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Deepseek Flash
silvamux/
deepseek-flashDeepSeek Flash是DeepSeek的轻量高性价比模型,擅长知识检索、长文档处理与内容审核,适合企业知识库问答、文档分析和信息抽取等知识密集型场景。
价格
Tune 与 Pro 采用相同的价格。
| 输入上下文 | 输入 | 输出 | 缓存读取 | 缓存写入 |
|---|---|---|---|---|
| - | ¥2 / 1M tokens | ¥8 / 1M tokens | ¥0.04 / 1M tokens | ¥2 / 1M tokens |
模型能力
DeepSeek Flash 综合得分 78,整体表现良好,是一款定位轻量却颇具性价比的模型。信息检索 / RAG(88%)、长文本处理(84%)与幻觉控制(84%)表现突出,能够从多来源资料中快速定位关键信息、组织证据并生成有据可循的回答,长文档问答中也能保持上下文一致、较少虚构内容,在企业知识库问答、文档分析与内容审核等场景中表现出色。相对而言,代码生成(67%)与指令遵循偏弱,面对复杂代码开发或格式严格的结构化输出任务时能力有限。知识密集型应用的高性价比之选。
78/ 100
专项进阶能力
8 项数学与科学推理78%
14 题 · 主/客观混合
代码生成67%
12 题 · 客观
代码理解与调试72%
6 题 · 主观
长文本处理84%
16 题 · 主观
智能体协同77%
18 题 · 主/客观混合
创意写作73%
22 题 · 主观
多语言能力82%
11 题 · 主观
信息检索 / RAG88%
9 题 · 主/客观混合
通用基础能力
3 项通识知识83%
10 题 · 主/客观混合
文本理解81%
23 题 · 主观
逻辑推理72%
16 题 · 主/客观混合
安全与合规能力
2 项幻觉控制84%
15 题 · 主观
指令遵循71%
18 题 · 主观
服务表现
Deepseek Flash
deepseek-flash过去 24 小时 · 40,495 次请求
- 首 Token 等待 · TTFT · P50
- 821ms P95 915 ms
- 输出速度 · TPS · P50
- 45tok/s P95 87 tok/s
- 完整响应 · E2E · P50
- 3.60s P95 3.94 s
- 请求成功率
- 98.11% 39,729 次正常完成
24 小时可用性
24 小时前12 小时前现在
Deepseek Flash 的示例代码和 API
Pro
deepseek-flash/api/v0/chat/completions/api/v1/responses/api/anthropic/v1/messagescurl https://www.silvamux.com/api/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer 你的API密钥" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "deepseek-flash",
"messages": [{"role": "user", "content": "你好,请介绍一下自己"}]
}'# pip install openai
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://www.silvamux.com/api/v1",
api_key="你的API密钥",
)
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-flash",
messages=[
{"role": "user", "content": "你好,请介绍一下自己"}
],
)
print(response.choices[0].message.content)// Gradle: implementation(__HL_SLOT_0__)
import okhttp3.*;
OkHttpClient client = new OkHttpClient();
MediaType json = MediaType.get("application/json");
String payload = "{\"model\":\"deepseek-flash\",\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"你好,请介绍一下自己\"}]}";
Request request = new Request.Builder()
.url("https://www.silvamux.com/api/v1/chat/completions")
.header("Authorization", "Bearer 你的API密钥")
.post(RequestBody.create(payload, json))
.build();
try (Response response = client.newCall(request).execute()) {
System.out.println(response.body().string());
}// npm install openai
import OpenAI from 'openai'
const client = new OpenAI({
baseURL: 'https://www.silvamux.com/api/v1',
apiKey: '你的API密钥',
})
const response = await client.chat.completions.create({
model: 'deepseek-flash',
messages: [{ role: 'user', content: '你好,请介绍一下自己' }],
})
console.log(response.choices[0].message.content)