Чи відкриті ваги і чи можна запускати DeepSeek V4 Flash локально?

Так, ваги опубліковані на Hugging Face під deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash. З 284 млрд параметрів у змішаній точності FP4/FP8 вам знадобиться значна пам’ять GPU для локального запуску — перевірте гайд по VRAM перед завантаженням.

Скільки коштує DeepSeek V4 Flash і який розмір контексту?

Через API ціна $0,09 за мільйон вхідних токенів і $0,18 за мільйон вихідних, контекстне вікно — 1 048 576 токенів.

Чим DeepSeek V4 Flash відрізняється від DeepSeek V4 Pro?

Flash активує 13 млрд параметрів на токен проти 49 млрд у Pro, що робить її швидшою і дешевшою; Pro має 1,6 трлн параметрів і краща у знаннєвих завданнях і найвимогливіших агентських робочих процесах, тоді як Flash-Max (максимальний режим мислення) може наблизитися до рівня Pro при більшому бюджеті на обробку.

▲

24.0%

цього тижня

DeepSeek V4 Flash 0423

9192°

#llm #deepseek #логіка #кодування #агенти #довгий контекст

Працює на Graydient

Запустити модель

Пропозиції / Реклама

Easy Creator (Prism) Веб

Безліміт · фіксована ціна

Найкраще для початківців. Потужні робочі процеси, низький поріг входження.

PirateDiffusion Telegram

Безліміт · фіксована ціна

Створюйте відео, зображення, індивідуальні чат-персони та більше.

Pro studio (SpyGlass) Веб

Безліміт · фіксована ціна

Переглядай моделі, рендерь і вдосконалюй з будь-якого браузера чи телефону.

Discord bot (Vector)

Безліміт · фіксована ціна

Додайте Vector на свій сервер або приєднуйтесь до Vector Discord. Створюйте будь-що!

Unified Editor Веб

Безліміт · фіксована ціна

Редактор для зображень і відео: рендер, редагування, збільшення якості та інше на одній сторінці.

OpenRouter Термінал / API

Платити за токен

Спілкуйся з цією моделлю у браузері або викликай її з коду за допомогою одного API ключа.

Локальні додатки Локально

Потрібне налаштування

Встановлюй локальні програми, якщо твій комп'ютер достатньо потужний.

ModelDuel Веб

Оплата за використання

Генеруйте той самий запит одночасно на до 50 контрольних/базових моделях.

Орендувати GPU у хмарі

Graydient Хмарна GPU

Безліміт · фіксована ціна

Фіксована ціна, необмежене використання. Ця модель встановлюється в один клік.

RunPod Хмарна GPU

Похвилинна оплата

Орендуйте GPU похвилинно та налаштуйте модель самостійно.

Посібники до цієї моделі

Найкращі локальні LLM за випадками використання (жовтень 2026): правильна відкрита модель для кожного завдання

Скільки VRAM мені справді потрібно для локального ШІ?

Що таке файл GGUF? Пояснення квантизованих моделей (Q4, Q8, fp8, NF4)

Усі посібники

DeepSeek | контекст 1,048,576 токенів | $0.09/M вхід, $0.18/M вихід. DeepSeek V4 Flash — це оптимізована за ефективністю mixture-of-experts модель від DeepSeek з 284B загальних параметрів і 13B активованих, що підтримує контекстне вікно 1M токенів. Вона призначена для швидкого інференсу та високопродуктивних навантажень, зберігаючи при цьому сильні показники логічного мислення та кодування. Модель включає гібридну увагу для ефективної обробки довгого контексту. Підтримуються рівні зусиль мислення high і xhigh; xhigh відповідає максимальному мисленню. Добре підходить для застосувань, таких як помічники кодування, чат-системи та агентські робочі процеси, де важливі швидкість реакції та економічність.

Нотатки капітана

Написано Captain, головним редактором

Нотатки від 2026-10-13

DeepSeek V4 Flash — це модель Mixture-of-Experts із 284 млрд параметрів від DeepSeek, з активованими лише 13 млрд параметрів на токен, створена для швидкого виводу та високої пропускної здатності за дуже низькою ціною. Її гібридна архітектура уваги ефективно обробляє справжнє контекстне вікно на мільйон токенів. Підходить розробникам, які потребують потужної моделі для мислення та кодування без оплати цін флагманських моделей.

