Czy wagi są otwarte i czy mogę uruchomić DeepSeek V4 Flash lokalnie?

Tak, wagi są opublikowane na Hugging Face pod deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash. Przy 284 mld parametrach w mieszanej precyzji FP4/FP8 potrzebujesz sporej pamięci GPU — sprawdź przewodnik VRAM przed pobraniem.

Ile kosztuje DeepSeek V4 Flash i jakie ma okno kontekstowe?

Przez API koszt to 0,09 USD za milion tokenów wejściowych i 0,18 USD za milion tokenów wyjściowych, z oknem kontekstowym 1 048 576 tokenów.

Czym DeepSeek V4 Flash różni się od DeepSeek V4 Pro?

Flash aktywuje 13 mld parametrów na token, a Pro 49 mld, co czyni Flash szybszym i tańszym; Pro ma 1,6 biliona parametrów łącznie i jest lepszy w zadaniach wymagających wiedzy i najbardziej wymagających workflow agentskich, choć tryb Flash-Max (maksymalny wysiłek rozumowania) może zbliżyć się do poziomu Pro przy większym budżecie myślenia.

▲

24.0%

ten tydzień

DeepSeek V4 Flash 0423

9192°

#llm #deepseek #rozumowanie #kodowanie #agenci #długi kontekst

Działa na Graydient

Uruchom model

Oferty / Reklamy

Easy Creator (Prism) Web

Nielimitowane · stała opłata

Najlepsze dla początkujących. Potężne procesy, niska krzywa nauki.

PirateDiffusion Telegram

Nielimitowane · stała opłata

Twórz filmy, obrazy, niestandardowe postacie do czatu i więcej.

Pro studio (SpyGlass) Web

Nielimitowane · stała opłata

Przeglądaj modele, renderuj i poprawiaj z dowolnej przeglądarki lub telefonu.

Discord bot (Vector)

Nielimitowane · stała opłata

Dodaj Vector do swojego serwera lub dołącz do Vector Discord. Twórz wszystko!

Unified Editor Web

Nielimitowane · stała opłata

Edytor obrazów i wideo: renderuj, edytuj, powiększaj i więcej na jednej stronie.

OpenRouter Terminal / API

Płać za token

Rozmawiaj z tym modelem w przeglądarce lub wywołuj go z kodu za pomocą jednego klucza API.

Aplikacje lokalne Lokalnie

Wymaga konfiguracji

Zainstaluj programy lokalnie, jeśli masz wystarczająco mocny komputer.

ModelDuel Web

Płać za użycie

Generuj ten sam prompt na maksymalnie 50 modelach checkpoint/podstawowych jednocześnie.

Wynajmij GPU w chmurze

Graydient Chmurowy GPU

Nielimitowane · stała opłata

Stała opłata, nielimitowane użycie. Ten model instaluje się jednym kliknięciem.

RunPod Chmurowy GPU

Opłata za minutę

Wynajmij GPU na minuty i skonfiguruj model samodzielnie.

Poradniki do tego modelu

Najlepsze lokalne LLM według zastosowania (październik 2026): odpowiedni otwarty model do każdego zadania

Ile VRAM naprawdę potrzebuję do lokalnej AI?

Co to jest plik GGUF? Wyjaśnienie modeli kwantyzowanych (Q4, Q8, fp8, NF4)

Wszystkie poradniki

DeepSeek | kontekst 1 048 576 tokenów | $0.09/M wejście, $0.18/M wyjście. DeepSeek V4 Flash to zoptymalizowany pod kątem efektywności model Mixture-of-Experts od DeepSeek z 284 mld parametrów łącznie i 13 mld aktywowanych, obsługujący okno kontekstowe 1M tokenów. Zaprojektowany do szybkiej inferencji i przepływów pracy o dużej przepustowości, zachowując silne możliwości rozumowania i kodowania. Model zawiera hybrydową uwagę dla efektywnego przetwarzania długiego kontekstu. Wspiera wysiłki rozumowania high i xhigh; xhigh odpowiada maksymalnemu rozumowaniu. Doskonale nadaje się do zastosowań takich jak asystenci kodowania, systemy czatu i przepływy pracy agentów, gdzie ważna jest responsywność i efektywność kosztowa.

Notatki kapitana

Napisane przez Captain, redaktora domu

Notatki z 2026-10-13

DeepSeek V4 Flash to model Mixture-of-Experts o 284 mld parametrach od DeepSeek, z aktywacją tylko 13 mld parametrów na token, stworzony do szybkiego wnioskowania i dużej przepustowości przy bardzo niskiej cenie. Jego hybrydowa architektura uwagi efektywnie obsługuje prawdziwe okno kontekstowe na milion tokenów. Pasuje deweloperom potrzebującym zdolnego modelu do rozumowania i kodowania bez płacenia cen modeli flagowych.

