DeepSeek V4 Flash 0423
9192°
<deepseek-v4-flash>
支援 ModelTrends 標籤的應用程式，讓你只要在提示詞中複製這段程式碼就能執行或安裝模型，無需設定。請在支援的應用程式中尋找我們的圖示，例如下方的 Prism。
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最適合初學者。強大的工作流程，學習曲線低。
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在瀏覽器中與此模型聊天，或用一組 API 金鑰從你的程式碼呼叫它。
本地應用程式
需設定
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ModelDuel 網頁
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一次在最多 50 個檢查點/基礎模型上產生相同的提示。
本模型的指南
全部指南
DeepSeek | 1,048,576 代幣上下文 | $0.09/M 輸入，$0.18/M 輸出。DeepSeek V4 Flash 是 DeepSeek 的效率優化混合專家模型，擁有 284B 總參數和 13B 激活參數，支持 1M 代幣上下文窗口。設計用於快速推理和高吞吐量工作負載，同時保持強大的推理和編碼性能。模型包含混合注意力以高效處理長上下文。支持高與極高推理強度；極高對應最大推理。適合用於編碼助手、聊天系統及代理工作流程，強調響應速度與成本效益。
船長筆記
2026-10-13 的筆記
DeepSeek V4 Flash 是 DeepSeek 推出的 284B 參數混合專家模型，每次推理僅啟用 13B 參數，專為快速推理與高吞吐量工作負載且價格極低而設計。其混合注意力架構有效處理真實的一百萬代幣上下文視窗。適合需要具備推理與編碼能力但不想支付前沿模型價格的開發者。
以...聞名
- 一百萬代幣上下文視窗，採用高效混合注意力，非僅名義限制。
- 每次推理僅啟用 13B 參數，運行快速且成本低。
- 可調推理強度：標準、高階或最大（xhigh）模式。
- 相較推理成本，具強勁編碼與推理表現。
- 開放權重於 Hugging Face 可自我主機。
注意
- 在純知識任務與最複雜代理工作流程中，落後於兄弟模型 DeepSeek V4 Pro。
- 284B 總參數意味著自我主機需要強大硬體；下載前請確認 VRAM 要求。
- 權重在 MoE 專家使用 FP4，其他部分使用 FP8，並非所有推理框架都能順利處理混合精度。
可嘗試的提示詞
除錯棘手的非同步錯誤
這是一個 Python 非同步函式，偶爾會拋出 RuntimeError：'Task attached to a different loop'。該函式在類別中使用 asyncio.gather 並行抓取 URL，類別在 __init__ 中建立自己的事件迴圈。請解釋此錯誤發生的確切原因，並重寫該類別，使其能在同步與非同步呼叫情境下正確運作。
規劃多步代理
設計一個 Python 最小代理迴圈，使用工具呼叫回答問題：過去五任美國總統中誰的平均支持率最高？定義代理所需工具，展示迴圈邏輯，並解釋代理如何判斷何時有足夠資訊停止呼叫工具並回傳最終答案。
邏輯謎題推理
五位工程師在連續五年加入公司。Alex 早於使用 Rust 的人加入。Go 開發者第三個加入。Morgan 緊接在 Python 開發者後加入。C++ 開發者最後加入。Jamie 第二個加入。誰使用哪種語言，且他們加入的順序為何？請逐步展示推理過程。
比較
- DeepSeek V4.1 Flash開放權重模型1,048,576 代幣上下文 · $0.04/M 輸入，$0.68/M 輸出
- DeepSeek V4 Flash 0731開放權重模型1,048,576 代幣上下文 · $0.01/M 輸入，$1.28/M 輸出
- DeepSeek V4 Pro 0813開放權重模型1,048,576 代幣上下文 · $1.32/M 輸入，$3.96/M 輸出
- DeepSeek V4 Pro 0423開放權重模型1,048,576 代幣上下文 · $0.96/M 輸入，$1.91/M 輸出
更多來自 deepseek 的文字模型
