Les poids sont-ils ouverts et puis-je exécuter DeepSeek V4 Flash localement ?

Oui, les poids sont publiés sur Hugging Face sous deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash. Avec 284 milliards de paramètres totaux en précision mixte FP4/FP8, vous aurez besoin d'une mémoire GPU importante pour l'exécuter localement — vérifiez le guide VRAM avant de télécharger.

Quel est le coût de DeepSeek V4 Flash et quelle est la taille de son contexte ?

Via API, il est tarifé à 0,09 $ par million de tokens en entrée et 0,18 $ par million en sortie, avec une fenêtre de contexte de 1 048 576 tokens.

En quoi DeepSeek V4 Flash diffère-t-il de DeepSeek V4 Pro ?

Flash active 13 milliards de paramètres par token contre 49 milliards pour Pro, ce qui le rend plus rapide et moins cher ; Pro compte 1,6 trillion de paramètres au total et prend l'avantage sur les tâches à forte charge de connaissances et les workflows agentiques les plus exigeants, tandis que Flash-Max (mode de raisonnement maximum) peut approcher le niveau de raisonnement de Pro avec un budget de réflexion plus important.

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24.0%

cette semaine

DeepSeek V4 Flash 0423

9192°

#llm #deepseek #raisonnement #programmation #agents #contexte long

Fonctionne sur Graydient

Lancer ce modèle

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Payer par token

Discute avec ce modèle dans le navigateur ou appelle-le depuis ton code avec une clé API.

Applications locales

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Installe des programmes locaux si ton ordinateur est assez puissant.

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DeepSeek | contexte de 1 048 576 tokens | 0,09 $/M en entrée, 0,18 $/M en sortie. DeepSeek V4 Flash est un modèle Mixture-of-Experts optimisé pour l'efficacité de DeepSeek avec 284 milliards de paramètres totaux et 13 milliards activés, supportant une fenêtre de contexte de 1 million de tokens. Il est conçu pour une inférence rapide et des charges de travail à haut débit, tout en maintenant de solides performances en raisonnement et codage. Le modèle inclut une attention hybride pour un traitement efficace des longs contextes. Les efforts de raisonnement élevés et très élevés sont supportés ; très élevé correspond au raisonnement maximal. Il est bien adapté aux applications telles que les assistants de codage, systèmes de chat et workflows agentiques où la réactivité et l'efficacité des coûts sont importantes.

Notes du capitaine

Écrit par Captain, le rédacteur maison

Notes du 2026-10-13

DeepSeek V4 Flash est un modèle Mixture-of-Experts de 284 milliards de paramètres de DeepSeek, avec seulement 13 milliards de paramètres activés par token, conçu pour une inférence rapide et des charges de travail à haut débit à très bas prix. Son architecture d'attention hybride gère efficacement une véritable fenêtre de contexte d'un million de tokens. Il convient aux développeurs qui ont besoin d'un modèle capable de raisonnement et de codage sans payer les tarifs des modèles de pointe.

Connu pour

Fenêtre de contexte d'1M de tokens avec attention hybride efficace, pas juste une limite nominale.
Seulement 13 milliards de paramètres activés par inférence — rapide et peu coûteux à exécuter.
Effort de raisonnement ajustable : modes standard, élevé ou maximum (xhigh).
Performance forte en codage et raisonnement par rapport à son coût d'inférence.
Poids ouverts disponibles sur Hugging Face pour auto-hébergement.

Attention à

Sur les tâches purement factuelles et les workflows agentiques les plus complexes, il est derrière son frère DeepSeek V4 Pro.
284 milliards de paramètres au total signifie que l'auto-hébergement nécessite un matériel sérieux ; vérifiez les besoins en VRAM avant de vous engager.
Les poids utilisent FP4 pour les experts MoE et FP8 ailleurs — toutes les piles d'inférence ne gèrent pas proprement la précision mixte.