Відомий за

Контекстне вікно на 1 млн токенів із ефективною гібридною увагою, а не просто номінальним лімітом.
Активується лише 13 млрд параметрів на виклик — швидко і дешево.
Регульований рівень мислення: стандартний, високий або максимальний (xhigh).
Відмінна продуктивність у кодуванні та мисленні відносно вартості виклику.
Відкриті ваги доступні на Hugging Face для самостійного хостингу.

Зверніть увагу на

У чисто знаннєвих завданнях і найскладніших агентських робочих процесах поступається DeepSeek V4 Pro.
284 млрд параметрів означають серйозні апаратні вимоги для локального запуску; перевірте вимоги до VRAM перед використанням.
Ваги використовують FP4 для експертів MoE і FP8 для інших — не всі інференс-стеки коректно працюють із змішаною точністю.

Найкраще для

Кодування

Агенти та використання інструментів

Міркування

Довгий контекст

Працює локально

Підказки для спроби

Виправлення складної асинхронної помилки

Ось Python-асинхронна функція, яка час від часу викликає RuntimeError: 'Task attached to a different loop'. Функція одночасно отримує URL-адреси за допомогою asyncio.gather у класі, який створює власний цикл подій у __init__. Поясніть, чому це відбувається, і перепишіть клас так, щоб він коректно працював як у синхронному, так і в асинхронному контекстах виклику.

Планування багатокрокового агента

Спроєктуйте мінімальний агентський цикл на Python, який використовує виклики інструментів для відповіді на питання: хто з останніх п’яти президентів США мав найвищий середній рейтинг схвалення? Визначте потрібні інструменти, покажіть логіку циклу і поясніть, як агент вирішує, коли достатньо інформації, щоб припинити виклики і повернути остаточну відповідь.

Розв’язання логічної задачі

П’ять інженерів приєдналися до компанії в п’ять послідовних років. Алекс приєднався раніше за того, хто використовує Rust. Розробник Go приєднався третім. Морган приєднався одразу після розробника Python. Розробник C++ приєднався останнім. Джеймі приєднався другим. Хто якою мовою користується і в якому порядку приєдналися? Покажіть логіку крок за кроком.

Порівняти з

DeepSeek V4.1 Flash
Модель з відкритими вагами
контекст 1,048,576 токенів · $0.04/M вхід, $0.68/M вихід
DeepSeek V4 Flash 0731
Модель з відкритими вагами
контекст 1,048,576 токенів · $0.01/M вхід, $1.28/M вихід
DeepSeek V4 Pro 0813
Модель з відкритими вагами
контекст 1,048,576 токенів · $1.32/M вхід, $3.96/M вихід
DeepSeek V4 Pro 0423
Модель з відкритими вагами
контекст 1,048,576 токенів · $0.96/M вхід, $1.91/M вихід

Більше текстових моделей від deepseek

Питання, які задають люди

Чи відкриті ваги і чи можна запускати DeepSeek V4 Flash локально?: Так, ваги опубліковані на Hugging Face під deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash. З 284 млрд параметрів у змішаній точності FP4/FP8 вам знадобиться значна пам’ять GPU для локального запуску — перевірте гайд по VRAM перед завантаженням.
Скільки коштує DeepSeek V4 Flash і який розмір контексту?: Через API ціна $0,09 за мільйон вхідних токенів і $0,18 за мільйон вихідних, контекстне вікно — 1 048 576 токенів.
Чим DeepSeek V4 Flash відрізняється від DeepSeek V4 Pro?: Flash активує 13 млрд параметрів на токен проти 49 млрд у Pro, що робить її швидшою і дешевшою; Pro має 1,6 трлн параметрів і краща у знаннєвих завданнях і найвимогливіших агентських робочих процесах, тоді як Flash-Max (максимальний режим мислення) може наблизитися до рівня Pro при більшому бюджеті на обробку.

Вердикт капітана
Справді дешева модель із довгим контекстом для мислення — відкриті ваги роблять її вартою уваги перед вибором закритої альтернативи.

Картка моделі на Hugging Face

Капітан пише ці нотатки на основі опису моделі та картки моделі. Ціни та розміри контексту вказані на момент написання і можуть змінюватися.

