Bukás ba ang weights at puwede ko bang patakbuhin ang DeepSeek V4 Flash nang lokal?

Oo, ang weights ay inilathala sa Hugging Face sa ilalim ng deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash. Sa 284B total parameters na may FP4/FP8 mixed precision, kakailanganin mo ng malaking GPU memory para patakbuhin ito nang lokal — suriin ang VRAM guide bago mag-download.

Magkano ang DeepSeek V4 Flash at gaano kahaba ang context window?

Sa pamamagitan ng API, presyo ay $0.09 kada milyong input tokens at $0.18 kada milyong output tokens, na may context window na 1,048,576 tokens.

Paano naiiba ang DeepSeek V4 Flash sa DeepSeek V4 Pro?

Ang Flash ay nag-aactivate ng 13B parameters kada token kumpara sa 49B ng Pro, kaya mas mabilis at mas mura; ang Pro ay may 1.6T total parameters at nangunguna sa mga knowledge-heavy tasks at pinakamahirap na agent workflows, habang ang Flash-Max (maximum reasoning mode) ay maaaring lumapit sa antas ng Pro kapag binigyan ng mas malaking thinking budget.

▲

24.0%

ngayong linggo

DeepSeek V4 Flash 0423

9192°

#llm #deepseek #pangangatwiran #pag-coding #mga ahente #mahabang konteksto

Tumatakbo sa Graydient

Patakbuhin ang modelong ito

Alok / Ads

Easy Creator (Prism) Web

Walang limitasyon · flat fee

Pinakamainam para sa mga baguhan. Malalakas na workflows, madaling matutunan.

PirateDiffusion Telegram

Walang limitasyon · flat fee

Gumawa ng mga video, larawan, custom na chat personas, at iba pa.

Pro studio (SpyGlass) Web

Walang limitasyon · flat fee

Mag-browse ng mga modelo, mag-render at mag-refine mula sa kahit anong browser o telepono.

Discord bot (Vector)

Walang limitasyon · flat fee

Idagdag ang Vector sa iyong server o sumali sa Vector Discord. Gumawa ng kahit ano!

Unified Editor Web

Walang limitasyon · flat fee

Editor para sa mga larawan at video: mag-render, mag-edit, mag-upscale at iba pa sa isang pahina.

OpenRouter Terminal / API

Bayad kada token

Makipag-chat sa modelong ito sa browser o tawagan ito mula sa iyong code gamit ang isang API key.

Mga Lokal na App

Kailangang i-setup

Mag-setup ng mga lokal na programa kung kaya ng hardware ng computer mo.

ModelDuel Web

Bayad kada gamit

Gumawa ng parehong prompt sa hanggang 50 checkpoint/base models nang sabay-sabay.

Umarkila ng GPU sa cloud

Graydient Cloud GPU

Walang limitasyon · flat fee

Isang bayad, walang limitasyon sa gamit. Isang click lang para ma-install ang modelong ito.

RunPod Cloud GPU

Singil kada minuto

Umarkila ng GPU kada minuto at ikaw ang mag-setup ng modelo.

Mga gabay para sa model na ito

Pinakamahusay na lokal na LLM ayon sa gamit (Oktubre 2026): ang tamang open model para sa bawat trabaho

Gaano ba talaga kalaki ang VRAM na kailangan ko para sa local AI?

Ano ang GGUF file? Ipinaliwanag ang mga quantized na modelo (Q4, Q8, fp8, NF4)

Lahat ng gabay

DeepSeek | 1,048,576 token context | $0.09/M input, $0.18/M output. Ang DeepSeek V4 Flash ay isang efficiency-optimized Mixture-of-Experts na modelo mula sa DeepSeek na may 284B kabuuang parameters at 13B activated parameters, na sumusuporta sa 1M-token context window. Dinisenyo ito para sa mabilis na inference at high-throughput workloads, habang pinapanatili ang malakas na reasoning at coding performance. Kasama sa modelo ang hybrid attention para sa epektibong long-context processing. Sinusuportahan ang reasoning efforts na high at xhigh; ang xhigh ay tumutukoy sa max reasoning. Angkop ito para sa mga aplikasyon tulad ng coding assistants, chat systems, at agent workflows kung saan mahalaga ang responsiveness at cost efficiency.

