Sunt greutățile deschise și pot rula DeepSeek V4 Flash local?

Da, greutățile sunt publicate pe Hugging Face sub deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash. Cu 284B parametri total în precizie mixtă FP4/FP8, vei avea nevoie de memorie GPU substanțială pentru rulare locală — verifică ghidul VRAM înainte de descărcare.

Cât costă DeepSeek V4 Flash și cât de mare este contextul său?

Prin API este 0,09 USD pe milion de tokeni de input și 0,18 USD pe milion de tokeni de output, cu o fereastră de context de 1.048.576 tokeni.

Cum diferă DeepSeek V4 Flash de DeepSeek V4 Pro?

Flash activează 13B parametri per token față de 49B la Pro, fiind mai rapid și mai ieftin; Pro are 1,6T parametri total și este mai bun la sarcini cu cunoaștere intensă și fluxuri agentice solicitante, în timp ce Flash-Max (modul maxim de raționament) poate ajunge aproape de nivelul Pro când i se alocă un buget mai mare de gândire.

▲

24.0%

săptămâna aceasta

DeepSeek V4 Flash 0423

9192°

#llm #deepseek #raționament #programare #agenți #context lung

Rulează pe Graydient

Rulează modelul

Oferte / Reclame

Easy Creator (Prism) Web

Nelimitat · taxă fixă

Cel mai bun pentru începători. Fluxuri de lucru puternice, curbă de învățare redusă.

PirateDiffusion Telegram

Nelimitat · taxă fixă

Creează videoclipuri, imagini, personaje personalizate pentru chat și altele.

Pro studio (SpyGlass) Web

Nelimitat · taxă fixă

Răsfoiește modele, redă și rafinează de pe orice browser sau telefon.

Discord bot (Vector)

Nelimitat · taxă fixă

Adaugă Vector pe serverul tău sau alătură-te Discord-ului Vector. Creează orice!

Unified Editor Web

Nelimitat · taxă fixă

Editor pentru imagini și video: redă, editează, mărește și altele pe o singură pagină.

OpenRouter Terminal / API

Plătește pe token

Conversează cu acest model în browser sau apelează-l din codul tău cu o singură cheie API.

Aplicații locale

Necesită configurare

Instalează programe locale dacă ai hardware potrivit pe calculator.

ModelDuel Web

Plătești pe utilizare

Generează același prompt pe până la 50 de modele checkpoint/base simultan.

Închiriază un GPU în cloud

Graydient Cloud GPU

Nelimitat · taxă fixă

Taxă fixă, utilizare nelimitată. Acest model se instalează cu un click.

RunPod Cloud GPU

Taxare pe minut

Închiriază un GPU pe minut și configurează modelul singur.

Ghiduri pentru acest model

Cel mai bun LLM local după caz de utilizare (octombrie 2026): modelul open potrivit pentru fiecare job

De câțiva GB de VRAM am nevoie cu adevărat pentru AI local?

Ce este un fișier GGUF? Modele cuantificate explicate (Q4, Q8, fp8, NF4)

Toate ghidurile

DeepSeek | context de 1.048.576 tokeni | $0.09/M input, $0.18/M output. DeepSeek V4 Flash este un model Mixture-of-Experts optimizat pentru eficiență de la DeepSeek cu 284B parametri total și 13B parametri activați, suportând o fereastră de context de 1M tokeni. Este proiectat pentru inferență rapidă și sarcini cu debit mare, menținând performanțe puternice la raționament și codare. Modelul include atenție hibridă pentru procesare eficientă pe context extins. Sunt suportate eforturi de raționament high și xhigh; xhigh corespunde raționamentului maxim. Este bine potrivit pentru aplicații precum asistenți de codare, sisteme de chat și fluxuri agentice unde răspunsul rapid și eficiența costurilor sunt importante.

Notele căpitanului

Scris de Captain, editorul casei

Note din 2026-10-13

DeepSeek V4 Flash este un model Mixture-of-Experts cu 284 miliarde de parametri de la DeepSeek, cu doar 13 miliarde de parametri activați per token, construit pentru inferență rapidă și volume mari de lucru la un preț foarte mic. Arhitectura sa hibridă de atenție gestionează eficient o fereastră reală de context de un milion de tokeni. Se potrivește dezvoltatorilor care au nevoie de un model capabil de raționament și codare fără să plătească prețurile modelelor de vârf.

