DeepSeek V4 Flash 0731
9301°
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DeepSeek | 1,048,576 token context | $0.01/M input, $1.28/M output. DeepSeek V4 Flash 0731 is a sparse mixture-of-experts model from DeepSeek, with 13B active parameters out of 284B total. This re-post-trained revision is suited for coding, reasoning, and agent workflows. This is the GA release of DeepSeek V4 Flash.
Guías para este modelo
Mejor LLM local según el uso (octubre 2026): el modelo abierto adecuado para cada tarea
¿Cuánta VRAM necesito realmente para IA local?
Pesos abiertos vs código abierto vs solo API: lo que realmente puedes hacer
¿Qué es un archivo GGUF? Modelos cuantizados explicados (Q4, Q8, fp8, NF4)
Notas del capitán
Notas del 2026-10-13
DeepSeek V4 Flash 0731 es un modelo de mezcla de expertos dispersos de DeepSeek con 13B parámetros activos extraídos de un total de 284B, construido para codificación, razonamiento y flujos agenticos. El lanzamiento GA mejora sustancialmente su preview, superando a DeepSeek V4 Pro en varios benchmarks agenticos a pesar de activar muchos menos parámetros. Es ideal para desarrolladores que quieren rendimiento de frontera en agentes y codificación a bajo precio de API, o que desean autoalojar un modelo MoE serio.
Conocido por
- Fuerte codificación agentica: altas puntuaciones en DeepSWE, NL2Repo y benchmarks terminales
- Ventana de contexto de 1M tokens para bases de código largas y sesiones agenticas extendidas
- Decodificación especulativa integrada vía DSpark para inferencia más rápida en vLLM
- Esfuerzo de razonamiento ajustable: deliberación baja, alta o máxima por llamada
- Pesos abiertos en Hugging Face, ejecutable en hardware multi-GPU con vLLM
Cuidado con
- No tiene plantilla estándar Jinja para chat; debes usar los scripts de codificación personalizados de DeepSeek para formatear prompts correctamente.
- 284B parámetros totales significa que el autoalojamiento requiere hardware multi-GPU serio — no es un modelo para laptop.
- Los tokens de salida cuestan 32 veces más que los de entrada; las sesiones agenticas largas con salida verbosa suman rápido.
Prompts para probar
Tarea autónoma en repositorio
Trabajas en un repositorio Python con una API Flask y backend PostgreSQL. El endpoint /users devuelve todas las filas de la tabla users pero no tiene paginación. Añade paginación basada en cursor usando un cursor de timestamp created_at. Muestra la ruta actualizada, funciones helper nuevas y la consulta SQL. Explica tu razonamiento antes de escribir código.
Puzzle difícil de depuración
Una función async Python obtiene URLs concurrentemente con asyncio.gather. Bajo carga a veces lanza RuntimeError: Session is closed. La sesión se crea una vez a nivel de módulo. Revisa todas las causas plausibles, ordénalas por probabilidad y escribe una implementación corregida que elimine la condición de carrera.
Plan agente de múltiples pasos
Tienes acceso a una terminal bash, un intérprete Python y la capacidad de leer y escribir archivos. Un archivo CSV llamado sales.csv tiene columnas: date, region, product, revenue. Planea y ejecuta los pasos para producir un informe resumen mostrando ingresos totales por región y producto principal por región, luego guárdalo como report.md.
Comparar con
- DeepSeek V4.1 FlashModelo con pesos abiertosContexto de 1,048,576 tokens · $0.04/M entrada, $0.68/M salida
- DeepSeek V4 Flash 0423Modelo con pesos abiertosContexto de 1,048,576 tokens · $0.09/M entrada, $0.18/M salida
- DeepSeek V4 Pro 0813Modelo con pesos abiertosContexto de 1,048,576 tokens · $1.32/M entrada, $3.96/M salida
- DeepSeek V4 Pro 0423Modelo con pesos abiertosContexto de 1,048,576 tokens · $0.96/M entrada, $1.91/M salida
Más modelos de texto de deepseek
Preguntas frecuentes
- ¿Los pesos son abiertos y puedo ejecutar esto localmente?
- Sí — los pesos están en Hugging Face en deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731. El autoalojamiento requiere hardware multi-GPU capaz de manejar un modelo MoE de 284B parámetros; el ejemplo propio de DeepSeek usa un nodo 4×GB300 con vLLM.
- ¿Cuánto cuesta y qué tamaño de contexto tiene?
- Por API cuesta $0.02 por millón de tokens de entrada y $0.64 por millón de tokens de salida, con una ventana de contexto de 1,048,576 tokens.
