Zijn de gewichten open en kan ik DeepSeek V4 Flash lokaal draaien?

Ja, de gewichten zijn gepubliceerd op Hugging Face onder deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash. Met 284 miljard totale parameters in FP4/FP8 gemengde precisie heb je aanzienlijke GPU-geheugen nodig om het lokaal te draaien — controleer de VRAM-gids voordat je downloadt.

Wat kost DeepSeek V4 Flash en wat is het contextvenster?

Via API kost het $0,09 per miljoen invoertokens en $0,18 per miljoen uitvoertokens, met een contextvenster van 1.048.576 tokens.

Hoe verschilt DeepSeek V4 Flash van DeepSeek V4 Pro?

Flash activeert 13 miljard parameters per token versus 49 miljard bij Pro, waardoor het sneller en goedkoper is; Pro heeft 1,6 biljoen totale parameters en is beter in kennisintensieve taken en de meest veeleisende agentworkflows, terwijl Flash-Max (maximale redeneermodus) Pro-niveau kan benaderen bij een groter denkbureau.

▲

24.0%

deze week

DeepSeek V4 Flash 0423

9192°

#llm #deepseek #redeneren #coderen #agenten #lange context

Draait op Graydient

Voer dit model uit

Aanbiedingen / Advertenties

Easy Creator (Prism) Web

Onbeperkt · vast bedrag

Het beste voor beginners. Krachtige workflows, lage leercurve.

PirateDiffusion Telegram

Onbeperkt · vast bedrag

Maak video's, afbeeldingen, aangepaste chatpersonages en meer.

Pro studio (SpyGlass) Web

Onbeperkt · vast bedrag

Blader door modellen, render en verfijn vanaf elke browser of telefoon.

Discord bot (Vector)

Onbeperkt · vast bedrag

Voeg Vector toe aan je server of sluit je aan bij de Vector Discord. Maak alles wat je wilt!

Unified Editor Web

Onbeperkt · vast bedrag

Editor voor afbeeldingen en video: render, bewerk, schaal op en meer op één pagina.

OpenRouter Terminal / API

Betaal per token

Chat met dit model in de browser of roep het aan vanuit je code met één API-sleutel.

Lokale apps Lokaal

Installatie vereist

Installeer lokale programma's als je computer krachtig genoeg is.

ModelDuel Web

Betaal per gebruik

Genereer dezelfde prompt op maximaal 50 checkpoint-/basismodellen tegelijk.

Huur een GPU in de cloud

Graydient Cloud GPU

Onbeperkt · vast bedrag

Vast bedrag, onbeperkt gebruik. Dit model installeer je met één klik.

RunPod Cloud GPU

Per minuut afgerekend

Huur een GPU per minuut en stel het model zelf in.

Gidsen voor dit model

Beste lokale LLM per gebruik (oktober 2026): het juiste open model voor elke klus

Hoeveel VRAM heb ik eigenlijk nodig voor lokale AI?

Wat is een GGUF-bestand? Uitleg over gekwantiseerde modellen (Q4, Q8, fp8, NF4)

Alle gidsen

DeepSeek | 1.048.576 token context | $0,09/M input, $0,18/M output. DeepSeek V4 Flash is een efficiëntie-geoptimaliseerd Mixture-of-Experts model van DeepSeek met 284B totale parameters en 13B geactiveerde parameters, met ondersteuning voor een contextvenster van 1M tokens. Het is ontworpen voor snelle inferentie en workloads met hoge doorvoer, terwijl het sterke prestaties levert in redeneren en coderen. Het model bevat hybride aandacht voor efficiënte verwerking van lange context. Redeneerinspanningen hoog en xhoog worden ondersteund; xhoog komt overeen met maximale redenering. Het is zeer geschikt voor toepassingen zoals codeerassistenten, chatsystemen en agent-werkstromen waar reactievermogen en kostenefficiëntie belangrijk zijn.

Aantekeningen van de kapitein

Geschreven door Captain, de huisredacteur

Aantekeningen van 2026-10-13

DeepSeek V4 Flash is een Mixture-of-Experts-model met 284 miljard parameters van DeepSeek, waarbij per token slechts 13 miljard parameters actief zijn, gebouwd voor snelle inferentie en hoogdoorvoerende workloads tegen een zeer lage prijs. De hybride attentie-architectuur verwerkt efficiënt een echt contextvenster van één miljoen tokens. Het is geschikt voor ontwikkelaars die een capabel redeneer- en codeermodel nodig hebben zonder de prijzen van topmodellen te betalen.