Cunoscut pentru

Fereastră de context de 1M tokeni cu atenție hibridă eficientă, nu doar o limită nominală.
Doar 13B parametri activați per inferență — rapid și ieftin de rulat.
Efort de raționament ajustabil: moduri standard, înalt sau maxim (xhigh).
Performanță puternică la codare și raționament relativ la costul inferenței.
Greutăți deschise disponibile pe Hugging Face pentru self-hosting.

Atenție la

La sarcini pure de cunoaștere și cele mai complexe fluxuri agentice, rămâne în urmă față de fratele său DeepSeek V4 Pro.
284B parametri total înseamnă că self-hosting-ul necesită hardware serios; verifică cerințele de VRAM înainte de a te angaja.
Greutățile folosesc FP4 pentru experții MoE și FP8 în rest — nu toate stivele de inferență gestionează bine precizia mixtă.

Cel mai bun pentru

Programare

Agenți și utilizare unelte

Raționament

Context lung

Rulează local

Sugestii de încercat

Depanează un bug async dificil

Iată o funcție Python async care ocazional ridică o eroare RuntimeError: 'Task attached to a different loop'. Funcția preia URL-uri concurent folosind asyncio.gather într-o clasă care își creează propriul event loop în __init__. Explică exact de ce se întâmplă asta și rescrie clasa astfel încât să funcționeze corect atât din contexte sincrone, cât și async.

Planifică un agent multi-pași

Proiectează un ciclu minimal de agent în Python care folosește apeluri de unelte pentru a răspunde la întrebarea: care dintre ultimii cinci președinți americani a avut cel mai mare rating mediu de aprobare? Definește uneltele de care agentul are nevoie, arată logica ciclului și explică cum decide agentul când are suficiente informații pentru a opri apelurile și a returna un răspuns final.

Raționează printr-un puzzle logic

Cinci ingineri se angajează într-o companie în cinci ani consecutivi. Alex s-a angajat înaintea persoanei care folosește Rust. Dezvoltatorul Go s-a angajat al treilea. Morgan s-a angajat imediat după dezvoltatorul Python. Dezvoltatorul C++ s-a angajat ultimul. Jamie s-a angajat al doilea. Cine folosește ce limbaj și în ce ordine s-au angajat? Arată raționamentul pas cu pas.

Compară cu

DeepSeek V4.1 Flash
Model cu greutăți deschise
context de 1,048,576 tokeni · $0.04/M intrare, $0.68/M ieșire
DeepSeek V4 Flash 0731
Model cu greutăți deschise
context de 1,048,576 tokeni · $0.01/M intrare, $1.28/M ieșire
DeepSeek V4 Pro 0813
Model cu greutăți deschise
context de 1,048,576 tokeni · $1.32/M intrare, $3.96/M ieșire
DeepSeek V4 Pro 0423
Model cu greutăți deschise
context de 1,048,576 tokeni · $0.96/M intrare, $1.91/M ieșire

Mai multe modele text de la deepseek

Întrebări frecvente

Sunt greutățile deschise și pot rula DeepSeek V4 Flash local?: Da, greutățile sunt publicate pe Hugging Face sub deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash. Cu 284B parametri total în precizie mixtă FP4/FP8, vei avea nevoie de memorie GPU substanțială pentru rulare locală — verifică ghidul VRAM înainte de descărcare.
Cât costă DeepSeek V4 Flash și cât de mare este contextul său?: Prin API este 0,09 USD pe milion de tokeni de input și 0,18 USD pe milion de tokeni de output, cu o fereastră de context de 1.048.576 tokeni.
Cum diferă DeepSeek V4 Flash de DeepSeek V4 Pro?: Flash activează 13B parametri per token față de 49B la Pro, fiind mai rapid și mai ieftin; Pro are 1,6T parametri total și este mai bun la sarcini cu cunoaștere intensă și fluxuri agentice solicitante, în timp ce Flash-Max (modul maxim de raționament) poate ajunge aproape de nivelul Pro când i se alocă un buget mai mare de gândire.

Verdictul căpitanului
Un model de raționament cu adevărat ieftin și cu context lung real — greutățile deschise îl fac demn de încercat înainte să alegi o alternativă închisă.

Fișa modelului pe Hugging Face

Căpitanul scrie aceste note pe baza descrierii modelului și a fișei modelului. Prețurile și dimensiunile contextului sunt cele ale furnizorului la momentul scrierii și pot varia.