- ¿En qué se diferencia de DeepSeek V4 Pro?
- V4 Flash 0731 activa solo 13B parámetros frente al mayor conteo activo de V4 Pro, pero supera a V4 Pro en todos los benchmarks agenticos publicados por DeepSeek, siendo la mejor opción para cargas de trabajo de agentes y codificación a menor costo de inferencia.
Veredicto del capitánUn caso raro donde el nivel 'flash' realmente supera al 'pro' en las tareas que más importan — codificación agentica — y cuesta una fracción para ejecutar.
Ficha del modelo en Hugging Face
El capitán escribe estas notas a partir de la descripción y ficha del modelo. Los precios y tamaños de contexto son los del proveedor al momento de escribir y pueden cambiar.
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
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Also ranked: #5 Hottest Text / LLM model · #5 Hottest Text / LLM text model
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Tendencia de popularidad de DeepSeek V4 Flash 0731
Puntuación de calor desde 31 Jul 2026
Puntuación de popularidad
9,301°
Esta semana
▲
18.4%
9,278° entonces, 9,301° ahora
Este mes
▲
137%
9,185° entonces, 9,301° ahora
Último año
n/a
No fue lanzado/seguido
7,000°
Piso
La escala va de 0° a 9,999°. Todo lo que está por debajo de 7,000° se reserva para modelos que ninguna fuente reporta aún, que llevan un número provisional ahí para que las listas se mantengan completas. 7,000° es donde empiezan los datos medidos: un modelo con datos reales pero casi sin descargas se sitúa en el piso, y las mediciones llenan los grados por encima. El piso no dice nada sobre el modelo; solo los grados por encima lo hacen, y son los que separan un modelo de otro.
+1,938°
Tokens de OpenRouter
28,896,982,056,080 tokens procesados por este modelo a través de OpenRouter en los últimos 30 días, sumando prompts y respuestas. Cada 10,000,000 tokens cuentan como una descarga en el periodo de descargas, 2,889,698 en total; los tokens del último día se suman a la tasa de adopción. Fuente: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).
+363°
Tasa de adopción
Unos 69,105 descargas al día, medidos entre dos lecturas de las fuentes, nunca estimados a partir de un promedio de toda la vida. La velocidad pesa un cuarto del término de descargas, así que un aumento reciente se nota sin que un pico de un día supere años de uso.
Mostrar desglose detallado
Cada número en este sitio se puede verificar. La puntuación de popularidad de este modelo es 9,301°, y aquí se construye un ingrediente a la vez, con el total acumulado después de cada uno: el piso, los grados que añade cada fuente, el bono por el tipo de modelo y lo que la antigüedad de sus pesos resta. Los colores son las bandas del gráfico de arriba. El glosario al final define cada término.
- 1Empieza en el piso.Por qué 7,000° y no cero: la escala va de 0° a 9,999°, y la parte por debajo de 7,000° está reservada para modelos que ninguna fuente reporta aún, que llevan un número provisional ahí para que las listas se mantengan completas y nunca superen a un modelo con datos. 7,000° es donde empiezan los datos medidos. Un modelo con datos reales pero casi sin descargas está aquí; todo lo que sigue es medición, y el espacio sobre el piso tiene diez pasos de diez veces más descargas a 300° cada uno. El piso es igual para todos los modelos, así que no decide nada; los grados por encima sí.7,000°total acumulado
- 2Suma las descargas.2,889,698 equivalentes a descargas en total, de Tokens de OpenRouter. Diez veces las descargas suman el mismo 300°, así que el tamaño importa pero nunca domina la puntuación.+1,938°8,938°total acumulado
- 3Añade la tasa de adopción.Unos 69,105 descargas al día ahora mismo, medido entre dos lecturas, con un cuarto del peso.+363°9,301°total acumulado
- =La puntuación heat.Dónde está este modelo en cada lista de este sitio. Nada más la ajusta.9,301°
Glosario: los términos usados aquí
- Puntuación heat
- Un número que muestra cuánto se usa y quiere un modelo ahora mismo, de 0° a 9,999°. Cada lista en este sitio que dice más popular está ordenada por esto y nada más.
- Piso
- Los 7,000° con los que empieza todo modelo con datos reales. La escala va de 0° a 9,999°; la parte bajo el piso está reservada para sustitutos (modelos sin datos), para que un modelo con datos siempre esté por encima de uno sin. El piso es igual para todos y no decide nada; los grados sobre él son la medida.