Bekend om

Contextvenster van 1 miljoen tokens met efficiënte hybride attentie, niet alleen een nominale limiet.
Slechts 13 miljard parameters actief per inferentie — snel en goedkoop te draaien.
Instelbare redeneercapaciteit: standaard, hoog of maximaal (xhigh) modus.
Sterke codeer- en redeneerprestaties relatief gezien de inferentiekosten.
Open gewichten beschikbaar op Hugging Face voor zelfhosting.

Let op

Op pure kennisvragen en de meest complexe agentworkflows blijft het achter bij zijn broer DeepSeek V4 Pro.
284 miljard totale parameters betekent dat zelfhosting serieuze hardware vereist; controleer VRAM-vereisten voordat je begint.
Gewichten gebruiken FP4 voor MoE-experts en FP8 elders — niet alle inferentiestacks gaan soepel om met gemengde precisie.

Het beste voor

Coderen

Agenten en toolgebruik

Redeneren

Lange context

Draait lokaal

Prompts om te proberen

Debug een lastige async-bug

Hier is een Python async-functie die af en toe een RuntimeError geeft: 'Task attached to a different loop'. De functie haalt URL's gelijktijdig op met asyncio.gather binnen een klasse die in __init__ zijn eigen event loop aanmaakt. Leg precies uit waarom dit gebeurt en herschrijf de klasse zodat het correct werkt vanuit zowel synchrone als async aanroepcontexten.

Plan een multi-stap agent

Ontwerp een minimale agentlus in Python die toolaanroepen gebruikt om de vraag te beantwoorden: welke van de laatste vijf Amerikaanse presidenten had de hoogste gemiddelde goedkeuringsscore? Definieer de benodigde tools, toon de luslogica, en leg uit hoe de agent bepaalt wanneer hij genoeg informatie heeft om te stoppen met tools aanroepen en een definitief antwoord te geven.

Redeneer door een logische puzzel

Vijf ingenieurs komen in vijf opeenvolgende jaren bij een bedrijf. Alex kwam vóór de persoon die Rust gebruikt. De Go-ontwikkelaar kwam als derde binnen. Morgan kwam direct na de Python-ontwikkelaar. De C++-ontwikkelaar kwam als laatste binnen. Jamie kwam als tweede binnen. Wie gebruikt welke taal en in welke volgorde kwamen ze binnen? Toon je redenering stap voor stap.

Vergelijk met

DeepSeek V4.1 Flash
Model met open gewichten
1,048,576 token context · $0.04/M invoer, $0.68/M uitvoer
DeepSeek V4 Flash 0731
Model met open gewichten
1,048,576 token context · $0.01/M invoer, $1.28/M uitvoer
DeepSeek V4 Pro 0813
Model met open gewichten
1,048,576 token context · $1.32/M invoer, $3.96/M uitvoer
DeepSeek V4 Pro 0423
Model met open gewichten
1,048,576 token context · $0.96/M invoer, $1.91/M uitvoer

Meer tekstmodellen van deepseek

Veelgestelde vragen

Zijn de gewichten open en kan ik DeepSeek V4 Flash lokaal draaien?: Ja, de gewichten zijn gepubliceerd op Hugging Face onder deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash. Met 284 miljard totale parameters in FP4/FP8 gemengde precisie heb je aanzienlijke GPU-geheugen nodig om het lokaal te draaien — controleer de VRAM-gids voordat je downloadt.
Wat kost DeepSeek V4 Flash en wat is het contextvenster?: Via API kost het $0,09 per miljoen invoertokens en $0,18 per miljoen uitvoertokens, met een contextvenster van 1.048.576 tokens.
Hoe verschilt DeepSeek V4 Flash van DeepSeek V4 Pro?: Flash activeert 13 miljard parameters per token versus 49 miljard bij Pro, waardoor het sneller en goedkoper is; Pro heeft 1,6 biljoen totale parameters en is beter in kennisintensieve taken en de meest veeleisende agentworkflows, terwijl Flash-Max (maximale redeneermodus) Pro-niveau kan benaderen bij een groter denkbureau.

Oordeel van de kapitein
Een echt goedkoop, echt lang-context redeneermodel — de open gewichten maken het de moeite waard om te bekijken voordat je voor een gesloten alternatief kiest.

Modelkaart op Hugging Face

De kapitein schrijft deze aantekeningen op basis van de eigen beschrijving en modelkaart van het model. Prijzen en contextgroottes zijn die van de provider op het moment van schrijven en kunnen veranderen.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

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

Not this creator?