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 популярності DeepSeek V4 Flash 0423

Показник популярності з 24 Apr 2026

Оцінка популярності

9,192°

Цього тижня

▲

24.0%

9,163° тоді, 9,192° зараз

Цього місяця

▲

169%

9,060° тоді, 9,192° зараз

За минулий рік

n/a

Ще не випущено/не відстежується

7,000°

Основний рівень

Шкала йде від 0° до 9 999°. Все, що нижче за 7,000°, відведено для моделей, про які жодне джерело ще не повідомляло, і вони мають замінне число, щоб списки були повними. 7,000° — це початок виміряних даних: модель з реальними даними, але майже без завантажень, стоїть на цьому рівні, а вимірювання додають градуси вище. Основний рівень нічого не говорить про модель; тільки градуси вище його відрізняють одну модель від іншої.

+1,844°

Токени OpenRouter

14,026,338,867,497 токенів ця модель обробила через OpenRouter за останні 30 днів, разом підказки та відповіді. Кожні 10,000,000 токенів рахується як одне завантаження в терміні завантажень, всього 1,402,633; токени останнього дня додаються до коефіцієнта прийняття. Джерело: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

+348°

Швидкість прийняття

Приблизно 43,432 завантажень на день, виміряно між двома зчитуваннями джерел, ніколи не вгадується за середнім за весь час. Швидкість важить чверть показника завантажень, тому свіжий сплеск видно, але одноденний стрибок не перевищить роки використання.

Показати детальний розподіл

Кожне число на цьому сайті можна перевірити. Оцінка популярності цієї моделі становить 9,192°, і тут вона побудована по одному інгредієнту за раз, з поточним підсумком після кожного: основа, градуси, які додає кожне джерело, бонус за тип моделі та віднімання за вік ваг. Кольори відповідають діапазонам на діаграмі вище. Глосарій в кінці пояснює кожен термін.

1
Почни з основного рівня.
Чому 7,000°, а не нуль: шкала йде від 0° до 9 999°, і частина нижче за 7,000° відведена для моделей, про які жодне джерело ще не повідомляло, які мають замінне число, щоб списки були повними і ніколи не перевищували модель з даними. 7,000° — це початок виміряних даних. Модель з реальними даними, але майже без завантажень, стоїть тут; все, що далі, — це вимірювання, а простір вище основного рівня містить десять десятикратних кроків у завантаженнях по 300° кожен. Основний рівень однаковий для всіх моделей, тому він нічого не вирішує; градуси вище нього — ось що вирішує.
7,000°
поточний підсумок
2
Додай завантаження.
Всього 1,402,633 еквівалентів завантажень з Токени OpenRouter. Десятикратне збільшення завантажень додає ті ж 300°, тож розмір важливий, але не домінує у рейтингу.
+1,844°
8,844°
поточний підсумок
3
Додай швидкість прийняття.
Приблизно 43,432 завантажень на день зараз, виміряно між двома замірами, вагою в чверть від завантаження.
+348°
9,192°
поточний підсумок
=
Оцінка популярності.
Де ця модель стоїть у кожному списку на цьому сайті. Нічого іншого не впливає на цю оцінку.
9,192°