Mga tala ng Kapitan

Isinulat ni Captain, ang editor ng bahay

Mga tala mula sa 2026-10-13

Ang DeepSeek V4 Flash ay isang 284B-parameter Mixture-of-Experts model mula sa DeepSeek, na may 13B parameters lamang na aktibo kada token, ginawa para sa mabilis na inference at high-throughput na mga gawain sa napakababang presyo. Ang hybrid attention architecture nito ay mahusay na humahawak ng tunay na one-million-token context window. Angkop ito para sa mga developer na nangangailangan ng matibay na reasoning at coding model nang hindi nagbabayad ng presyo ng mga frontier na modelo.

Kilalang-kilala sa

1M-token context window na may mahusay na hybrid attention, hindi lang nominal na limitasyon.
13B parameters lamang ang aktibo kada inference — mabilis at mura patakbuhin.
Adjustable reasoning effort: standard, high, o maximum (xhigh) modes.
Malakas sa coding at reasoning kumpara sa gastos ng inference.
Open weights na available sa Hugging Face para sa self-hosting.

Mag-ingat sa

Sa mga pure knowledge tasks at pinakamahihirap na agent workflows, nahuhuli ito sa kapatid na DeepSeek V4 Pro.
Ang 284B total parameters ay nangangailangan ng seryosong hardware para sa self-hosting; suriin ang VRAM requirements bago mag-commit.
Gumagamit ang weights ng FP4 para sa MoE experts at FP8 sa iba pa — hindi lahat ng inference stack ay maayos ang mixed precision.

Pinakamainam para sa

Pag-coding

Mga ahente at paggamit ng tool

Pangangatwiran

Mahabang konteksto

Tumakbo nang lokal

Mga prompt na subukan

I-debug ang isang mahirap na async bug

Narito ang isang Python async function na paminsan-minsan ay nagbubunga ng RuntimeError: 'Task attached to a different loop'. Ang function ay sabay-sabay na kumukuha ng mga URL gamit ang asyncio.gather sa loob ng isang klase na gumagawa ng sarili nitong event loop sa __init__. Ipaliwanag nang eksakto kung bakit ito nangyayari at isulat muli ang klase upang gumana nang tama mula sa parehong synchronous at async na mga konteksto ng pagtawag.

Planuhin ang multi-step na agent

Disenyo ng isang minimal agent loop sa Python na gumagamit ng tool calls upang sagutin ang tanong: alin sa huling limang US presidents ang may pinakamataas na average approval rating? Tukuyin ang mga tool na kailangan ng agent, ipakita ang lohika ng loop, at ipaliwanag kung paano nagdedesisyon ang agent kung sapat na ang impormasyon para itigil ang pagtawag ng mga tool at magbalik ng panghuling sagot.

Mag-isip sa pamamagitan ng logic puzzle

Limang engineer ang sumali sa isang kumpanya sa limang magkasunod na taon. Sumali si Alex bago ang taong gumagamit ng Rust. Ang Go developer ay sumali sa ikatlo. Sumunod si Morgan pagkatapos ng Python developer. Ang C++ developer ang huli. Sumali si Jamie sa pangalawa. Sino ang gumagamit ng anong wika, at sa anong pagkakasunod-sunod sila sumali? Ipakita ang iyong lohika hakbang-hakbang.

Ihambing sa

DeepSeek V4.1 Flash
Modelong bukas ang timbang
1,048,576 token na konteksto · $0.04/M input, $0.68/M output
DeepSeek V4 Flash 0731
Modelong bukas ang timbang
1,048,576 token na konteksto · $0.01/M input, $1.28/M output
DeepSeek V4 Pro 0813
Modelong bukas ang timbang
1,048,576 token na konteksto · $1.32/M input, $3.96/M output
DeepSeek V4 Pro 0423
Modelong bukas ang timbang
1,048,576 token na konteksto · $0.96/M input, $1.91/M output

