Открыты ли веса и могу ли я запускать DeepSeek V4 Flash локально?

Да, веса опубликованы на Hugging Face под deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash. При 284 млрд параметров в смешанной точности FP4/FP8 потребуется значительный объём видеопамяти — проверьте руководство по VRAM перед загрузкой.

Сколько стоит DeepSeek V4 Flash и каков размер контекста?

Через API цена $0.09 за миллион входных токенов и $0.18 за миллион выходных, контекст — 1 048 576 токенов.

Чем DeepSeek V4 Flash отличается от DeepSeek V4 Pro?

Flash активирует 13 млрд параметров на токен против 49 млрд у Pro, что делает её быстрее и дешевле; Pro имеет 1.6 трлн параметров и лучше справляется с задачами, требующими знаний и сложными агентскими сценариями, хотя Flash-Max (максимальный режим рассуждений) может приблизиться к уровню Pro при большом бюджете на размышления.

▲

24.0%

эта неделя

DeepSeek V4 Flash 0423

9192°

#llm #deepseek #логика #программирование #агенты #длинный контекст

Работает на Graydient

Запустить модель

Предложения / Реклама

Easy Creator (Prism) Веб

Безлимит · фиксированная плата

Лучшее для новичков. Мощные рабочие процессы, низкий порог вхождения.

PirateDiffusion Telegram

Безлимит · фиксированная плата

Создавай видео, изображения, кастомных чат-персонажей и многое другое.

Pro studio (SpyGlass) Веб

Безлимит · фиксированная плата

Просматривай модели, рендерь и дорабатывай с любого браузера или телефона.

Discord bot (Vector)

Безлимит · фиксированная плата

Добавь Vector на свой сервер или присоединяйся к Vector Discord. Создавай что угодно!

Unified Editor Веб

Безлимит · фиксированная плата

Редактор для изображений и видео: рендер, редактирование, увеличение и многое другое на одной странице.

OpenRouter Терминал / API

Плата за токен

Общайся с этой моделью в браузере или вызывай её из кода с одним API-ключом.

Программы на компьютере

Требуется настройка

Устанавливай локальные программы, если у тебя мощный компьютер.

ModelDuel Веб

Платить за использование

Генерируйте одинаковый запрос сразу на до 50 контрольных точках/базовых моделях.

Аренда GPU в облаке

Graydient Cloud GPU

Безлимит · фиксированная плата

Фиксированная плата, неограниченное использование. Модель устанавливается в один клик.

RunPod Cloud GPU

Поминутная оплата

Арендуйте GPU поминутно и настройте модель сами.

Руководства по этой модели

Лучшие локальные LLM по задачам (октябрь 2026): подходящая открытая модель для каждой работы

Сколько VRAM мне действительно нужно для локального ИИ?

Что такое файл GGUF? Объяснение квантизированных моделей (Q4, Q8, fp8, NF4)

Все руководства

DeepSeek | контекст 1 048 576 токенов | $0.09/тыс. входных, $0.18/тыс. выходных. DeepSeek V4 Flash — оптимизированная по эффективности модель Mixture-of-Experts от DeepSeek с 284B параметров и 13B активируемых параметров, поддерживающая окно контекста в 1M токенов. Предназначена для быстрого вывода и высокопроизводительных нагрузок, сохраняя при этом сильные возможности рассуждения и кодирования. Модель включает гибридное внимание для эффективной обработки длинного контекста. Поддерживаются уровни усилий рассуждения high и xhigh; xhigh соответствует максимальному рассуждению. Хорошо подходит для приложений, таких как помощники по кодированию, чат-системы и агентские рабочие процессы, где важны отзывчивость и экономия затрат.

Заметки капитана

Написано Captain, главным редактором

Заметки от 2026-10-13

DeepSeek V4 Flash — модель Mixture-of-Experts с 284 млрд параметров от DeepSeek, с активацией только 13 млрд параметров на токен, созданная для быстрого вывода и высокопроизводительных задач по очень низкой цене. Её гибридная архитектура внимания эффективно обрабатывает настоящий контекст длиной в миллион токенов. Подходит разработчикам, которым нужна способная модель для рассуждений и программирования без оплаты за флагманские модели.