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

Tendința de popularitate a DeepSeek V4 Flash 0423

Scor de căldură din 24 Apr 2026

Scor de popularitate

9,192°

Săptămâna aceasta

▲

24.0%

9,163° atunci, 9,192° acum

Luna aceasta

▲

169%

9,060° atunci, 9,192° acum

Ultimul an

n/a

Nu a fost lansat/urmărit

7,000°

Prag minim

Scara merge de la 0° la 9.999°. Tot ce este sub 7,000° este rezervat pentru modelele despre care nicio sursă nu raportează încă, care au un număr provizoriu acolo ca să rămână listele complete. 7,000° este punctul de start pentru datele măsurate: un model cu date reale, dar aproape fără descărcări, stă la prag, iar măsurătorile umplu gradele de deasupra. Pragul nu spune nimic despre model; doar gradele de deasupra îl diferențiază de alte modele.

+1,844°

Tokeni OpenRouter

14,026,338,867,497 tokeni procesați de acest model prin OpenRouter în ultimele 30 de zile, împreună cu prompturile și răspunsurile. Fiecare 10,000,000 tokeni contează ca un download în termenul de descărcări, 1,402,633 în total; tokenii ultimei zile se adaugă la rata de adoptare. Sursa: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

+348°

Rata de adoptare

Aproximativ 43,432 descărcări pe zi, măsurate între două citiri ale surselor, niciodată estimate dintr-o medie pe viață. Viteza cântărește un sfert din termenul descărcărilor, așa că o creștere recentă se vede fără să lase un vârf de o zi să depășească ani de utilizare.

Arată detalii

Fiecare număr de pe acest site poate fi verificat. Scorul de popularitate al acestui model este 9,192°, iar aici este construit pas cu pas, cu totalul acumulat după fiecare ingredient: pragul minim, gradele adăugate de fiecare sursă, bonusul pentru tipul modelului și ce scade vârsta greutăților. Culorile sunt benzile din graficul de mai sus. Glosarul de la final definește fiecare termen.

1
Începe de la prag.
De ce 7,000° și nu zero: scara merge de la 0° la 9.999°, iar partea de sub 7,000° este rezervată modelelor despre care nicio sursă nu raportează încă, care au un număr provizoriu acolo ca să rămână listele complete și să nu depășească niciodată un model cu date. 7,000° este punctul de start pentru datele măsurate. Un model cu date reale, dar aproape fără descărcări, stă aici; tot ce urmează este măsurare, iar spațiul de deasupra pragului conține zece pași de zece ori mai multe descărcări, fiecare la 300°. Pragul este același pentru toate modelele, deci nu decide nimic; gradele de deasupra fac diferența.
7,000°
total curent
2
Adaugă descărcările.
1,402,633 echivalente de descărcări în total, de la Tokeni OpenRouter. De zece ori descărcările adaugă același 300°, deci mărimea contează, dar nu domină scorul.
+1,844°
8,844°
total curent
3
Adaugă rata de adoptare.
Aproximativ 43,432 descărcări pe zi acum, măsurate între două citiri, cu un sfert din greutate.
+348°
9,192°
total curent
=
Scorul de căldură.
Unde se situează acest model pe fiecare listă de pe site. Nimic altceva nu îl ajustează.
9,192°