Idéal pour

Programmation

Agents et utilisation d'outils

Raisonnement

Contexte long

Fonctionne localement

Prompts à essayer

Déboguer un bug async complexe

Voici une fonction Python asynchrone qui soulève parfois une RuntimeError : 'Task attached to a different loop'. La fonction récupère des URLs simultanément avec asyncio.gather dans une classe qui crée sa propre boucle d'événements dans __init__. Expliquez exactement pourquoi cela arrive et réécrivez la classe pour qu'elle fonctionne correctement à la fois dans des contextes synchrones et asynchrones.

Planifier un agent multi-étapes

Concevez une boucle d'agent minimale en Python qui utilise des appels d'outils pour répondre à la question : lequel des cinq derniers présidents américains avait la moyenne d'approbation la plus élevée ? Définissez les outils nécessaires à l'agent, montrez la logique de la boucle, et expliquez comment l'agent décide quand il a assez d'informations pour arrêter d'appeler les outils et retourner une réponse finale.

Résoudre un puzzle logique

Cinq ingénieurs rejoignent une entreprise en cinq années consécutives. Alex est arrivé avant la personne qui utilise Rust. Le développeur Go est arrivé troisième. Morgan est arrivé juste après le développeur Python. Le développeur C++ est arrivé en dernier. Jamie est arrivé deuxième. Qui utilise quel langage, et dans quel ordre sont-ils arrivés ? Montrez votre raisonnement étape par étape.

Comparer avec

DeepSeek V4.1 Flash
Modèle à poids ouverts
Contexte de 1,048,576 tokens · entrée $0.04/M, sortie $0.68/M
DeepSeek V4 Flash 0731
Modèle à poids ouverts
Contexte de 1,048,576 tokens · entrée $0.01/M, sortie $1.28/M
DeepSeek V4 Pro 0813
Modèle à poids ouverts
Contexte de 1,048,576 tokens · entrée $1.32/M, sortie $3.96/M
DeepSeek V4 Pro 0423
Modèle à poids ouverts
Contexte de 1,048,576 tokens · entrée $0.96/M, sortie $1.91/M

Plus de modèles de texte de deepseek

Questions fréquentes

Les poids sont-ils ouverts et puis-je exécuter DeepSeek V4 Flash localement ?: Oui, les poids sont publiés sur Hugging Face sous deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash. Avec 284 milliards de paramètres totaux en précision mixte FP4/FP8, vous aurez besoin d'une mémoire GPU importante pour l'exécuter localement — vérifiez le guide VRAM avant de télécharger.
Quel est le coût de DeepSeek V4 Flash et quelle est la taille de son contexte ?: Via API, il est tarifé à 0,09 $ par million de tokens en entrée et 0,18 $ par million en sortie, avec une fenêtre de contexte de 1 048 576 tokens.
En quoi DeepSeek V4 Flash diffère-t-il de DeepSeek V4 Pro ?: Flash active 13 milliards de paramètres par token contre 49 milliards pour Pro, ce qui le rend plus rapide et moins cher ; Pro compte 1,6 trillion de paramètres au total et prend l'avantage sur les tâches à forte charge de connaissances et les workflows agentiques les plus exigeants, tandis que Flash-Max (mode de raisonnement maximum) peut approcher le niveau de raisonnement de Pro avec un budget de réflexion plus important.

Verdict du capitaine
Un modèle de raisonnement vraiment bon marché et à contexte très long — les poids ouverts valent le coup d'œil avant de choisir une alternative fermée.

Fiche modèle sur Hugging Face

Le capitaine écrit ces notes à partir de la description et de la fiche modèle. Les prix et tailles de contexte sont ceux du fournisseur au moment de la rédaction et peuvent changer.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

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Tendance de popularité de DeepSeek V4 Flash 0423

Score de chaleur depuis 24 Apr 2026

Score de popularité

9,192°

Cette semaine

▲

24.0%

9,163° alors, 9,192° maintenant

Ce mois-ci

▲

169%

9,060° alors, 9,192° maintenant

L'année passée

n/a

Pas encore publié/suivi

7,000°

Plancher

L’échelle va de 0° à 9 999°. Tout ce qui est en dessous de 7,000° est réservé aux modèles dont aucune source ne rapporte encore de données, ils portent un nombre de remplacement pour que les listes restent complètes. 7,000° est le point où les données mesurées commencent : un modèle avec de vraies données mais presque aucun téléchargement est au plancher, et les mesures remplissent les degrés au-dessus. Le plancher ne dit rien sur le modèle ; seuls les degrés au-dessus le font, et ce sont eux qui différencient un modèle d’un autre.