常見問題
- 權重是開放的嗎？我可以本地執行 DeepSeek V4 Flash 嗎？
- 是的，權重已發布於 Hugging Face，路徑為 deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash。284B 總參數且使用 FP4/FP8 混合精度，需大量 GPU 記憶體，下載前請參考 VRAM 指南。
- DeepSeek V4 Flash 的價格與上下文視窗是多少？
- API 價格為每百萬輸入代幣 0.09 美元，輸出代幣 0.18 美元，上下文視窗為 1,048,576 代幣。
- DeepSeek V4 Flash 與 DeepSeek V4 Pro 有何不同？
- Flash 每次啟用 13B 參數，Pro 為 49B，Flash 較快且便宜；Pro 擁有 1.6T 總參數，在知識密集任務與最嚴苛代理工作流程中表現更佳，而 Flash-Max（最大推理模式）在較大思考預算下可接近 Pro 水準。
船長評語真正便宜且具長上下文推理能力的模型——開放權重使其值得在選擇封閉替代品前先試用。
Hugging Face 上的模型卡
船長根據模型自身描述與模型卡撰寫這些筆記。價格與上下文大小為撰寫時提供者資料，可能會變動。
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
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Also ranked: #12 Hottest Text / LLM model · #12 Hottest Text / LLM text model
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DeepSeek V4 Flash 0423 熱度趨勢
熱度分數，自 24 Apr 2026 起
熱度分數
9,192°
本週
▲
24.0%
9,163° 當時，9,192° 現在
本月
▲
169%
9,060° 當時，9,192° 現在
過去一年
n/a
尚未發布/追蹤
7,000°
基準值
分數範圍是從 0° 到 9,999°。低於 7,000° 的部分是留給還沒被任何來源報告的模型，它們會有一個替代數字，讓列表保持完整。7,000° 是有測量數據開始的地方：有真實數據但幾乎沒下載的模型會在基準值，之後的度數才是測量結果。基準值本身不代表模型好壞，只有基準值以上的度數才會區分模型。
+1,844°
OpenRouter 代幣
此模型在過去30天內透過 OpenRouter 處理了 14,026,338,867,497 代幣，包含提示和回答。每 10,000,000 代幣算作一次下載，共 1,402,633 次；最後一天的代幣會加入採用率。來源：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)。
+348°
採用率
大約每天 43,432 次下載，根據兩次來源讀取間的變化計算，不是用整個生命週期平均。速度佔下載項目的四分之一，能反映新熱潮，但不會讓一天的爆量超過多年累積。
顯示詳細分析
這個網站上的每個數字都可以查證。這個模型的熱度分數是 9,192°，這裡會一步步拆解它的組成，每加一項就會顯示目前的總分：基準值、每個來源增加的度數、模型類型的加分，以及權重年齡帶來的扣分。顏色對應上方圖表的區間。最後的詞彙表會解釋每個術語。
- 1從基準值開始。為什麼是 7,000° 而不是零：分數範圍是 0° 到 9,999°，低於 7,000° 的部分是留給還沒被任何來源報告的模型，它們有替代數字，讓列表完整且不會超過有數據的模型。7,000° 是有測量數據開始的地方。有真實數據但幾乎沒下載的模型會在這裡；之後的度數是測量結果，基準值以上有十個十倍下載的階段，每階段增加 300°。基準值對所有模型都一樣，不會決定排名；真正區分模型的是基準值以上的度數。7,000°累計總和
- 2加入下載量。總共 1,402,633 個下載等值，來自 OpenRouter 代幣。下載量增加十倍會增加相同的 300°，所以大小很重要，但不會主導分數。+1,844°8,844°累計總和
- 3加入採用率。目前大約每天 43,432 次下載，根據兩次讀取間的差異計算，權重是下載量的四分之一。+348°9,192°累計總和