Higit pang mga text model mula sa deepseek

Mga tanong na madalas itanong

Bukás ba ang weights at puwede ko bang patakbuhin ang DeepSeek V4 Flash nang lokal?: Oo, ang weights ay inilathala sa Hugging Face sa ilalim ng deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash. Sa 284B total parameters na may FP4/FP8 mixed precision, kakailanganin mo ng malaking GPU memory para patakbuhin ito nang lokal — suriin ang VRAM guide bago mag-download.
Magkano ang DeepSeek V4 Flash at gaano kahaba ang context window?: Sa pamamagitan ng API, presyo ay $0.09 kada milyong input tokens at $0.18 kada milyong output tokens, na may context window na 1,048,576 tokens.
Paano naiiba ang DeepSeek V4 Flash sa DeepSeek V4 Pro?: Ang Flash ay nag-aactivate ng 13B parameters kada token kumpara sa 49B ng Pro, kaya mas mabilis at mas mura; ang Pro ay may 1.6T total parameters at nangunguna sa mga knowledge-heavy tasks at pinakamahirap na agent workflows, habang ang Flash-Max (maximum reasoning mode) ay maaaring lumapit sa antas ng Pro kapag binigyan ng mas malaking thinking budget.

Hatol ng Kapitan
Isang tunay na mura at tunay na long-context reasoning model — ang bukás na weights ay dahilan para tingnan muna ito bago pumili ng saradong alternatibo.

Model card sa Hugging Face

Isinusulat ng Kapitan ang mga tala na ito mula sa sariling paglalarawan at model card ng modelo. Ang mga presyo at laki ng konteksto ay mula sa provider sa oras ng pagsulat at maaaring magbago.

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 ng kasikatan ng DeepSeek V4 Flash 0423

Heat score mula 24 Apr 2026

Iskor ng init

9,192°

Ngayong linggo

▲

24.0%

9,163° noon, 9,192° ngayon

Ngayong buwan

▲

169%

9,060° noon, 9,192° ngayon

Nakaraang taon

n/a

Hindi pa nailalabas/natatrack

7,000°

Floor

Ang sukat ay mula 0° hanggang 9,999°. Lahat ng nasa ibaba ng 7,000° ay para sa mga modelong wala pang ulat mula sa pinanggalingan, kaya may stand-in na numero doon para kumpleto ang mga listahan. Sa 7,000° nagsisimula ang nasusukat na datos: ang modelong may totoong datos pero halos walang downloads ay nasa floor, at ang mga sukat ay pumupuno sa mga degree sa itaas nito. Ang floor ay hindi nagsasabi ng anuman tungkol sa modelo; ang mga degree sa itaas nito ang nagkakaiba-iba at siyang naghihiwalay ng mga modelo.

+1,844°

OpenRouter tokens

14,026,338,867,497 tokens ang naproseso ng modelong ito sa pamamagitan ng OpenRouter sa nakaraang 30 araw, kasama ang mga prompt at sagot. Bawat 10,000,000 tokens ay katumbas ng isang download sa termino ng download, 1,402,633 lahat-lahat; ang mga tokens ng huling araw ay kasama sa adoption rate. Pinagmulan: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

+348°

Bilis ng pagtanggap

Mga humigit-kumulang 43,432 downloads bawat araw, sinusukat sa pagitan ng dalawang pagbabasa ng mga pinanggalingan, hindi hinuhulaan mula sa average ng buong buhay. Ang bilis ay katumbas ng isang-kapat ng term ng downloads, kaya ang bagong pagtaas ay nakikita nang hindi pinapantayan ng isang araw na spike ang mga taon ng paggamit.

Ipakita ang detalyadong paghahati

Pwedeng suriin ang bawat numero sa site na ito. Ang heat score ng modelong ito ay 9,192°, at dito ito binubuo ng paisa-isang sangkap, kasama ang tumatakbong kabuuan pagkatapos ng bawat isa: ang floor, ang mga degree na idinadagdag ng bawat pinanggalingan, ang bonus para sa uri ng modelo at ang binabawas ng edad ng mga weights nito. Ang mga kulay ay ang mga banda ng tsart sa itaas. Ang glossary sa dulo ay naglilinaw ng bawat termino.