+1,844°

Tokens OpenRouter

14,026,338,867,497 tokens traités par ce modèle via OpenRouter au cours des 30 derniers jours, prompts et réponses confondus. Chaque 10,000,000 tokens compte comme un téléchargement dans le terme de téléchargement, 1,402,633 au total ; les tokens du dernier jour s'ajoutent au taux d'adoption. Source : OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

+348°

Taux d’adoption

Environ 43,432 téléchargements par jour, mesurés entre deux relevés des sources, jamais estimés à partir d’une moyenne sur la durée. La vitesse compte pour un quart du terme téléchargement, donc une poussée récente apparaît sans qu’un pic d’un jour dépasse des années d’usage.

Afficher le détail

Chaque chiffre sur ce site peut être vérifié. Le score de popularité de ce modèle est de 9,192°, et voici comment il est construit, ingrédient par ingrédient, avec le total cumulé après chaque étape : le plancher, les degrés ajoutés par chaque source, le bonus pour le type de modèle et ce que l’âge de ses poids enlève. Les couleurs correspondent aux bandes du graphique ci-dessus. Le glossaire à la fin définit chaque terme.

1
Commence au plancher.
Pourquoi 7,000° et pas zéro : l’échelle va de 0° à 9 999°, et la partie en dessous de 7,000° est réservée aux modèles dont aucune source ne rapporte encore de données, qui portent un nombre de remplacement pour que les listes restent complètes et ne dépassent jamais un modèle avec données. 7,000° est le point où les données mesurées commencent. Un modèle avec de vraies données mais presque aucun téléchargement est ici ; tout ce qui suit est une mesure, et l’espace au-dessus du plancher contient dix paliers de dix fois plus de téléchargements à 300° chacun. Le plancher est le même pour tous les modèles, donc il ne décide rien ; ce sont les degrés au-dessus qui le font.
7,000°
total en cours
2
Ajoute les téléchargements.
1,402,633 équivalents de téléchargement au total, venant de Tokens OpenRouter. Multiplier les téléchargements par dix ajoute le même 300°, donc la taille compte mais ne domine jamais le score.
+1,844°
8,844°
total en cours
3
Ajoute le taux d’adoption.
Environ 43,432 téléchargements par jour en ce moment, mesurés entre deux relevés, à un quart du poids.
+348°
9,192°
total en cours
=
Le score de chaleur.
La place de ce modèle dans chaque liste de ce site. Rien d’autre ne le modifie.
9,192°

