DeepSeek V4 Flash — это оптимизированная по эффективности модель Mixture-of-Experts от DeepSeek с общим количеством параметров 284B и 13B активированных параметров, поддерживающая контекстное окно в 1M токенов. Она разработана для быстрого инференса и высокопроизводительных рабочих нагрузок, сохраняя при этом высокую производительность в рассуждениях и кодировании.
Модель включает гибридный механизм attention для эффективной обработки длинного контекста. Поддерживаются уровни рассуждений high и xhigh; xhigh соответствует максимальному уровню рассуждений. Она хорошо подходит для таких приложений, как помощники по кодированию, чат-системы и рабочие процессы агентов, где важны скорость отклика и экономическая эффективность.
Провайдер для DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0423
Hubris маршрутизирует запросы к лучшему доступному провайдеру с автоматическим fallback при сбоях.
Модальности
Провайдеры
Запросы обслуживает один из провайдеров ниже — маршрутизация автоматически выбирает оптимального по доступности и скорости в момент запроса. Итоговая стоимость зависит от того, какой провайдер обслужил запрос, и от попадания в кэш: при повторяющемся контексте вход тарифицируется по цене чтения кэша — до 60–80 % дешевле. Цены — в рублях за 1 млн токенов.
StreamLake−37 % | 43 т/с | 98,0 % | 43,7 % | |||
DeepInfra | 11,36 ₽ | 22,72 ₽ | 2,27 ₽ | 40 т/с | 99,6 % | 7,0 % |
GMICloud−35 % | 89 т/с | 100,0 % | 10,1 % | |||
Venice−30 % | — | 96,9 % | < 0,1 % | |||
DigitalOcean | 12,37 ₽ | 24,74 ₽ | 2,47 ₽ | 7,3 т/с | 99,9 % | 4,1 % |
SiliconFlow | 16,41 ₽ | 35,35 ₽ | 3,53 ₽ | 108 т/с | — | 5,7 % |
Alibaba | 16,92 ₽ | 33,83 ₽ | 3,38 ₽ | 104 т/с | 99,2 % | 2,7 % |
Baidu | 17,67 ₽ | 35,35 ₽ | 3,53 ₽ | 89 т/с | 99,7 % | 12,2 % |
Novita | 17,67 ₽ | 35,35 ₽ | 3,53 ₽ | — | 99,8 % | < 0,1 % |
AtlasCloud | 17,67 ₽ | 35,35 ₽ | 3,53 ₽ | — | 100,0 % | < 0,1 % |
Parasail | 17,67 ₽ | 35,35 ₽ | 8,84 ₽ | 58 т/с | 99,6 % | 2,7 % |
NextBit | 18,94 ₽ | 44,18 ₽ | 4,42 ₽ | — | 98,9 % | < 0,1 % |
Mancer 2 | 23,98 ₽ | 63,12 ₽ | — | — | 97,6 % | < 0,1 % |
Phala | 25,25 ₽ | 50,49 ₽ | 8,84 ₽ | — | 99,6 % | < 0,1 % |
Azure | 26,51 ₽ | 70,69 ₽ | 3,91 ₽ | — | 88,4 % | < 0,1 % |
Доля запросов, скорость и латентность считаются по нашему трафику за 30 дней, в разрезе по провайдеру. У одного провайдера может быть несколько строк — разные регионы или тарифы с отдельными ценами; эти значения общие для провайдера, поэтому в таких строках они совпадают.
Поддерживаемые параметры
Сравнить с…
выбрать любую модель →Другие модели от deepseek
DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0731
DeepSeek V4 Flash 0731 — это разреженная модель mixture-of-experts от DeepSeek с 13 миллиардами активных параметров из 284 миллиардов общих. Эта переобученная версия подходит для кодирования, рассуждений и рабочих процессов агентов.
DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash
DeepSeek V4.1 Flash — это разреженная модель Mixture-of-Experts от DeepSeek, представляющая собой экономичный уровень семейства V4.1. DeepSeek сообщает, что она превосходит V4 Pro по производительности, скорости и времени выполнения задач, поэтому она находится выше предыдущего флагмана, а не ниже. Она подходит для кодирования, рассуждений и агентских рабочих процессов, и особенно сильна в долгосрочных задачах, которые должны быть выполнены до конца за множество шагов.
DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0813
DeepSeek V4 Pro 0813 — это крупномасштабная модель Mixture-of-Experts от DeepSeek. Это общедоступная версия DeepSeek V4 Pro.
DeepSeek: DeepSeek V3
DeepSeek-V3 — это новейшая модель от команды DeepSeek, основанная на возможностях следования инструкциям и написания кода предыдущих версий. Предварительно обученная на почти 15 триллионах токенов, согласно опубликованным оценкам, модель превосходит другие модели с открытым исходным кодом и конкурирует с ведущими моделями с закрытым исходным кодом. Для получения подробной информации о модели, пожалуйста, посетите [репозиторий DeepSeek-V3](https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3) или ознакомьтесь с [анонсом запуска](https://api-docs.deepseek.com/news/news1226).
DeepSeek: DeepSeek V3.2
DeepSeek-V3.2 — это большая языковая модель, разработанная для гармоничного сочетания высокой вычислительной эффективности с мощными возможностями рассуждений и использования инструментов в качестве агента. Она представляет DeepSeek Sparse Attention (DSA), мелкозернистый механизм разреженного внимания, который снижает затраты на обучение и инференс, сохраняя при этом качество в сценариях с длинным контекстом. Масштабируемая структура пост-обучения с подкреплением дополнительно улучшает рассуждения, демонстрируя производительность класса GPT-5, и модель показала золотые результаты на IMO и IOI 2025 года. V3.2 также использует крупномасштабный конвейер синтеза агентских задач для лучшей интеграции рассуждений в настройки использования инструментов, повышая соответствие и обобщение в интерактивных средах. Пользователи могут управлять поведением рассуждений с помощью булевого параметра `reasoning` `enabled`.
DeepSeek: DeepSeek Pro Latest
Эта модель всегда перенаправляется на последнюю модель семейства DeepSeek Pro.