Get your own badge

Populariteitstrend van DeepSeek V4 Flash 0423

Heat score sinds 24 Apr 2026

Heat score

9,192°

Deze week

▲

24.0%

9,163° toen, 9,192° nu

Deze maand

▲

169%

9,060° toen, 9,192° nu

Afgelopen jaar

n.v.t.

Nog niet uitgebracht/getrackt

7,000°

Basis

De schaal loopt van 0° tot 9.999°. Alles onder 7,000° is gereserveerd voor modellen waar nog geen bron over rapporteert, die daar een tijdelijke waarde krijgen zodat de lijsten compleet blijven. 7,000° is waar gemeten data begint: een model met echte data maar bijna geen downloads zit op de basis, en de metingen vullen de graden erboven. De basis zegt niets over het model; alleen de graden erboven doen dat, en die maken het verschil tussen modellen.

+1,844°

OpenRouter tokens

14,026,338,867,497 tokens heeft dit model in de afgelopen 30 dagen verwerkt via OpenRouter, prompts en antwoorden samen. Elke 10,000,000 tokens telt als één download in de downloadterm, in totaal 1,402,633; de tokens van de laatste dag tellen mee voor het adoptiecijfer. Bron: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

+348°

Adoptiesnelheid

Ongeveer 43,432 downloads per dag, gemeten tussen twee metingen van de bronnen, nooit geschat op een levenslange gemiddelde. Snelheid weegt een kwart van de downloadterm, zodat een verse piek zichtbaar is zonder dat een dagpiek jaren gebruik overstemt.

Toon gedetailleerde uitsplitsing

Elk getal op deze site is te controleren. De heat-score van dit model is 9,192°, en hier wordt die stap voor stap opgebouwd, met de tussentijdse totalen na elke stap: de basis, de graden die elke bron toevoegt, de bonus voor het type model en wat de leeftijd van de gewichten eraf haalt. De kleuren zijn de banden van de grafiek hierboven. De woordenlijst achteraan legt elke term uit.

1
Begin bij de basis.
Waarom 7,000° en niet nul: de schaal loopt van 0° tot 9.999°, en het deel onder 7,000° is gereserveerd voor modellen waar nog geen bron over rapporteert, die daar een tijdelijke waarde krijgen zodat de lijsten compleet blijven en nooit hoger staan dan een model met data. 7,000° is waar gemeten data begint. Een model met echte data maar bijna geen downloads zit hier; alles wat volgt is meting, en de ruimte boven de basis bevat tien stappen van tien keer zoveel downloads, elk 300° waard. De basis is voor elk model hetzelfde, dus die zegt niets; de graden erboven wel.
7,000°
lopende totaal
2
Voeg de downloads toe.
1,402,633 download-equivalenten in totaal, van OpenRouter tokens. Tien keer de downloads voegt dezelfde 300° toe, dus grootte telt mee maar bepaalt niet alles.
+1,844°
8,844°
lopende totaal
3
Voeg de adoptiesnelheid toe.
Ongeveer 43,432 downloads per dag op dit moment, gemeten tussen twee metingen, met een kwart van het gewicht.
+348°
9,192°
lopende totaal
=
De heat-score.
Waar dit model staat op elke lijst van deze site. Niets anders beïnvloedt dit.
9,192°

