Deepseek V4 Flash

silvamux/deepseek-v4-flash

DeepSeek V4 Flash是一款侧重信息检索/RAG的模型,在文本理解方面也有较好表现。它适合处理企业知识检索、资料问答与检索增强生成,可作为相关业务流程中的理解、推理或生成能力底座。

Supported modalities
text
Input price¥2 / 1M tokensper 1M tokens
Output price¥8 / 1M tokensper 1M tokens
Context1M
Max output66K
Released2026-04-24

Pricing

Tune and Pro share the same prices.

Input contextInputOutputCache readCache write
-¥2 / 1M tokens¥8 / 1M tokens¥0.04 / 1M tokens¥2 / 1M tokens

Capabilities

DeepSeek V4 Flash 综合得分 79,整体表现良好,是一款高效的知识处理模型。信息检索 / RAG(94%)、数学与科学推理(93%)与代码生成(90%)表现突出,能从大量资料中快速定位信息并进行准确分析,在企业知识库与信息检索场景中优势明显。相对而言,智能体协同(45%)较弱,多步骤工具编排能力一般。知识密集型高频任务最能体现它的效率价值。

Overall
79/ 100良好
Highlights信息检索 / RAG 94%数学与科学推理 93% · 代码生成 90%
Best for代码研发 / 信息检索 / 企业知识库Scenario fit 79%
Relative weakness智能体协同45%

专项进阶能力

8 items
智能体协同45%

7 questions · 主/客观混合

代码生成90%

10 questions · 客观

代码理解与调试81%

12 questions · 主观

创意写作79%

17 questions · 主观

信息检索 / RAG94%

13 questions · 主/客观混合

长文本处理65%

3 questions · 主观

数学与科学推理93%

14 questions · 客观

多语言能力89%

10 questions · 主/客观混合

通用基础能力

3 items
通识知识69%

15 questions · 主/客观混合

文本理解88%

5 questions · 主观

逻辑推理76%

20 questions · 主/客观混合

安全与合规能力

2 items
幻觉控制79%

9 questions · 主观

指令遵循75%

14 questions · 主观

Performance

Deepseek V4 Flash Tune

deepseek-v4-flash@tune
Last 24 hours · 19,979 requests
First token · TTFT · P50
1868ms
P95 1980 ms
Output speed · TPS · P50
99tok/s
P95 100 tok/s
Full response · E2E · P50
7.07s
P95 8.60 s
Request success rate
99.32%
19,844 completed requests
24-hour availability
24 hours ago12 hours agoNow

Deepseek V4 Flash example code and API

Tunedeepseek-v4-flash@tune
/api/v0/chat/completions/api/v1/chat/completions/api/anthropic/v1/messages
UnifiedOpenAIAnthropic
curl https://www.silvamux.com/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek-v4-flash@tune",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello, please introduce yourself"}]
  }'