1
Magsimula sa floor.
Bakit 7,000° at hindi zero: ang sukat ay mula 0° hanggang 9,999°, at ang bahagi sa ibaba ng 7,000° ay nakalaan para sa mga modelong wala pang ulat mula sa pinanggalingan, kaya may stand-in na numero doon para kumpleto ang mga listahan at hindi mauuna sa modelong may datos. Sa 7,000° nagsisimula ang nasusukat na datos. Ang modelong may totoong datos pero halos walang downloads ay nandito; ang lahat ng susunod ay sukat, at ang espasyo sa itaas ng floor ay may sampung hakbang na sampung beses na pagtaas sa downloads na may 300° bawat isa. Pareho ang floor para sa lahat ng modelo, kaya hindi ito nagdedesisyon; ang mga degree sa itaas nito ang nagdedesisyon.
7,000°
patuloy na kabuuan
2
Idagdag ang mga download.
1,402,633 na katumbas ng download sa lahat, mula sa OpenRouter tokens. Sampung beses na pagdagdag ng downloads ay nagdadagdag ng parehong 300°, kaya mahalaga ang laki pero hindi ito sobra sa puntos.
+1,844°
8,844°
patuloy na kabuuan
3
Idagdag ang bilis ng pagtanggap.
Mga 43,432 downloads kada araw ngayon, sinusukat sa pagitan ng dalawang readings, na may isang-kapat na bigat.
+348°
9,192°
patuloy na kabuuan
=
Ang heat score.
Kung saan nakatayo ang modelong ito sa bawat listahan ng site na ito. Wala nang ibang nagbabago nito.
9,192°