- Equivalentes a descargas
- Todo lo que la puntuación trata como una descarga, sumado: las descargas mismas, cada seeder de torrent como 1,000, cada imagen de AI Horde y cada ejecución en un sitio de generación como uno.
- Escala logarítmica
- Cuenta de a decenas, no de a uno: pasar de 1,000 a 10,000 descargas suma los mismos grados que pasar de 10,000 a 100,000. Evita que los gigantes opaquen todo lo demás.
- Likes
- Pulgares arriba y likes de todas las fuentes, valen la mitad de una descarga cada uno en la escala logarítmica.
- Tasa de adopción
- Cuántas descargas al día recibe un modelo ahora mismo, según la diferencia entre dos lecturas de una fuente. Un cuarto del peso del término de descarga.
- Medido y estimado
- Medido significa que hay dos lecturas de una fuente y la diferencia es real. Estimado significa que solo se conoce el total de hoy y el pasado se distribuye a lo largo de la vida del modelo; el sitio indica cuál está mostrando.
- Seeder
- Alguien que mantiene una copia de los pesos en línea para que otros la descarguen por torrent, o un espejo alojado que hace lo mismo. Cada uno cuenta como 1,000 descargas.
- AI Horde
- Una red de voluntarios que genera imágenes gratis en computadoras donadas. El número de imágenes que ha hecho con un modelo es público, y cada una cuenta como una descarga.
- Sitios de generación
- Sitios que alojan sus propias copias de un modelo y permiten que la gente genere con él, como PixAI, SeaArt y Yodayo. Sus descargas cuentan igual que las de Civitai y cada generación cuenta como una descarga.
- Tokens de OpenRouter
- Un modelo de texto servido mediante una API, como Claude o GPT, no tiene pesos para descargar, por lo que su uso se mide en tokens: fragmentos de texto que leyó y escribió a través de OpenRouter, una puerta de acceso que usan muchas apps, durante los últimos 30 días. Cada 10,000,000 tokens cuentan como una descarga. Fuente: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Modelo completo (checkpoint)
- Los pesos en sí, el archivo que genera por sí solo. Tiene un bono porque los complementos dependen de él.
- LoRA y embedding
- Archivos pequeños que dirigen los pesos de otro hacia un estilo, personaje o concepto. No pueden funcionar solos.
- Familia y pesos
- La base sobre la que se construye un modelo, como SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Cada modelo hereda la fecha de lanzamiento de los pesos de su familia.
- Antigüedad
- Grados descontados según hace cuánto salieron los pesos de la familia: 150° por año, hasta 750°. Mantiene las descargas antiguas que tuvieron años para acumularse congelando la cima de la lista.
- Impulso de familia
- Un pequeño empujón limitado para LoRAs de una familia que este sitio está promoviendo ahora, siempre listado en el desglose.
- Puntaje provisional
- Un número estable por debajo del mínimo dado a un modelo que aún no tiene reportes de fuentes, para que las listas estén completas. Nunca se posiciona por encima de un modelo con datos.
- ¡Nuevo! (periodo de gracia)
- Un modelo con menos de 7 días muestra ¡Nuevo! en lugar de una puntuación y no ocupa lugar en los rankings. Su puntuación se calcula desde el primer día, pero un modelo de un día crece más rápido que cualquier otro, así que sin este periodo el #1 de la semana siempre sería el que salió ayer en vez del que se mantuvo una semana.
- Tendencia
- Cómo el crecimiento de un modelo en un período se compara con el crecimiento típico de modelos en ese mismo período. Más rápido que lo típico se lee como subida, más lento como bajada.
- Modelo típico
- El punto medio del catálogo: la mitad de los modelos con cifras crecieron más rápido en el período, la otra mitad más lento.
Cómo se ha movido la popularidad de este modelo frente al resto del catálogo: su crecimiento en descargas, likes y uso en cada periodo, medido contra el crecimiento típico de un modelo en el mismo periodo, con su puntuación de calor en ese momento. Por encima del crecimiento típico se lee como un aumento, por debajo como una caída. El pasado se reconstruye a partir de los totales de hoy, el primer día del modelo y su velocidad de descarga medida cuando hay dos lecturas; un modelo que no existía al inicio de un periodo muestra n/a.
DeepSeek V4 Flash 0731 es un modelo de texto para la familia Text / LLM listado en ModelTrends.ai, un catálogo de solo lectura de modelos de IA de imagen, vídeo y texto de código abierto. Compáralo con otros modelos Text / LLM y consulta su puntuación de calor para ver su tendencia.
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