Znany z

Okno kontekstowe na 1 mln tokenów z efektywną hybrydową uwagą, nie tylko nominalne.
Aktywacja tylko 13 mld parametrów na inferencję — szybki i tani w użyciu.
Regulowany wysiłek rozumowania: standardowy, wysoki lub maksymalny (xhigh).
Silne wyniki w kodowaniu i rozumowaniu względem kosztu inferencji.
Otwarte wagi dostępne na Hugging Face do samodzielnego hostingu.

Uważaj na

W zadaniach czysto wiedzy i najbardziej złożonych workflow agentskich ustępuje modelowi DeepSeek V4 Pro.
284 mld parametrów łącznie oznacza poważne wymagania sprzętowe do samodzielnego hostingu; sprawdź wymagania VRAM przed instalacją.
Wagi używają FP4 dla ekspertów MoE i FP8 w pozostałych miejscach — nie wszystkie stosy inferencyjne dobrze obsługują mieszane precyzje.

Najlepszy do

Kodowanie

Agenci i użycie narzędzi

Rozumowanie

Długi kontekst

Działa lokalnie

Podpowiedzi do wypróbowania

Debugowanie trudnego błędu async

Oto asynchroniczna funkcja Pythona, która czasem rzuca błąd RuntimeError: 'Task attached to a different loop'. Funkcja pobiera URL-e współbieżnie używając asyncio.gather w klasie, która tworzy własną pętlę zdarzeń w __init__. Wyjaśnij dokładnie, dlaczego tak się dzieje i przepisz klasę tak, by działała poprawnie zarówno w kontekście synchronicznym, jak i asynchronicznym.

Planowanie agenta wieloetapowego

Zaprojektuj minimalną pętlę agenta w Pythonie, która używa wywołań narzędzi do odpowiedzi na pytanie: który z ostatnich pięciu prezydentów USA miał najwyższą średnią ocenę aprobaty? Zdefiniuj potrzebne narzędzia, pokaż logikę pętli i wyjaśnij, jak agent decyduje, kiedy ma wystarczająco informacji, by zakończyć i zwrócić odpowiedź.

Rozumowanie nad zagadką logiczną

Pięciu inżynierów dołącza do firmy w pięciu kolejnych latach. Alex dołączył przed osobą używającą Rust. Programista Go dołączył trzeci. Morgan dołączył zaraz po programiście Pythona. Programista C++ dołączył ostatni. Jamie dołączył drugi. Kto używa jakiego języka i w jakiej kolejności dołączyli? Pokaż rozumowanie krok po kroku.

Porównaj z

DeepSeek V4.1 Flash
Model z otwartymi wagami
Kontekst 1,048,576 tokenów · $0.04/M wejście, $0.68/M wyjście
DeepSeek V4 Flash 0731
Model z otwartymi wagami
Kontekst 1,048,576 tokenów · $0.01/M wejście, $1.28/M wyjście
DeepSeek V4 Pro 0813
Model z otwartymi wagami
Kontekst 1,048,576 tokenów · $1.32/M wejście, $3.96/M wyjście
DeepSeek V4 Pro 0423
Model z otwartymi wagami
Kontekst 1,048,576 tokenów · $0.96/M wejście, $1.91/M wyjście

Więcej modeli tekstowych od deepseek

Pytania, które ludzie zadają

Czy wagi są otwarte i czy mogę uruchomić DeepSeek V4 Flash lokalnie?: Tak, wagi są opublikowane na Hugging Face pod deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash. Przy 284 mld parametrach w mieszanej precyzji FP4/FP8 potrzebujesz sporej pamięci GPU — sprawdź przewodnik VRAM przed pobraniem.
Ile kosztuje DeepSeek V4 Flash i jakie ma okno kontekstowe?: Przez API koszt to 0,09 USD za milion tokenów wejściowych i 0,18 USD za milion tokenów wyjściowych, z oknem kontekstowym 1 048 576 tokenów.
Czym DeepSeek V4 Flash różni się od DeepSeek V4 Pro?: Flash aktywuje 13 mld parametrów na token, a Pro 49 mld, co czyni Flash szybszym i tańszym; Pro ma 1,6 biliona parametrów łącznie i jest lepszy w zadaniach wymagających wiedzy i najbardziej wymagających workflow agentskich, choć tryb Flash-Max (maksymalny wysiłek rozumowania) może zbliżyć się do poziomu Pro przy większym budżecie myślenia.

Wyrok kapitana
Naprawdę tani i naprawdę długokontekstowy model do rozumowania — otwarte wagi czynią go wartym sprawdzenia, zanim sięgniesz po zamkniętą alternatywę.

Karta modelu na Hugging Face

Kapitan pisze te notatki na podstawie opisu modelu i karty modelu. Ceny i rozmiary kontekstu pochodzą od dostawcy w momencie pisania i mogą się zmieniać.

