DeepSeek
DeepSeek V4.1 Flash
Contexte total
1M
Sortie max.
384K
Date de sortie
N/A
deepseek-v4-flashDeepSeek V4 Flash reprend les éléments mis en avant par les sources : MoE 284B total / 13B actifs, 1M-token contexte, inférence orientée débit. Sa valeur principale se situe dans grand volume appels de production, rapide long contextee traitement and sensible aux coûts automatisation. La description doit donc insister sur ces caractéristiques propres au modèle, plutôt que le présenter comme un chatbot générique.
Context Window
1M tokens
Maximum Output
384K tokens
Release Date
24 avr. 2026
Modalities
| Prix entrée | Prix sortie | Lecture cache |
|---|---|---|
| $0.2857/M | $1.1429/M | $0.0057/M |
Reasoning
Tool calling
Temperature parameter
Attachments
Knowledge Base
Endpoint Protocols
DeepSeek V4 Flash associe programmation agentique, effort de raisonnement réglable et traitement efficace des longs contextes pour les tâches de développement exigeantes.
Le post-entraînement renforce ses capacités pour les opérations en terminal, la modification de dépôts et les tâches d’ingénierie logicielle en plusieurs étapes.
Les niveaux de raisonnement faible, élevé et maximal permettent d’équilibrer la profondeur d’analyse et le temps de réponse selon la charge de travail.
L’architecture V4 prend en charge un contexte d’un million de tokens, facilitant l’analyse de vastes bases de code et collections documentaires.
DeepSeek V4 Flash convient à l’ingénierie de dépôts, à l’analyse de longs documents et aux automatisations en plusieurs étapes associant raisonnement et exécution de code.
Analyser les dépendances d’une base de code, repérer les fichiers concernés et appliquer des modifications coordonnées pour la maintenance logicielle.
Examiner de longues spécifications techniques ou collections de documents, relier les informations entre sections et produire des conclusions structurées.
Planifier et exécuter des workflows comprenant commandes de terminal, modifications de code et vérification des résultats afin d’accomplir des tâches opérationnelles délimitées.
import OpenAI from "openai"
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.TOKENHUB_API_KEY,
baseURL: "https://us-api.tokenhub.com/v1",
})
const result = await client.chat.completions.create({})
console.log(result.choices[0]?.message?.content)| Score d’indice | ||
|---|---|---|
| Artificial Analysis Intelligence Index | Synthèse générale des capacités par Artificial Analysis | 40.3 |
| Artificial Analysis Coding Index | Synthèse des tâches logicielles par Artificial Analysis | 38.7 |
| Connaissances et raisonnement | ||
| GPQA | Résolution avancée de problèmes scientifiques | 89.4% |
| HLE | Large ensemble d’examens de niveau expert | 32.1% |
| Programmation et ingénierie | ||
| SciCode | Défis de programmation scientifique | 44.9% |
| Terminal-Bench Hard | Exécution de tâches complexes dans un terminal | 35.6% |
| Respect des instructions et tâches d’agent | ||
| IFBench | Respect des contraintes du prompt | 79.2% |
| AA-LCR | Raisonnement en contexte long | 63% |
| τ²-Bench | Tâches de workflow agentique | 95.0% |
Mesures provenant de Artificial Analysis
Capacités, usages, limites et guide TokenHub pour DeepSeek V4 Flash.
DeepSeek V4 Flash est un modèle proposé par DeepSeek pour les tâches rapides et efficaces de raisonnement et d’agents.
Idéal pour les applications sensibles à la latence, les workflows d’agents et les requêtes à grand volume, surtout si l’objectif est la vitesse et la maîtrise des coûts.
Atout clé : une conception plus compacte offrant une inférence plus rapide et économique ainsi que des modes avec ou sans raisonnement.
Il offre moins de marge sur les tâches de raisonnement et d’ingénierie les plus difficiles. Pour la qualité maximale des réponses, envisagez DeepSeek V4 Pro.
Utilisez l’ID exact affiché par TokenHub et vérifiez les fonctions dans la documentation du compte.
Accédez à DeepSeek V4 Flash et à d’autres modèles d’IA avec une seule clé API TokenHub.
Medias Et Discussions
Selection de videos et publications publiques liees a ce modele.
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