DeepSeek V4 Flash

deepseek-v4-flash

DeepSeek V4 Flash 是 DeepSeek 的效率优化混合专家模型，总参数为 284B，激活参数为 13B，支持 1M 代币上下文窗口。它专为快速推理和高吞吐量工作负载而设计，同时保持强大的推理和编码性能。该模型包括用于高效长上下文处理的混合注意力，并支持可配置的推理模式。它非常适合编码助理、聊天系统和代理工作流程等应用程序，这些应用程序的响应能力和成本效率非常重要。

上下文窗口1.0M

提供商DeepSeek

创建时间2026/04/25

在线体验

定价

同一模型能力，多条服务通道；按延迟、稳定性与成本灵活选择。

价格单位：$ / 1M tokens

指定服务通道：在请求体加入 provider 字段，例如 "provider": { "channel": "direct" }。可选 direct / stable / economical；不传则使用默认通道。

直连通道

官方直连链路，适合需要原生体验与完整上下文的请求。

输入	输出	缓存命中
0.44/M	1.32/M	0.01/M

介绍

输入

文本

输出

文本

DeepSeek V4 Flash API：284B 参数的高效开源模型

DeepSeek V4 Flash 是 DeepSeek 的效率优化混合专家模型，总参数 2840 亿、激活参数 13B，支持 100 万 token 上下文窗口。它专为快速推理和高吞吐量工作负载设计，同时保持了强劲的推理和编码性能。

Flash 版与 Pro 版共享同一套架构创新——混合注意力用于高效长上下文处理，并支持可配置的推理模式。实测显示，在简单任务上 Flash 与 Pro 旗鼓相当，只有在高难度任务上才会出现差距。对绝大多数生产场景来说，这意味着可以用 Flash 的价格拿到接近旗舰的效果。

海鲸AI 通过 OpenAI 兼容接口提供 DeepSeek V4 Flash，支持工具调用、流式输出与长上下文处理。

获取 API 密钥 · 模型 ID：deepseek-v4-flash

为什么选择 DeepSeek V4 Flash

简单任务与 Pro 版持平 —— 大多数生产场景不需要为 Pro 多付钱
2840 亿总参数 / 13B 激活 —— 高效稀疏 MoE，推理成本低
100 万 token 上下文 —— 与 Pro 版相同的长上下文能力
384K 最大输出 —— 长篇内容一次生成
混合注意力架构 —— 长上下文处理效率高
开源可控 —— 权重公开，可私有化部署

核心能力

01 高吞吐量推理

Flash 版的设计目标就是快速推理和高吞吐量。13B 激活参数意味着单次推理的计算量远低于 Pro 版，可以在同样的资源下承载数倍的并发。

高并发生产部署
低延迟响应
大批量离线处理

02 编码助手场景

官方明确将 Flash 定位为编码助手、聊天系统这类场景的理想选择——这些场景需要的是稳定的中等难度输出加上快速响应。

代码补全与重构
代码解释与文档生成
单元测试生成

03 100 万 token 长上下文

Flash 与 Pro 共享同样的 100 万 token 上下文能力和混合注意力架构，长文档和大仓库场景不需要为此升级档位。

完整代码仓库分析
长文档理解与摘要
最大 384K 输出 token

04 可配置推理模式

支持可配置的推理模式，可以按任务难度调整推理深度，在质量和速度之间找到合适的平衡点。

简单任务用浅推理换速度
复杂任务上调推理深度
按场景灵活配置

最佳使用场景

场景	说明
编码助手	代码补全、重构、解释、测试生成
聊天系统	高并发的对话产品
长文档处理	100 万 token 窗口内的分析与摘要
批处理管线	大规模语料的清洗与转换
成本敏感的智能体	需要大量调用的自动化流程
私有化部署	参数量适中，本地部署门槛更低

DeepSeek V4 Flash 与 V4 Pro 的差异

能力	DeepSeek V4 Flash	DeepSeek V4 Pro
模型 ID	`deepseek-v4-flash`	`deepseek-v4-pro`
总参数	2840 亿	1.6 万亿
激活参数	13B	49B
上下文窗口	100 万 token	100 万 token
最大输出	384K token	384K token
世界知识	稍弱	更强
推理能力	接近 Pro	前沿
简单任务	与 Pro 旗鼓相当	优秀
高难度任务	存在差距	明显更强