Глосарій: терміни, що тут використовуються

Оцінка популярності: Одне число, що показує, наскільки модель зараз використовується і потрібна, від 0° до 9,999°. Кожен список на цьому сайті, який називається найгарячішим, відсортований саме за цим числом.
Початкова оцінка: 7,000° — це стартова оцінка для кожної моделі з реальними даними. Шкала від 0° до 9,999°; частина нижче початкової оцінки відведена для моделей без даних, щоб модель з даними завжди була вище. Початкова оцінка однакова для всіх і нічого не вирішує; градуси вище неї — це власне вимірювання.
Еквіваленти завантажень: Все, що оцінка рахує як завантаження, підсумовано: самі завантаження, кожен торрент-сідер як 1,000, кожне зображення AI Horde і кожен запуск на сайті генерації як один.
Логарифмічна шкала: Рахунок по десятках, а не по одиницях: перехід від 1,000 до 10,000 завантажень додає ті ж градуси, що й від 10,000 до 100,000. Це не дає гігантам витіснити все інше.
Лайки: Вподобання і лайки з усіх джерел, вартістю половини завантаження на логарифмічній шкалі.
Швидкість прийняття: Скільки завантажень на день модель отримує зараз, за різницею між двома замірами джерела. Чверть ваги від терміну завантажень.
Виміряно та оцінено: Виміряно означає, що є два показники джерела, і різниця справжня. Оцінено означає, що відомий лише загальний показник за сьогодні, а минуле розподілено на весь час існування моделі; сайт показує, який саме варіант відображається.
Сідер: Хтось, хто тримає копію вагів онлайн, щоб інші могли завантажувати через торрент, або хостинг-дзеркало, що робить те саме. Кожен такий рахується як 1000 завантажень.
AI Horde: Добровільна мережа, яка безкоштовно генерує зображення на пожертвуваних комп’ютерах. Кількість зображень, створених з моделлю, публічна, і кожне рахується як одне завантаження.
Сайти генерації: Сайти, які розміщують власні копії моделі і дозволяють людям генерувати з нею, наприклад PixAI, SeaArt і Yodayo. Їхні завантаження рахується так само, як у Civitai, а кожен запуск генерації — як одне завантаження.
Токени OpenRouter: Текстова модель, що обслуговується через API, як Claude або GPT, не має ваг для завантаження, тому її використання вимірюється токенами: частинами тексту, які вона прочитала і написала через OpenRouter, шлюз, який використовують багато додатків, за останні 30 днів. Кожні 10,000,000 токенів рахується як одне завантаження. Джерело: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Повна модель (чекпойнт): Самі ваги, файл, який генерує самостійно. Має бонус, бо від нього залежать додатки.
LoRA та embedding: Малі додаткові файли, які направляють чужі ваги в певний стиль, персонажа чи концепцію. Вони не можуть працювати самі по собі.
Сімейство та ваги: База, на якій побудована модель, наприклад SD 1.5, SDXL, Flux або Wan. Кожна модель успадковує дату виходу вагів свого сімейства.
Вік: Віднімається градус за те, як давно вийшли ваги сімейства: 150° за рік, максимум 750°. Це зберігає старі завантаження, які мали роки, щоб накопичитись, заморожуючи їх на верху списку.
Підсилення сімейства: Невеликий, обмежений поштовх для LoRA сімейства, яке цей сайт зараз просуває, завжди вказується в розподілі.
Оцінка заміщення: Стабільне число нижче мінімуму, яке дають моделі, про яку ще немає даних, щоб списки були повними. Воно ніколи не вище за модель з даними.
Новинка! (період очікування): Модель віком менше 7 днів показує Новинка! замість оцінки і не займає місце в рейтингах. Її оцінка обчислюється з першого дня, але модель віком один день росте швидше за все, тому без очікування #1 тижня завжди була б та, що вийшла вчора, а не та, що трималась тиждень.
Тренд: Як зростання моделі за період порівнюється зі звичайним зростанням моделей за той самий період. Швидше за звичайне — це підйом, повільніше — спад.
Типова модель: Середина каталогу: половина моделей з показником зросла швидше за цей період, половина повільніше.

Як популярність цієї моделі змінювалась у порівнянні з рештою каталогу: її зростання за кількістю завантажень, лайків і використання за кожен період, порівняно зі звичайним зростанням моделей за той же час, з урахуванням її рейтингу популярності на той момент. Вище звичайного зростання означає підйом, нижче — спад. Минуле відновлюється з сьогоднішніх підсумків, першого дня моделі та швидкості завантажень, якщо є два заміри; модель, якої не було на початку періоду, показує n/a.

Схожі моделі

gpt oss safeguard 20b

TEXT / LLM

Моделі ШІ для генерації зображень, відео та тексту

DeepSeek V4 Flash 0423 — це текстова модель для сімейства Text / LLM, представлена на ModelTrends.ai, каталозі лише для читання відкритих моделей ШІ для зображень, відео та тексту. Порівняйте її з іншими моделями Text / LLM, перевірте бал популярності, щоб побачити тренд, і відкрийте на PirateDiffusion або BitVector, щоб спробувати.

Більше моделей Text / LLM Більше Text / LLM Текст / LLM llm deepseek логіка кодування агенти довгий контекст локально

Перегляд за сімейством моделей