Известен

Контекст в 1 миллион токенов с эффективным гибридным вниманием, а не номинальный лимит.
Активация только 13 млрд параметров на вывод — быстро и дешево.
Регулируемая глубина рассуждений: стандартный, высокий и максимальный (xhigh) режимы.
Сильные показатели в кодировании и рассуждениях относительно стоимости вывода.
Открытые веса доступны на Hugging Face для самостоятельного хостинга.

Остерегайтесь

В задачах чистых знаний и самых сложных агентских рабочих процессах уступает DeepSeek V4 Pro.
284 млрд параметров — серьёзные требования к оборудованию для локального запуска; проверьте требования к VRAM перед загрузкой.
Веса используют FP4 для экспертов MoE и FP8 в остальном — не все стеки вывода корректно работают с такой смешанной точностью.

Лучше всего подходит для

Программирование

Агенты и использование инструментов

Логика

Длинный контекст

Работает локально

Подсказки для проб

Отладка сложной async-ошибки

Вот Python async-функция, которая иногда вызывает RuntimeError: 'Task attached to a different loop'. Функция параллельно загружает URL с помощью asyncio.gather внутри класса, который создаёт собственный event loop в __init__. Объясните, почему это происходит, и перепишите класс так, чтобы он корректно работал как из синхронного, так и из асинхронного контекста.

Планирование многошагового агента

Спроектируйте минимальный цикл агента на Python, который с помощью вызовов инструментов ответит на вопрос: какой из последних пяти президентов США имел самый высокий средний рейтинг одобрения? Определите необходимые инструменты, покажите логику цикла и объясните, как агент решает, когда достаточно информации, чтобы остановиться и вернуть ответ.

Рассуждение через логическую задачу

Пять инженеров пришли в компанию в пять последовательных лет. Алекс пришёл раньше человека, который использует Rust. Разработчик Go пришёл третьим. Морган пришёл сразу после разработчика Python. Разработчик C++ пришёл последним. Джейми пришёл вторым. Кто какой язык использует и в каком порядке пришли? Покажите рассуждения шаг за шагом.

Сравнить с

DeepSeek V4.1 Flash
Модель с открытыми весами
контекст из 1,048,576 токенов · $0.04/M вход, $0.68/M выход
DeepSeek V4 Flash 0731
Модель с открытыми весами
контекст из 1,048,576 токенов · $0.01/M вход, $1.28/M выход
DeepSeek V4 Pro 0813
Модель с открытыми весами
контекст из 1,048,576 токенов · $1.32/M вход, $3.96/M выход
DeepSeek V4 Pro 0423
Модель с открытыми весами
контекст из 1,048,576 токенов · $0.96/M вход, $1.91/M выход

Больше текстовых моделей от deepseek

Часто задаваемые вопросы

Открыты ли веса и могу ли я запускать DeepSeek V4 Flash локально?: Да, веса опубликованы на Hugging Face под deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash. При 284 млрд параметров в смешанной точности FP4/FP8 потребуется значительный объём видеопамяти — проверьте руководство по VRAM перед загрузкой.
Сколько стоит DeepSeek V4 Flash и каков размер контекста?: Через API цена $0.09 за миллион входных токенов и $0.18 за миллион выходных, контекст — 1 048 576 токенов.
Чем DeepSeek V4 Flash отличается от DeepSeek V4 Pro?: Flash активирует 13 млрд параметров на токен против 49 млрд у Pro, что делает её быстрее и дешевле; Pro имеет 1.6 трлн параметров и лучше справляется с задачами, требующими знаний и сложными агентскими сценариями, хотя Flash-Max (максимальный режим рассуждений) может приблизиться к уровню Pro при большом бюджете на размышления.

Вердикт капитана
Действительно дешёвая модель с длинным контекстом для рассуждений — открытые веса делают её достойной рассмотрения перед выбором закрытых альтернатив.