Glosar: termenii folosiți aici

Scor de căldură: Un număr care arată cât de mult este folosit și dorit un model acum, de la 0° la 9.999°. Fiecare listă de pe site care spune „cele mai călduroase” este sortată după acest scor și nimic altceva.
Prag: 7.000° este punctul de start pentru orice model cu date reale. Scara merge de la 0° la 9.999°; partea de sub prag este rezervată pentru înlocuitori (modele fără date), ca să fie sigur că un model cu date e mereu mai sus decât unul fără. Pragul e același pentru toți și nu decide nimic; gradele de deasupra lui sunt măsurătoarea.
Echivalente descărcări: Tot ce scorul tratează ca o descărcare, adunat: descărcările în sine, fiecare seeder de torrent ca 1.000, fiecare imagine AI Horde și fiecare rulare pe un site de generare ca una.
Scară logaritmică: Se numără la zeci, nu la unități: trecerea de la 1.000 la 10.000 descărcări adaugă aceleași grade ca trecerea de la 10.000 la 100.000. Astfel, modelele mari nu acoperă tot ce e mic.
Aprecieri: Like-uri și aprecieri de oriunde, fiecare valorează jumătate dintr-o descărcare pe scara logaritmică.
Rata de adoptare: Câte descărcări pe zi primește un model acum, calculat din diferența dintre două citiri ale unei surse. Are un sfert din greutatea termenului de descărcare.
Măsurat și estimat: Măsurat înseamnă că există două citiri ale unei surse și diferența este reală. Estimat înseamnă că se știe doar totalul de azi, iar trecutul este împărțit pe durata vieții modelului; site-ul spune care dintre ele este afișat.
Seeder: Cineva care păstrează o copie a greutăților online pentru ca alții să le descarce prin torrent, sau o oglindă găzduită care face același lucru. Fiecare contează ca 1.000 de descărcări.
AI Horde: O rețea de voluntari care generează imagini gratuit pe calculatoare donate. Numărul de imagini create cu un model este public și fiecare contează ca o descărcare.
Site-uri de generare: Site-uri care găzduiesc propriile copii ale unui model și permit oamenilor să genereze cu el, cum ar fi PixAI, SeaArt și Yodayo. Descărcările lor contează ca cele de pe Civitai, iar fiecare rulare de generare ca o descărcare.
Tokeni OpenRouter: Un model de text servit printr-un API, cum ar fi Claude sau GPT, nu are greutăți de descărcat, deci utilizarea sa se măsoară în tokeni: bucățile de text citite și scrise prin OpenRouter, un gateway folosit de multe aplicații, în ultimele 30 de zile. Fiecare 10,000,000 tokeni contează ca un download. Sursa: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Model complet (checkpoint): Greutățile în sine, fișierul care generează singur. Primește un bonus pentru că depind de el add-on-urile.
LoRA și embedding: Fișiere mici add-on care direcționează greutățile altcuiva spre un stil, un personaj sau un concept. Nu pot rula singure.
Familie și greutăți: Baza pe care este construit un model, cum ar fi SD 1.5, SDXL, Flux sau Wan. Fiecare model moștenește data lansării greutăților familiei sale.
Vârstă: Grade scăzute în funcție de cât timp a trecut de când au apărut greutățile familiei: 150° pe an, până la 750°. Păstrează descărcările vechi care au avut ani să se acumuleze, blocând topul listei.
Boost de familie: Un mic impuls limitat pentru LoRA-urile unei familii pe care site-ul o promovează acum, întotdeauna listat în detaliu.
Scor de rezervă: Un număr stabil sub prag, dat unui model despre care nicio sursă nu raportează încă, ca listele să rămână complete. Nu se clasează niciodată peste un model cu date.
Nou! (perioadă de grație): Un model mai nou de 7 zile afișează Nou! în loc de scor și nu ocupă loc în clasamente. Scorul său este calculat de la prima zi, dar un model de o zi crește mai rapid decât orice altceva, deci fără această așteptare, modelul #1 al săptămânii ar fi întotdeauna cel apărut ieri, nu cel care a rezistat o săptămână.
Tendință: Cum se compară creșterea unui model într-o perioadă cu creșterea tipică a unui model în aceeași perioadă. Mai rapid decât tipicul înseamnă creștere, mai lent scădere.
Model tipic: Mijlocul catalogului: jumătate dintre modele cu o cifră au crescut mai repede în perioada respectivă, jumătate mai încet.

Cum s-a schimbat popularitatea acestui model față de restul catalogului: creșterea lui în descărcări, aprecieri și utilizare în fiecare perioadă, comparată cu creșterea tipică a unui model în aceeași perioadă, plus scorul său de căldură la momentul respectiv. Dacă e peste creșterea tipică, înseamnă că a crescut, dacă e sub, a scăzut. Istoricul se reconstruiește din totalurile de azi, prima zi a modelului și viteza lui de descărcare măsurată când sunt două citiri; un model care nu exista la începutul perioadei arată n/a.

Modele similare

Muse Spark 1.2 Contributor

TEXT / LLM

GPT 5.5

TEXT / LLM

Modele AI pentru generare de imagini, video și text

DeepSeek V4 Flash 0423 este un model de text pentru familia Text / LLM, listat pe ModelTrends.ai, un catalog doar pentru citire al modelelor AI open source pentru imagini, video și text. Compară-l cu alte modele Text / LLM, verifică-i scorul de căldură pentru a vedea cât este de popular și deschide-l pe PirateDiffusion sau BitVector pentru a-l încerca.

Mai multe modele Text / LLM llm deepseek raționament programare agenți context lung local

Răsfoiește după familia de modele