Glossaire : les termes utilisés ici

Score de chaleur: Un seul chiffre pour montrer à quel point un modèle est utilisé et recherché en ce moment, de 0° à 9 999°. Chaque liste sur ce site qui dit « les plus chauds » est triée selon ce score et rien d’autre.
Plancher: Les 7 000° que chaque modèle avec des données réelles commence avec. L’échelle va de 0° à 9 999° ; la partie sous le plancher est réservée aux remplaçants (modèles sans données), pour qu’un modèle avec données soit toujours mieux classé qu’un sans. Le plancher est le même pour tous et ne décide rien ; les degrés au-dessus sont la mesure.
Équivalents de téléchargement: Tout ce que le score considère comme un téléchargement, additionné : les téléchargements eux-mêmes, chaque seeder torrent comme 1 000, chaque image AI Horde et chaque exécution sur un site de génération comme un.
Échelle logarithmique: On compte par dizaines, pas par unités : passer de 1 000 à 10 000 téléchargements ajoute autant de degrés que passer de 10 000 à 100 000. Ça évite que les géants écrasent tout le reste.
Likes: Les pouces levés et likes de toutes sources, valant chacun la moitié d’un téléchargement sur l’échelle logarithmique.
Taux d’adoption: Combien de téléchargements par jour un modèle obtient en ce moment, calculé à partir de la différence entre deux relevés d’une source. Un quart du poids du terme téléchargement.
Mesuré et estimé: Mesuré signifie qu'il existe deux relevés d'une source et que la différence est réelle. Estimé signifie que seul le total d'aujourd'hui est connu et que le passé est réparti sur la durée de vie du modèle ; le site indique lequel est affiché.
Seeder: Quelqu'un qui garde une copie des poids en ligne pour que d'autres puissent les télécharger via un torrent, ou un miroir hébergé qui fait la même chose. Chacun compte comme 1 000 téléchargements.
AI Horde: Un réseau de bénévoles qui génère des images gratuitement sur des ordinateurs donnés. Le nombre d'images créées avec un modèle est public, et chacune compte comme un téléchargement.
Sites de génération: Sites qui hébergent leurs propres copies d'un modèle et permettent aux gens de générer avec, comme PixAI, SeaArt et Yodayo. Leurs téléchargements comptent comme ceux de Civitai et chaque génération compte comme un téléchargement.
Tokens OpenRouter: Un modèle texte servi via une API, comme Claude ou GPT, n'a pas de poids à télécharger, son usage est donc mesuré en tokens : les morceaux de texte lus et écrits via OpenRouter, une passerelle utilisée par de nombreuses applications, sur les 30 derniers jours. Chaque 10,000,000 tokens compte comme un téléchargement. Source : OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Modèle complet (checkpoint): Les poids eux-mêmes, le fichier qui génère tout seul. Il reçoit un bonus parce que les add-ons en dépendent.
LoRA et embedding: Petits fichiers add-on qui orientent les poids de quelqu'un d'autre vers un style, un personnage ou un concept. Ils ne peuvent pas fonctionner seuls.
Famille et poids: La base sur laquelle un modèle est construit, comme SD 1.5, SDXL, Flux ou Wan. Chaque modèle hérite de la date de sortie des poids de sa famille.
Âge: Degrés retirés selon l'ancienneté des poids de la famille : 150° par an, jusqu'à 750°. Cela garde les anciens téléchargements qui ont eu des années pour s'accumuler en haut de la liste.
Boost de la famille: Une petite poussée limitée pour les LoRA d'une famille que ce site met en avant en ce moment, toujours listée dans la répartition.
Score de remplacement: Un nombre stable en dessous du minimum donné à un modèle dont aucune source ne rapporte encore, pour que les listes restent complètes. Il ne dépasse jamais un modèle avec des données.
Nouveau ! (période de grâce): Un modèle âgé de moins de 7 jours affiche Nouveau ! au lieu d'un score et ne figure pas dans le classement. Son score est calculé dès le premier jour, mais un modèle d'un jour grandit plus vite que tout, donc sans attente le #1 de la semaine serait toujours celui sorti hier plutôt que celui qui tient depuis une semaine.
Tendance: Comment la croissance d'un modèle sur une période se compare à la croissance typique d'un modèle sur la même période. Plus rapide que la moyenne signifie une hausse, plus lente une baisse.
Modèle typique: Le milieu du catalogue : la moitié des modèles avec un chiffre ont grandi plus vite sur la période, l'autre moitié plus lentement.

Voici comment la popularité de ce modèle a évolué par rapport au reste du catalogue : sa croissance en téléchargements, likes et utilisation à chaque période, comparée à la croissance typique des modèles sur la même période, avec son score de chaleur à ce moment-là. Au-dessus de la croissance typique, c’est une hausse, en dessous, une baisse. Le passé est reconstitué à partir des totaux d’aujourd’hui, du premier jour du modèle et de sa vitesse de téléchargement mesurée quand il y a deux relevés ; un modèle qui n’existait pas au début d’une période affiche n/a.

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Modèles d'IA pour générer image, vidéo et texte

DeepSeek V4 Flash 0423 est un modèle de texte pour la famille Text / LLM, référencé sur ModelTrends.ai, un catalogue en lecture seule de modèles d'IA open source pour l'image, la vidéo et le texte. Comparez-le aux autres modèles Text / LLM, consultez son score de chaleur pour suivre sa tendance et ouvrez-le sur PirateDiffusion ou BitVector pour l'essayer.

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