DeepSeek V4 Flash 权重开源且能本地运行吗？

是的，权重发布在 Hugging Face 上，地址为 deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash。2840 亿总参数，FP4/FP8 混合精度，运行时需要大量 GPU 显存，下载前请查看显存指南。

DeepSeek V4 Flash 的价格和上下文窗口是多少？

API 价格为每百万输入令牌 0.09 美元，每百万输出令牌 0.18 美元，上下文窗口为 1,048,576 令牌。

DeepSeek V4 Flash 与 DeepSeek V4 Pro 有何不同？

Flash 每次激活 130 亿参数，Pro 激活 490 亿，Flash 更快更便宜；Pro 总参数 1.6 万亿，在知识密集型任务和最复杂代理工作流中领先，而 Flash-Max（最大推理模式）在更大思考预算下可接近 Pro 级别推理。

▲

24.0%

本周

DeepSeek V4 Flash 0423

9192°

#llm #deepseek #推理 #编程 #代理 #长上下文

可在 Graydient 上运行

运行此模型

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本模型的指南

按使用场景选最佳本地大语言模型（2026年10月）：每个任务的合适开源模型

本地AI到底需要多少显存？

什么是 GGUF 文件？量化模型详解（Q4、Q8、fp8、NF4）

全部指南

DeepSeek | 1,048,576 token 上下文 | $0.09/M 输入，$0.18/M 输出。DeepSeek V4 Flash 是 DeepSeek 的效率优化混合专家模型，拥有2840亿总参数和130亿激活参数，支持100万token上下文窗口。设计用于快速推理和高吞吐量工作负载，同时保持强大的推理和编码性能。模型包含混合注意力机制以高效处理长上下文。支持高和极高推理强度；极高对应最大推理。非常适合编码助手、聊天系统和代理工作流等对响应速度和成本效率有较高要求的应用。

船长笔记

由 Captain 撰写，本站编辑

2026-10-13 的笔记

DeepSeek V4 Flash 是 DeepSeek 推出的 2840 亿参数混合专家模型，每次推理仅激活 130 亿参数，专为快速推理和高吞吐量工作负载设计，价格极低。其混合注意力架构高效处理真实的一百万令牌上下文窗口。适合需要具备推理和编码能力但不想支付前沿模型价格的开发者。

以……著称

百万令牌上下文窗口，采用高效混合注意力，非名义限制。
每次推理仅激活 130 亿参数——运行快速且成本低。
可调推理强度：标准、高强度或最大（xhigh）模式。
相较推理成本，编码和推理性能强劲。
权重开源，支持 Hugging Face 自托管。

注意

在纯知识任务和最复杂代理工作流中，落后于同系 DeepSeek V4 Pro。
2840 亿总参数意味着自托管需要强大硬件；下载前请确认显存需求。
权重在 MoE 专家部分使用 FP4，其他部分使用 FP8——并非所有推理框架都能良好支持混合精度。

最适合

与……比较

DeepSeek V4.1 Flash
开源权重模型
1,048,576 令牌上下文 · $0.04/M 输入，$0.68/M 输出
DeepSeek V4 Flash 0731
开源权重模型
1,048,576 令牌上下文 · $0.01/M 输入，$1.28/M 输出
DeepSeek V4 Pro 0813
开源权重模型
1,048,576 令牌上下文 · $1.32/M 输入，$3.96/M 输出
DeepSeek V4 Pro 0423
开源权重模型
1,048,576 令牌上下文 · $0.96/M 输入，$1.91/M 输出

来自 deepseek 的更多文本模型

常见问题

DeepSeek V4 Flash 权重开源且能本地运行吗？: 是的，权重发布在 Hugging Face 上，地址为 deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash。2840 亿总参数，FP4/FP8 混合精度，运行时需要大量 GPU 显存，下载前请查看显存指南。
DeepSeek V4 Flash 的价格和上下文窗口是多少？: API 价格为每百万输入令牌 0.09 美元，每百万输出令牌 0.18 美元，上下文窗口为 1,048,576 令牌。
DeepSeek V4 Flash 与 DeepSeek V4 Pro 有何不同？: Flash 每次激活 130 亿参数，Pro 激活 490 亿，Flash 更快更便宜；Pro 总参数 1.6 万亿，在知识密集型任务和最复杂代理工作流中领先，而 Flash-Max（最大推理模式）在更大思考预算下可接近 Pro 级别推理。

船长评语
真正廉价且具备长上下文推理能力的模型——开源权重使其值得在选择封闭模型前先行尝试。

Hugging Face 上的模型卡

船长根据模型自身描述和模型卡撰写这些笔记。价格和上下文大小为撰写时提供商的数据，可能会变动。

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

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Also ranked: #12 Hottest Text / LLM model · #12 Hottest Text / LLM text model

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DeepSeek V4 Flash 0423 热度趋势

自24 Apr 2026以来的热度分数

热度评分

9,192°

本周

▲

24.0%

9,163° 当时，9,192° 现在

本月

▲

169%

9,060° 当时，9,192° 现在

过去一年

n/a

尚未发布/跟踪

7,000°

起点

评分范围是 0° 到 9,999°。低于 7,000° 的部分保留给还没有任何来源报告的模型，这些模型用替代数值填充，保证列表完整。7,000° 是有实际数据的起点：一个有真实数据但几乎没人下载的模型就在这里，后续的度数都是基于它的测量。起点本身不反映模型质量，只有起点以上的度数才区分不同模型。

+1,844°

OpenRouter 令牌

该模型在过去30天内通过OpenRouter处理了14,026,338,867,497个令牌，包含提示和回答。每10,000,000个令牌计为一次下载，共计1,402,633次；最后一天的令牌计入采用率。来源：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)。

