DeepSeek-V4-Flash
284B MoE 架构，13B 激活参数，原生支持百万 Token 上下文，高效推理与强训练基线。
社区实测
DeepSeek V4 Flash 以极低价格提供了接近前沿模型的编程能力与极快响应速度，被社区视为日常开发的高性价比首选，但复杂推理和长上下文任务仍需 Pro 或多次返工补位。
- API 调用成本极低，重度使用一天不到 1 美元，有用户 4 小时密集子代理循环仅花 5 美分
- 输出 token 价格约为 Claude Opus 4.7 的 1/89、Kimi K2.6 的 1/14，跑三四次仍比一次 Kimi K2.6 便宜
- 生成速度极快，社区实测 100–150 TPS，迭代反馈体感流畅
- 在多工具调用和复杂原生工具定义场景下不会混淆，是少数能做到这一点的开放权重模型
- 284B MoE（13B 激活参数）、MIT 许可证，开放权重可商用，可在 M3 Ultra 512GB 上本地运行
- 在 20 项真实任务测试中以 $0.04/M 输入 token 的成本赢了 7 项，日常任务足够胜任
- 支持 1M token 上下文窗口
- 开启 max thinking 后编程表现可超越 Kimi K2.6
- 思考/规划阶段耗时较长，可能等待数分钟才开始执行
- 有时会忽略用户给出的具体指令
- 一次生成往往不够，需要多轮 review/refactor 才能达到满意结果
- 存在 expired-lease 完成 bug：原 worker 已释放租约但仍可能继续完成步骤
- 长上下文检索任务（800K token 仓库中定位函数调用图）表现明显弱于 Pro-Max（1/3 vs 3/3）
- 复杂推理、长链条调试和分析型任务不如 V4 Pro 稳定
- 在扩展思考（extended thinking）和真实场景中，Qwen 3.6 Plus、Minimax M2.7、GLM 5.1 等国产模型表现更优
- 部分场景下 token 生成速度偏慢
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截至 2026-06-22