Карточка модели на Hugging Face

Капитан пишет эти заметки на основе описания модели и карточки модели. Цены и размеры контекста указаны на момент написания и могут измениться.

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

Тренд популярности DeepSeek V4 Flash 0423

Показатель популярности с 24 Apr 2026

Индекс популярности

9,192°

Эта неделя

▲

24.0%

9,163° тогда, 9,192° сейчас

Этот месяц

▲

169%

9,060° тогда, 9,192° сейчас

Прошлый год

n/a

Еще не выпущено/не отслеживается

7,000°

Базовый уровень

Шкала от 0° до 9 999°. Всё ниже 7,000° отведено моделям, по которым ещё нет данных от источников — им дают временное число, чтобы списки были полными. 7,000° — это начало измеренных данных: модель с реальными данными, но почти без скачиваний, стоит на этом уровне, а измерения добавляют градусы сверху. Базовый уровень ничего не говорит о модели; только градусы сверху её отличают.

+1,844°

Токены OpenRouter

14,026,338,867,497 токенов обработано этой моделью через OpenRouter за последние 30 дней, вместе с подсказками и ответами. Каждые 10,000,000 токенов считаются за одно скачивание в термине скачиваний, всего 1,402,633; токены последнего дня учитываются в коэффициенте роста. Источник: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

+348°

Темп внедрения

Около 43,432 скачиваний в день, измеряется между двумя замерами источников, не считается по среднему за всё время. Скорость считается как четверть от общего показателя скачиваний, чтобы свежий всплеск был виден, но однодневный пик не перебивал годы использования.

Показать подробности

Каждое число на этом сайте можно проверить. Рейтинг популярности этой модели — 9,192°, и здесь он построен по частям, с итогом после каждого шага: базовый уровень, градусы, добавляемые каждым источником, бонус за тип модели и вычет за возраст весов. Цвета соответствуют диапазонам на графике выше. В конце есть словарь, где объяснены все термины.

1
Начинаем с базового уровня.
Почему 7,000°, а не ноль: шкала от 0° до 9 999°, и часть ниже 7,000° отведена моделям без данных от источников — им дают временное число, чтобы списки были полными и они не обгоняли модели с данными. 7,000° — начало измеренных данных. Модель с реальными данными, но почти без скачиваний, стоит здесь; всё, что дальше, — измерения, а пространство выше базового уровня содержит десять десятикратных шагов скачиваний по 300° каждый. Базовый уровень одинаков для всех моделей, он ничего не решает; решают градусы сверху.
7,000°
текущий итог
2
Добавь загрузки.
1,402,633 эквивалентов загрузок всего, с Токены OpenRouter. Десятикратное увеличение загрузок добавляет те же 300°, так что размер важен, но не доминирует в оценке.
+1,844°
8,844°
текущий итог
3
Добавь темп внедрения.
Примерно 43,432 загрузок в день сейчас, измерено между двумя замерами, с четвертью веса.
+348°
9,192°
текущий итог
=
Итоговый показатель heat.
Где эта модель находится в каждом списке на этом сайте. Ничто другое на него не влияет.
9,192°