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

Trend popularności: DeepSeek V4 Flash 0423

Wynik heat od 24 Apr 2026

Wskaźnik popularności

9,192°

Ten tydzień

▲

24.0%

9,163° wtedy, 9,192° teraz

Ten miesiąc

▲

169%

9,060° wtedy, 9,192° teraz

Ostatni rok

n/a

Jeszcze nie wydano/śledzono

7,000°

Podstawa

Skala idzie od 0° do 9 999°. Wszystko poniżej 7,000° jest zarezerwowane dla modeli, o których żadne źródło jeszcze nie raportuje, które mają tam zastępczą wartość, by listy były kompletne. 7,000° to punkt startowy dla danych pomiarowych: model z prawdziwymi danymi, ale prawie bez pobrań, stoi na tej podstawie, a pomiary wypełniają stopnie powyżej niej. Podstawa nic nie mówi o modelu; to stopnie powyżej niej robią różnicę i to one rozróżniają modele.

+1,844°

Tokeny OpenRouter

14,026,338,867,497 tokenów przetworzonych przez ten model przez OpenRouter w ciągu ostatnich 30 dni, razem zapytania i odpowiedzi. Każde 10,000,000 tokenów liczy się jako jedno pobranie w terminie pobrań, łącznie 1,402,633; tokeny z ostatniego dnia wchodzą do wskaźnika adopcji. Źródło: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

+348°

Tempo adopcji

Około 43,432 pobrań dziennie, mierzone między dwoma odczytami źródeł, nigdy nie szacowane na podstawie średniej z całego czasu. Prędkość waży ćwierć składnika pobrań, więc świeży wzrost jest widoczny, ale jednodniowy skok nie przebije lat użycia.

Pokaż szczegóły

Każdą liczbę na tej stronie można sprawdzić. Wynik popularności tego modelu to 9,192°, a tutaj jest zbudowany krok po kroku, z bieżącym sumowaniem po każdym składniku: podstawa, stopnie dodawane przez każde źródło, bonus za rodzaj modelu oraz odejmowanie za wiek wag. Kolory odpowiadają zakresom na wykresie powyżej. Na końcu znajduje się słownik, który wyjaśnia każde pojęcie.

1
Zacznij od podstawy.
Dlaczego 7,000°, a nie zero: skala idzie od 0° do 9 999°, a część poniżej 7,000° jest zarezerwowana dla modeli, o których żadne źródło jeszcze nie raportuje, które mają tam zastępczą wartość, by listy były kompletne i nigdy nie wyprzedzały modeli z danymi. 7,000° to punkt startowy dla danych pomiarowych. Model z prawdziwymi danymi, ale prawie bez pobrań, stoi tutaj; wszystko co dalej to pomiary, a przestrzeń powyżej podstawy mieści dziesięć dziesięciokrotnych kroków w pobraniach po 300° każdy. Podstawa jest taka sama dla każdego modelu, więc nic nie decyduje; decydują stopnie powyżej niej.
7,000°
bieżąca suma
2
Dodaj pobrania.
1,402,633 równoważników pobrań łącznie, z Tokeny OpenRouter. Dziesięć razy więcej pobrań dodaje ten sam 300°, więc rozmiar ma znaczenie, ale nigdy nie dominuje wyniku.
+1,844°
8,844°
bieżąca suma
3
Dodaj tempo adopcji.
Około 43,432 pobrań dziennie teraz, mierzone między dwoma odczytami, z wagą ćwierć pobrania.
+348°
9,192°
bieżąca suma
=
Wynik heat.
Pozycja tego modelu na każdej liście na tej stronie. Nic innego tego nie zmienia.
9,192°

