหมวดหมู่เมื่อไม่มีการวัดเบนช์มาร์กโดยตรง — ดู ระเบียบวิธี

การใช้งาน API

เปรียบเทียบโฮสต์และเวลาแฝง

อัตราความเร็ว TTFT และราคาแคชบน Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock และ Azure

GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI

ดูเมทริกซ์ผู้ให้บริการ →

คะแนนแยกตามแหล่งข้อมูล

Arena.ai ↗

1438.0

#79 · 48.4k votes · ±4

Artificial Analysis ↗

คะแนนแยกตามหมวดหมู่

ความคุ้มค่า100.0 บริบทยาว99.2 คณิตศาสตร์62.0 Intelligence51.8 การให้เหตุผล41.2 การเขียนโค้ด38.0 เอเจนต์35.3 ความเร็ว22.0 ความรู้12.5

ผลการทดสอบ Benchmark

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%

รายละเอียดโมเดล

วันที่เปิดตัว

30 ก.ค. 2569

พารามิเตอร์

Not disclosed

สัญญาอนุญาต

Open Weights

ขนาดคอนเทกซ์

1,000,000 tokens

ราคาขาเข้า

$0.14/M

ราคาขาออก

$0.28/M

ความเร็วขาออก

113 t/s

เวลาถึงโทเค็นแรก

1.34 s

ค่าใช้จ่ายรายเดือนโดยประมาณ

คำขอ API ต่อเดือน: 100,000โทเค็นขาเข้าเฉลี่ย: 1,500โทเค็นขาออกเฉลี่ย: 500อัตราเข้าแคชพรอมป์: 50%

ค่าใช้จ่ายรายเดือนโดยประมาณ

$0.00

กำลังคำนวณการประหยัดเทียบ GPT-4o…

อ้างอิงและฝัง

ป้าย GitHub Markdown

Loading badge markdown...

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}
}