Talahulugan: ang mga terminong ginagamit dito

Heat score: Isang numero kung gaano kadalas gamitin at gusto ang isang modelo ngayon, mula 0° hanggang 9,999°. Bawat listahan sa site na ito na nagsasabing pinakamainit ay nakaayos base dito at wala nang iba pa.
Floor: Ang 7,000° na panimulang puntos ng bawat modelong may totoong datos. Ang sukatan ay mula 0° hanggang 9,999°; ang bahagi sa ilalim ng floor ay para sa mga stand-in (mga modelong walang datos), para laging mas mataas ang ranggo ng may datos kaysa wala. Pareho ang floor para sa lahat at hindi ito nagpapasya; ang mga degree sa itaas nito ang totoong sukat.
Katumbas ng download: Lahat ng tinatrato ng score bilang download, pinagsama-sama: mga download mismo, bawat torrent seeder bilang 1,000, bawat AI Horde na larawan at bawat takbo sa isang generation site bilang isa.
Log scale: Bilang ng sampu, hindi isa-isa: ang pagtaas mula 1,000 hanggang 10,000 downloads ay nagdadagdag ng parehong degree tulad ng mula 10,000 hanggang 100,000. Pinipigilan nito ang mga higante na mauna sa lahat.
Likes: Thumbs up at likes mula sa lahat ng pinanggalingan, na katumbas ng kalahati ng download sa log scale.
Bilis ng pagtanggap: Ilang downloads kada araw ang nakukuha ng modelo ngayon, mula sa pagkakaiba ng dalawang readings ng isang pinanggalingan. Isang-kapat ng bigat ng term na download.
Nasukat at tinantya: Ang nasukat ay ibig sabihin may dalawang pagbabasa mula sa isang pinagmulan at tunay ang pagkakaiba. Ang tinantya naman ay alam lang ang kabuuan ngayon at hinahati ang nakaraan sa buong buhay ng modelo; sinasabi ng site kung alin ang ipinapakita.
Seeder: Isang tao na nag-iimbak ng kopya ng weights online para ma-download ng iba gamit ang torrent, o isang naka-host na mirror na gumagawa rin nito. Bawat isa ay katumbas ng 1,000 downloads.
AI Horde: Isang volunteer network na gumagawa ng mga larawan nang libre gamit ang mga donadong computer. Pampubliko kung ilang larawan ang nagawa gamit ang isang modelo, at bawat isa ay katumbas ng isang download.
Mga generation site: Mga site na may sariling kopya ng modelo at pinapayagan ang mga tao na gumawa gamit ito, tulad ng PixAI, SeaArt at Yodayo. Ang kanilang mga downloads ay binibilang tulad ng sa Civitai at bawat generation run ay isang download.
OpenRouter tokens: Ang isang text model na pinagsisilbihan sa pamamagitan ng API, tulad ng Claude o GPT, ay walang weights na ida-download, kaya ang paggamit nito ay sinusukat sa tokens: mga piraso ng teksto na binasa at isinulat nito sa pamamagitan ng OpenRouter, isang gateway na ginagamit ng maraming apps, sa nakaraang 30 araw. Bawat 10,000,000 tokens ay katumbas ng isang download. Pinagmulan: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Buong modelo (checkpoint): Ang weights mismo, ang file na kayang mag-generate mag-isa. May bonus ito dahil nakadepende dito ang mga add-on.
LoRA at embedding: Maliit na add-on files na nagtutulak sa weights ng iba papunta sa isang estilo, karakter o konsepto. Hindi sila kayang tumakbo mag-isa.
Pamilya at weights: Ang base na pinagbuo ng modelo, tulad ng SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Lahat ng modelo ay namamana ang petsa ng release ng weights ng pamilya nito.
Edad: Mga degree na ibinabawas base sa gaano katagal nang lumabas ang weights ng pamilya: 150° kada taon, hanggang 750°. Pinananatili nito ang mga lumang downloads na may taon para mag-ipon mula sa pag-freeze sa taas ng listahan.
Pampasigla ng pamilya: Isang maliit at limitadong tulak para sa mga LoRA ng pamilyang itinataguyod ng site ngayon, palaging nakalista sa breakdown.
Stand-in score: Isang matatag na numero sa ibaba ng floor na ibinibigay sa modelong wala pang ulat mula sa pinagmulan, para kumpleto ang listahan. Hindi ito nangunguna sa modelong may datos.
Bago! (panahon ng grace): Ang isang model na mas mababa sa 7 araw ang tanda ay nagpapakita ng Bago! sa halip na score at walang puwesto sa mga ranggo. Ang score nito ay kinakalkula mula unang araw, pero ang modelong isang araw pa lang ang tanda ay lumalago nang mas mabilis kaysa sa iba, kaya kung walang paghihintay, ang #1 ng linggo ay palaging yung lumabas kahapon kaysa sa tumagal nang isang linggo.
Uso: Paano ang paglago ng modelo sa isang panahon kumpara sa karaniwang paglago ng modelo sa parehong panahon. Mas mabilis kaysa karaniwan ay pagtaas, mas mabagal ay pagbaba.
Karaniwang modelo: Gitna ng katalogo: kalahati ng mga modelo na may numero ay mas mabilis ang paglago sa panahon, kalahati ay mas mabagal.

Paano gumalaw ang kasikatan ng modelong ito kumpara sa ibang mga nasa katalogo: ang paglago nito sa downloads, likes, at paggamit sa bawat panahon, sinusukat laban sa karaniwang paglago ng modelo sa parehong panahon, kasama ang heat score nito sa panahong iyon. Kapag mas mataas kaysa sa karaniwan, ibig sabihin ay pagtaas, kapag mas mababa ay pagbaba. Binubuo ang nakaraan mula sa mga kabuuan ngayon, unang araw ng modelo at sukat na bilis ng pag-download kung may dalawang sukat; ang modelong hindi pa umiiral sa simula ng panahon ay nagpapakita ng n/a.

Mga katulad na model

Qwen3 30B A3B Instruct 2507

Mga AI model para sa paggawa ng larawan, video at teksto

Ang DeepSeek V4 Flash 0423 ay isang text model para sa pamilyang Text / LLM na nakalista sa ModelTrends.ai, isang read-only na catalog ng mga open source AI model para sa larawan, video at teksto. Ikumpara ito sa ibang Text / LLM model, tingnan ang heat score nito para makita kung gaano ito kasikat, at buksan ito sa PirateDiffusion o BitVector para subukan.

Higit pang Text / LLM model Higit pang Text / LLM Teksto / LLM llm deepseek pangangatwiran pag-coding mga ahente mahabang konteksto lokal

Mag-browse ayon sa pamilya ng model