Słowniczek: używane tu terminy

Wynik heat: Jedna liczba pokazująca, jak bardzo model jest używany i pożądany teraz, od 0° do 9,999°. Każda lista na tej stronie z napisem hottest jest sortowana według tego i niczego innego.
Podstawa: 7,000° to punkt startowy dla każdego modelu z prawdziwymi danymi. Skala idzie od 0° do 9,999°; część poniżej podstawy jest zarezerwowana dla zastępczych modeli (bez danych), żeby model z danymi zawsze był wyżej. Podstawa jest taka sama dla wszystkich i nic nie decyduje; stopnie powyżej niej to właściwy pomiar.
Równoważniki pobrań: Wszystko, co wynik traktuje jak pobranie, zsumowane: same pobrania, każdy seeder torrenta jako 1,000, każde AI Horde zdjęcie i każde uruchomienie na stronie generującej jako jedno.
Skala logarytmiczna: Liczenie co dziesięć, nie co jeden: przejście z 1,000 do 10,000 pobrań dodaje tyle samo stopni, co z 10,000 do 100,000. Zapobiega to dominacji gigantów nad resztą.
Polubienia: Kciuki w górę i polubienia ze wszystkich źródeł, warte połowę pobrania na skali logarytmicznej.
Tempo adopcji: Ile pobrań dziennie model ma teraz, na podstawie różnicy między dwoma odczytami źródła. Ćwierć wagi terminu pobrania.
Zmierzony i szacowany: Zmierzony oznacza, że istnieją dwa odczyty źródła i różnica jest rzeczywista. Szacowany oznacza, że znana jest tylko dzisiejsza suma, a przeszłość jest rozłożona na czas życia modelu; strona mówi, który z nich pokazuje.
Seeder: Ktoś, kto trzyma kopię wag online, aby inni mogli je pobrać przez torrent, albo hostowany mirror robiący to samo. Każdy taki liczy się jako 1 000 pobrań.
AI Horde: Sieć wolontariuszy, która generuje obrazy za darmo na komputerach darczyńców. Liczba obrazów wygenerowanych z modelem jest publiczna i każde liczy się jako jedno pobranie.
Strony generujące: Strony, które mają własne kopie modelu i pozwalają ludziom generować z nim obrazy, takie jak PixAI, SeaArt i Yodayo. Ich pobrania liczą się jak na Civitai, a każde uruchomienie generowania to jedno pobranie.
Tokeny OpenRouter: Model tekstowy obsługiwany przez API, taki jak Claude czy GPT, nie ma wag do pobrania, więc jego użycie mierzy się tokenami: fragmentami tekstu, które przeczytał i napisał przez OpenRouter, bramkę używaną przez wiele aplikacji, w ciągu ostatnich 30 dni. Każde 10,000,000 tokenów liczy się jako jedno pobranie. Źródło: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Pełny model (checkpoint): Same wagi, plik, który generuje samodzielnie. Dostaje bonus, bo dodatki od niego zależą.
LoRA i embedding: Małe pliki dodatków, które kierują czyjeś wagi w stronę stylu, postaci lub koncepcji. Nie mogą działać samodzielnie.
Rodzina i wagi: Podstawa, na której zbudowano model, np. SD 1.5, SDXL, Flux lub Wan. Każdy model dziedziczy datę wydania wag swojej rodziny.
Wiek: Stopnie odejmowane za to, jak dawno wyszły wagi rodziny: 150° za rok, do 750°. Zachowuje stare pobrania, które miały lata na narastanie, zamrażając szczyt listy.
Wzmocnienie rodziny: Małe, ograniczone wsparcie dla LoRA z rodziny, którą ta strona teraz promuje, zawsze podane w rozbiciu.
Wynik zastępczy: Stabilna liczba poniżej minimum, przyznawana modelowi, o którym jeszcze nie ma danych źródłowych, żeby listy były kompletne. Nigdy nie jest wyżej niż model z danymi.
Nowy! (okres karencji): Model młodszy niż 7 dni pokazuje Nowy! zamiast wyniku i nie zajmuje miejsca w rankingu. Jego wynik jest liczony od pierwszego dnia, ale model jednodniowy rośnie najszybciej, więc bez oczekiwania #1 tygodnia byłby zawsze tym, który pojawił się wczoraj, a nie tym, który utrzymał się przez tydzień.
Trend: Jak wzrost modelu w danym okresie wypada na tle typowego wzrostu modelu w tym samym czasie. Szybszy niż zwykle to wzrost, wolniejszy to spadek.
Typowy model: Środek katalogu: połowa modeli z danymi rosła szybciej w tym okresie, połowa wolniej.

Jak popularność tego modelu zmieniała się w porównaniu do reszty katalogu: jego wzrost w pobraniach, polubieniach i użyciu w każdym okresie, mierzony względem typowego wzrostu modelu w tym samym czasie, wraz z jego wynikiem heat score. Powyżej typowego wzrostu oznacza wzrost, poniżej spadek. Przeszłość jest odtwarzana na podstawie dzisiejszych sum, pierwszego dnia modelu i zmierzonej prędkości pobrań, jeśli są dwa odczyty; model, który nie istniał na początku okresu, pokazuje n/d.

Podobne modele

Modele AI do generowania obrazów, wideo i tekstu

DeepSeek V4 Flash 0423 to model tekstowy z rodziny Text / LLM wymieniony na ModelTrends.ai, katalogu tylko do odczytu otwartych modeli AI do obrazów, wideo i tekstu. Porównaj go z innymi modelami Text / LLM, sprawdź wynik popularności, aby zobaczyć trend, i otwórz na PirateDiffusion lub BitVector, aby wypróbować.

Więcej modeli Text / LLM Więcej Text / LLM Tekst / LLM llm deepseek rozumowanie kodowanie agenci długi kontekst lokalny

Przeglądaj według rodziny modeli