具体计费以页面上方的实时价格卡片为准。

如何使用 DeepSeek V4 Flash API

1. 创建海鲸AI API 密钥 在控制台生成密钥并充值。

2. 默认从 Flash 起步 既然简单任务上 Flash 与 Pro 表现相当，合理的做法是默认用 Flash，只在实测发现质量不够时才升级到 Pro。

3. 调用接口

curl -X POST https://api.haijingai.com/v1/chat/completions \
  -H 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "model": "deepseek-v4-flash",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "给这个 Python 模块补齐类型注解和 docstring。"}
    ],
    "stream": true
  }'

常见问题

Flash 和 Pro 差多少？ Flash 在世界知识储备上稍逊，但推理能力与 Pro 接近。在智能体评测中，简单任务上两者旗鼓相当，只有高难度任务才有明显差距。

什么时候需要升级到 Pro？ 需要广泛世界知识、高难度数学推理，或者最复杂的仓库级智能体任务时。日常编码和对话场景 Flash 完全够用。

上下文和输出上限？ 100 万 token 上下文，最大输出 384,000 token——与 Pro 版完全相同。

284B 参数会不会推理很慢？ 不会。它是稀疏 MoE，实际激活参数只有 13B，推理速度和成本都接近中等规模的稠密模型。

可以私有化部署吗？ 可以。DeepSeek V4 系列权重公开，Flash 版参数量适中，本地部署门槛低于 Pro 版。

混合注意力是什么？ V4 系列引入的架构升级，用于高效处理长上下文，是 100 万 token 窗口在经济上可用的关键。

为什么选择海鲸AI 使用 DeepSeek V4 Flash API

免自建集群 —— 无需自备 GPU 资源即可调用
OpenAI 兼容接口 —— 现有代码改两行接入
Flash / Pro 灵活切换 —— 按任务难度路由，成本最优
人民币结算 —— 国产模型按人民币计价

API

API 接入信息

Model ID在推理接口中指定模型

deepseek-v4-flash

API Key推理接口的 Bearer Token（鉴权令牌）

前往 API Key 管理

Base URL兼容 OpenAI 协议 · /chat/completions

https://api.haijingai.com/v2/

provider 可选指定服务通道，不传则由系统选择默认通道

"provider": { "channel": "direct" }

deepseek-v4-flash 接入示例

海鲸AI 兼容 OpenAI 接口协议，可直接使用 OpenAI SDK 或 HTTP 请求接入，默认开启流式输出。

cURLPythonNode.js

curl https://api.haijingai.com/v2/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer <API_KEY>" \
  -d '{
    "model": "deepseek-v4-flash",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "你是一个有帮助的助手。"},
      {"role": "user", "content": "你好！"}
    ],
    "provider": { "channel": "direct" },
    "stream": true
  }'
# provider 为可选字段，删除该行即使用默认通道

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.haijingai.com/v2",
    api_key="<API_KEY>",
)

stream = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-flash",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一个有帮助的助手。"},
        {"role": "user", "content": "你好！"},
    ],
    stream=True,
    # 可选：指定服务通道，不传则使用默认通道
    extra_body={"provider": {"channel": "direct"}},
)

for chunk in stream:
    if chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)

import OpenAI from 'openai'

const client = new OpenAI({
  baseURL: 'https://api.haijingai.com/v2',
  apiKey: '<API_KEY>',
})

const stream = await client.chat.completions.create({
  model: 'deepseek-v4-flash',
  messages: [
    { role: 'system', content: '你是一个有帮助的助手。' },
    { role: 'user', content: '你好！' },
  ],
  stream: true,
  // 可选：指定服务通道，不传则使用默认通道
  // @ts-expect-error provider 为海鲸AI 扩展字段，不在 OpenAI SDK 类型定义内
  provider: { channel: 'direct' },
})

for await (const chunk of stream) {
  process.stdout.write(chunk.choices[0]?.delta?.content ?? '')
}