Глоссарий: используемые здесь термины

Показатель heat: Одно число, показывающее, насколько модель сейчас используется и востребована, от 0° до 9,999°. Все списки на сайте с пометкой hottest сортируются именно по нему.
Минимум: 7,000° — стартовая точка для каждой модели с реальными данными. Шкала от 0° до 9,999°; часть ниже минимума отведена для моделей без данных, чтобы модели с данными всегда были выше. Минимум одинаков для всех и ничего не решает; градусы выше него — это измерение.
Эквиваленты загрузок: Всё, что считается как загрузка в оценке, сложенное вместе: сами загрузки, каждый сид торрента считается за 1,000, каждое изображение AI Horde и каждый запуск на сайте генерации считаются за один.
Логарифмическая шкала: Счёт по десяткам, а не по единицам: переход от 1,000 к 10,000 загрузок добавляет столько же градусов, сколько от 10,000 к 100,000. Это не даёт гигантам заглушать всё остальное.
Лайки: Одобрения и лайки со всех источников, каждый стоит половину загрузки на логарифмической шкале.
Темп внедрения: Сколько загрузок в день получает модель сейчас, по разнице между двумя замерами источника. Четверть веса от термина загрузки.
Измерено и оценено: Измерено значит, что есть два показания источника, и разница реальна. Оценено значит, что известна только сегодняшняя сумма, а прошлое распределено по жизни модели; сайт показывает, что именно отображается.
Сидер: Кто-то, кто хранит копию весов онлайн, чтобы другие могли скачать через торрент, или размещённое зеркало, делающие то же самое. Каждый такой считается за 1000 загрузок.
AI Horde: Волонтёрская сеть, которая бесплатно генерирует изображения на пожертвованных компьютерах. Количество изображений, созданных с моделью, публично, и каждое считается за одну загрузку.
Сайты генерации: Сайты, которые хранят свои копии модели и позволяют людям генерировать с ней, например PixAI, SeaArt и Yodayo. Их загрузки считаются как у Civitai, и каждый запуск генерации — за одну загрузку.
Токены OpenRouter: Текстовая модель, обслуживаемая через API, такая как Claude или GPT, не имеет весов для скачивания, поэтому её использование измеряется токенами: кусочками текста, которые она прочитала и написала через OpenRouter, шлюз, который используют многие приложения, за последние 30 дней. Каждые 10,000,000 токенов считаются за одно скачивание. Источник: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Полная модель (чекпоинт): Сами веса, файл, который генерирует самостоятельно. Получает бонус, потому что от него зависят дополнения.
LoRA и эмбеддинг: Небольшие файлы-дополнения, которые направляют чужие веса в сторону стиля, персонажа или концепции. Они не могут работать сами по себе.
Семейство и веса: База, на которой построена модель, например SD 1.5, SDXL, Flux или Wan. Каждая модель наследует дату выпуска весов своего семейства.
Возраст: Градусы снимаются за то, как давно вышли веса семейства: 150° в год, максимум 750°. Старые загрузки, которые успели накопиться за годы, остаются вверху списка.
Буст семейства: Небольшой ограниченный толчок для LoRA из семейства, которое этот сайт сейчас продвигает, всегда указан в разбивке.
Оценка-замена: Стабильное число ниже минимального, даваемое модели, о которой ещё нет данных, чтобы списки были полными. Никогда не выше модели с данными.
Новинка! (период ожидания): Модель младше 7 дней показывает Новинка! вместо оценки и не занимает место в рейтинге. Её оценка вычисляется с первого дня, но модель в один день растёт быстрее всего, поэтому без ожидания #1 недели всегда была бы модель, вышедшая вчера, а не та, что держалась неделю.
Тренд: Как рост модели за период сравнивается с типичным ростом модели за тот же период. Быстрее типичного — рост, медленнее — падение.
Типичная модель: Средина каталога: половина моделей с цифрой росли быстрее за период, половина медленнее.

Как менялась популярность этой модели по сравнению с остальным каталогом: её рост по загрузкам, лайкам и использованию за каждый период, измеренный относительно типичного роста моделей за тот же период, с учётом её текущего показателя heat score. Если выше типичного роста — значит рост, если ниже — спад. Прошлое восстанавливается по сегодняшним итогам, первому дню модели и скорости загрузок, если есть два замера; если модель не существовала в начале периода, показывается n/a.

Похожие модели

ИИ-модели для генерации изображений, видео и текста

DeepSeek V4 Flash 0423 — это текстовая модель для семейства Text / LLM, представленная на ModelTrends.ai, каталоге открытых ИИ-моделей для изображений, видео и текста, доступном только для чтения. Сравните её с другими моделями Text / LLM, посмотрите индекс популярности, чтобы оценить тренд, и откройте её на PirateDiffusion или BitVector, чтобы попробовать.

Другие модели Text / LLM Другие Текст / LLM Text / LLM llm deepseek логика программирование агенты длинный контекст локально

Обзор по семействам моделей