- =熱度分數。這個模型在本網站所有排行榜上的位置。沒有其他因素會調整它。9,192°
詞彙表：這裡使用的術語
- 熱度分數
- 一個數字，表示模型目前的使用和需求程度，範圍從 0° 到 9,999°。本網站所有標示「最熱門」的排行榜都是依此排序，沒有其他排序依據。
- 底線
- 每個有實際數據的模型起始於 7,000°。分數範圍是 0° 到 9,999°；底線以下保留給沒有數據的模型，確保有數據的模型總是排名較前。底線對所有人相同，不影響排名；超過底線的度數才是評分依據。
- 下載等值
- 分數中視為下載的所有項目加總：下載本身、每個種子節點算 1,000、每張 AI Horde 圖像和每次生成網站的執行算一。
- 對數刻度
- 以十為單位計數，不是以一為單位：從 1,000 到 10,000 下載增加的度數，和從 10,000 到 100,000 增加的度數相同。這樣能防止巨頭壓過其他模型。
- 喜歡數
- 來自各來源的讚和喜歡，每個在對數刻度上算半個下載量。
- 採用率
- 模型目前每天的下載次數，根據兩次來源讀取的差異計算。權重是下載量的四分之一。
- 實測與估算
- 實測表示有兩個來源的讀數，且差異是真實的。估算表示只知道今天的總數，過去的數據則分散在模型的整個生命週期；網站會說明顯示的是哪一種。
- 種子節點
- 指在線上保留權重檔案供他人透過種子下載的人，或是提供相同服務的鏡像站。每一個種子節點算作1,000次下載。
- AI Horde
- 一個志願者網絡，利用捐贈的電腦免費生成圖片。它用某模型生成的圖片數量是公開的，每張圖片算作一次下載。
- 生成網站
- 自己托管模型並讓人使用它生成圖片的網站，例如PixAI、SeaArt和Yodayo。它們的下載量和Civitai一樣，每次生成算一次下載。
- OpenRouter 代幣
- 透過 API 提供的文字模型，如 Claude 或 GPT，沒有權重可下載，因此使用量以代幣計算：過去30天內透過 OpenRouter（許多應用使用的閘道）讀取和生成的文字片段。每 10,000,000 代幣算作一次下載。來源：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)，CC BY 4.0。
- 完整模型（檢查點）
- 權重本身，是能獨立生成的檔案。它會有額外加分，因為其他附加檔案都依賴它。
- LoRA和嵌入
- 小型附加檔案，用來引導別人的權重走向某種風格、角色或概念。它們無法獨立運行。
- 家族與權重
- 模型所建立的基礎，例如SD 1.5、SDXL、Flux或Wan。每個模型都繼承其家族權重的發布日期。
- 年齡
- 根據家族權重發布時間距今多久，扣除的度數：每年150°，最多750°。它會保留那些有多年累積下載的舊模型，防止它們從排行榜頂端消失。
- 家族加成
- 針對本站目前推廣的某個家族的LoRA給予的小幅度限制加成，會在分解中顯示。
- 替代分數
- 給尚無來源報告的模型一個穩定的最低分，讓列表保持完整。它永遠不會高於有數據的模型。
- 全新！(寬限期)
- 不到 7 天的新模型會顯示「全新！」而非分數，且不列入排名。分數從第一天開始計算，但一天大的模型成長最快，若不等待，週榜首將永遠是昨天剛出的模型，而非持續一週的。
- 趨勢
- 模型在某段時間內的成長與典型模型同期成長的比較。比典型快表示上升，比典型慢表示下降。
- 典型模型
- 目錄中的中間值：一半模型在該期間成長較快，一半較慢。
這個模型的受歡迎程度跟整個目錄相比的變化：它在每個時期的下載量、喜歡數和使用量的成長，跟同一時期一般模型的成長相比，還有當時的熱度分數。高於一般成長代表上升，低於則是下降。過去的數據是從今天的總數、模型的第一天和有兩次讀數時的下載速度推算出來的；如果模型在某時期開始時不存在，會顯示 n/a。
DeepSeek V4 Flash 0423 是 Text / LLM 系列的文字模型,收錄於 ModelTrends.ai——一個唯讀的開源 AI 圖片、影片與文字模型目錄。將它與其他 Text / LLM 模型比較、查看熱度分數了解趨勢,並在 PirateDiffusion 或 BitVector 上試用。
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