+348°

采用率

每天大约 43,432 次下载，基于两次来源读取间的测量，不是用历史平均估算。下载速度权重是下载项的四分之一，这样能反映新热度，但不会让一天的峰值超过多年累计。

显示详细分解

本站上的每个数字都可以查证。这个模型的热度评分是 9,192°，这里一步步展示了它是如何组成的，每一步都有累计总分：起点、每个来源增加的度数、模型类型的加成以及权重年龄的扣减。颜色对应上方图表的区间。最后的词汇表解释了所有术语。

1
从起点开始。
为什么是 7,000° 而不是零：评分范围是 0° 到 9,999°，低于 7,000° 的部分保留给还没有任何来源报告的模型，这些模型用替代数值填充，保证列表完整且不会超过有数据的模型。7,000° 是有实际数据的起点。一个有真实数据但几乎没人下载的模型就在这里；后续的度数都是测量值，起点以上有十个十倍下载阶梯，每阶梯增加 300°。起点对所有模型一样，不影响排名；区分模型的是起点以上的度数。
7,000°
累计总数
2
加上下载量。
总共1,402,633个下载等价量，来自OpenRouter 令牌。下载量增加十倍，热度增加相同的300°，所以大小很重要，但不会让分数失控。
+1,844°
8,844°
累计总数
3
增加采用率。
现在大约每天43,432次下载，基于两次读数的差值，权重是四分之一。
+348°
9,192°
累计总数
=
热度得分。
这个模型在本站所有榜单上的排名。没有其他因素会调整它。
9,192°

术语表：这里用到的术语

热度得分: 一个数字，表示模型当前的使用和需求程度，范围从0°到9,999°。本站所有标注为最热门的榜单都按这个分数排序，别无他物。
基准线: 所有有真实数据的模型起始于7,000°。分数范围是0°到9,999°；基准线以下的部分保留给无数据的替代模型，这样有数据的模型总是排在无数据模型之上。基准线对所有人相同，不影响排名；超过基准线的度数才是实际测量值。
下载等价量: 得分中当作下载计算的所有项目总和：下载本身，每个种子上传者算1,000，每个AI Horde图片和每次生成网站的运行算一个。
对数刻度: 以十为单位计数，而不是以一为单位：从1,000到10,000下载增加的热度和从10,000到100,000增加的热度相同。这样可以防止巨头压倒一切。
点赞: 来自所有来源的点赞和竖起大拇指，每个点赞在对数刻度上价值半个下载。
采用率: 模型当前每天的下载次数，基于两次读数的差值。权重是下载项的四分之一。
测量与估算: 测量表示有两个来源的读数，且差异是真实的。估算表示只知道今天的总数，过去的数据是根据模型的生命周期分配的；网站会说明显示的是哪种。
做种者: 指那些在线保存权重副本供他人通过种子下载的人，或者提供同样服务的托管镜像。每个做种者相当于1000次下载。
AI Horde: 一个志愿者网络，在捐赠的电脑上免费生成图片。它用某个模型生成的图片数量是公开的，每张图片算作一次下载。
生成网站: 托管自己模型副本并允许用户生成的站点，比如PixAI、SeaArt和Yodayo。它们的下载计数和Civitai一样，每次生成算一次下载。
OpenRouter 令牌: 通过API提供的文本模型，如Claude或GPT，没有权重需要下载，因此其使用量以令牌计量：过去30天内通过OpenRouter（一种许多应用使用的网关）读取和生成的文本片段。每10,000,000个令牌计为一次下载。来源：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)，CC BY 4.0。
完整模型（检查点）: 权重文件本身，是能独立生成的文件。它会获得额外加分，因为附加组件依赖它。
LoRA和嵌入: 小型附加文件，用来引导别人的权重朝向某种风格、角色或概念。它们不能单独运行。
家族与权重: 模型构建所基于的基础，比如SD 1.5、SDXL、Flux或Wan。每个模型继承其家族权重的发布日期。
年龄: 根据家族权重发布多久，扣除的度数：每年150°，最多750°。它保留了那些积累了多年下载量的老模型，防止它们被挤出榜单顶部。
家族加成: 对当前网站重点推广的某个家族的LoRA给予的小幅度限制性加分，总是在分数细目中列出。
替代分数: 给还没有任何来源报告的模型一个稳定的最低分数，这样榜单才完整。它永远不会高于有数据的模型。
新模型！（宽限期）: 不到7天的新模型显示“新模型！”而非分数，且不参与排名。其分数从第一天开始计算，但一天大的模型增长最快，若不等待，周榜#1总是昨天刚发布的模型，而非持续一周的。
趋势: 模型在某段时间内的增长与同一时间段内典型模型增长的对比。比典型快表示上升，比典型慢表示下降。
典型模型: 目录的中间值：一半有数据的模型增长比它快，一半比它慢。

这个模型的受欢迎程度相对于整个目录的变化：它在每个时间段内下载量、点赞和使用量的增长，和同一时间段内典型模型的增长相比，以及当时的热度分数。高于典型增长表示上升，低于则表示下降。过去的数据是从今天的总数、模型的第一天和测量的下载速度（如果有两次测量）推算出来的；如果模型在某个时间段开始时不存在，则显示为 n/a。

相似模型

Qwen3 Coder 480B A35B

Meta Llama 3.1 8B Instruct Turbo

TEXT / LLM

用于图像、视频与文本生成的 AI 模型

DeepSeek V4 Flash 0423 是 Text / LLM 系列的一个文本模型，收录于 ModelTrends.ai——一个只读的开源 AI 图像、视频和文本模型目录。你可以将它与其他 Text / LLM 模型比较，查看热度分数了解趋势，并在 PirateDiffusion 或 BitVector 上打开试用。

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