Woordenlijst: de gebruikte termen

Heat-score: Één getal voor hoe veel een model nu gebruikt en gewenst wordt, van 0° tot 9.999°. Elke lijst op deze site die zegt heetste is gesorteerd op deze score en niets anders.
Vloer: De 7.000° waar elk model met echte data mee begint. De schaal loopt van 0° tot 9.999°; het deel onder de vloer is gereserveerd voor plaatsvervangers (modellen zonder data), zodat een model met data altijd hoger scoort dan een zonder. De vloer is voor iedereen gelijk en beslist niets; de graden erboven zijn de meting.
Download-equivalenten: Alles wat de score als een download telt, bij elkaar opgeteld: downloads zelf, elke torrent seeder als 1.000, elke AI Horde-afbeelding en elke run op een generatie-site als één.
Logaritmische schaal: Tellen per tien, niet per één: van 1.000 naar 10.000 downloads voegt evenveel graden toe als van 10.000 naar 100.000. Zo verdringen grote spelers niet alles.
Likes: Duimen omhoog en likes van elke bron, elk de helft van een download waard op de log-schaal.
Adoptiesnelheid: Hoeveel downloads een model nu per dag krijgt, uit het verschil tussen twee metingen van een bron. Een kwart van het gewicht van de downloadterm.
Gemeten en geschat: Gemeten betekent dat er twee metingen van een bron zijn en het verschil echt is. Geschat betekent dat alleen het totaal van vandaag bekend is en het verleden over de levensduur van het model wordt verdeeld; de site geeft aan welke het toont.
Seeder: Iemand die een kopie van de gewichten online houdt zodat anderen die via een torrent kunnen downloaden, of een gehoste mirror die hetzelfde doet. Elk telt als 1.000 downloads.
AI Horde: Een vrijwilligersnetwerk dat gratis beelden genereert op gedoneerde computers. Het aantal beelden dat het met een model heeft gemaakt is openbaar, en elk telt als één download.
Generatiesites: Sites die hun eigen kopieën van een model hosten en mensen laten genereren, zoals PixAI, SeaArt en Yodayo. Hun downloads tellen net als die van Civitai en elke generatie telt als één download.
OpenRouter tokens: Een tekstmodel dat via een API wordt aangeboden, zoals Claude of GPT, heeft geen gewichten om te downloaden, dus het gebruik wordt gemeten in tokens: de tekststukken die het las en schreef via OpenRouter, een gateway die veel apps gebruiken, in de afgelopen 30 dagen. Elke 10,000,000 tokens telt als één download. Bron: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Volledig model (checkpoint): De gewichten zelf, het bestand dat zelfstandig genereert. Het krijgt een bonus omdat add-ons ervan afhangen.
LoRA en embedding: Kleine add-on bestanden die iemands gewichten sturen naar een stijl, een personage of een concept. Ze kunnen niet zelfstandig draaien.
Familie en gewichten: De basis waarop een model is gebouwd, zoals SD 1.5, SDXL, Flux of Wan. Elk model erft de releasedatum van de gewichten van zijn familie.
Leeftijd: Graden afgetrokken voor hoe lang geleden de gewichten van de familie uitkwamen: 150° per jaar, tot 750°. Het houdt oude downloads die jaren hadden om op te lopen door de top van de lijst te bevriezen.
Familie boost: Een kleine, begrensde duw voor LoRA's van een familie die deze site nu naar voren schuift, altijd vermeld in de uitsplitsing.
Stand-in score: Een stabiel getal onder de vloer gegeven aan een model waar nog geen bron over rapporteert, zodat lijsten compleet blijven. Het staat nooit hoger dan een model met data.
Nieuw! (gratieperiode): Een model dat minder dan 7 dagen oud is, toont Nieuw! in plaats van een score en neemt geen plaats in de ranglijst in. De score wordt vanaf dag één berekend, maar een model van één dag oud groeit sneller dan wat dan ook, dus zonder de wachttijd zou de #1 van de week altijd het model zijn dat gisteren uitkwam in plaats van wat een week standhield.
Trend: Hoe de groei van een model over een periode zich verhoudt tot de typische groei van een model over dezelfde periode. Sneller dan typisch betekent stijging, langzamer betekent daling.
Typisch model: Het midden van de catalogus: de helft van de modellen met een cijfer groeide sneller over de periode, de andere helft langzamer.

Hoe de populariteit van dit model zich verhoudt tot de rest van de catalogus: de groei in downloads, likes en gebruik per periode, gemeten ten opzichte van de typische groei van modellen in dezelfde periode, met de heat score op dat moment. Boven de typische groei betekent stijging, eronder daling. Het verleden wordt herbouwd vanuit de huidige totalen, de eerste dag van het model en de gemeten downloadsnelheid als er twee metingen zijn; een model dat er aan het begin van een periode nog niet was, toont n.v.t.

Vergelijkbare modellen

Llama 3.2 90B Vision Instruct

TEXT / LLM

GPT 6 Luna Pro

TEXT / LLM

Qwen2.5 Coder 32B Instruct

TEXT / LLM

Grok Latest

TEXT / LLM

AI-modellen voor het genereren van afbeeldingen, video en tekst

DeepSeek V4 Flash 0423 is een tekstmodel voor de Text / LLM-familie, vermeld op ModelTrends.ai, een alleen-lezen catalogus van open source AI-modellen voor afbeeldingen, video en tekst. Vergelijk het met andere Text / LLM-modellen, bekijk de populariteitsscore om de trend te zien en open het op PirateDiffusion of BitVector om het te proberen.

Meer Text / LLM-modellen Meer Text / LLM Tekst / LLM llm deepseek redeneren coderen agenten lange context lokaal

Bladeren op modelfamilie