DeepSeek-V4-Flash (2026-07-31)

语言 DeepSeek 部分核实 发布于 2026年7月31日
  • 输入 输入模态: 文本 输出 输出模态: 文本
  • 推理· low、high、max
  • 工具调用
  • 结构化输出
  • 开放权重

价格

9 个渠道报价 · 按标价显示
Alibaba Cloud Model Studio(在新标签页打开) 官方 该渠道自 2026年8月1日 起提供 中国站 · CNY deepseek-v4-flash-0731
条件/ 百万 tokens输入输出
标准 ¥3.00¥9.00
闲时 ¥1.50¥4.50

价格来源 阿里云百炼:模型价格(在新标签页打开) (核对于 2026年11月2日)

Alibaba Cloud Model Studio(在新标签页打开) 官方 该渠道自 2026年8月1日 起提供 全球 · 美国 · USD 最大输出: 393.22K最大思考预算: 393.22K deepseek-v4-flash-0731
条件/ 百万 tokens输入输出
高峰时段 标准 $0.424$1.272
闲时 $0.212$0.636

价格来源 Alibaba Cloud Model Studio pricing(在新标签页打开) (核对于 2026年11月2日)

Alibaba Cloud Model Studio(在新标签页打开) 官方 该渠道自 2026年8月1日 起提供 国际站 · 日本 · USD 最大输出: 393.22K最大思考预算: 393.22K deepseek-v4-flash-0731
条件/ 百万 tokens输入输出
高峰时段 标准 $0.44$1.32
闲时 $0.22$0.66

价格来源 Alibaba Cloud Model Studio pricing(在新标签页打开) (核对于 2026年11月2日)

Alibaba Cloud Model Studio(在新标签页打开) 官方 该渠道自 2026年8月1日 起提供 德国(全球调度) · 美国(全球调度) · 日本(全球调度) · USD 最大输出: 393.22K最大思考预算: 393.22K deepseek-v4-flash-0731
条件/ 百万 tokens输入输出
高峰时段 自 2026年10月23日 起页面不再列出 $0.424$1.272
闲时 自 2026年10月23日 起页面不再列出 $0.212$0.636

价格来源 Alibaba Cloud Model Studio pricing(在新标签页打开) (核对于 2026年11月2日)

标准:不带任何条件的请求所付价格(即本站其他页面显示的标价)。

详细规格

知识截止
2025年5月
许可证
MIT
模型家族
deepseek-flash
模型 ID

DeepSeek 的页面未说明:最长输入, 可关闭推理, 最大思考预算, 内置工具, 别名。

本地运行

权重: deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731
  • 参数 304.2B
  • 激活 33.6B (估算) · 专家 256(每 token 6)
  • 原生精度 FP8
  • 层数 43
  • 每 token 的 KV 缓存 86 KB
  • 配置位置数 1024K (config.json max_position_embeddings)
  • API 上下文 977K (厂商 API)
我的配置 GeForce RTX 4090 24 GB · 1008 GB/s · 内存 64 GB DDR5 双通道 · 89.6 GB/s
在你的配置上 · GeForce RTX 4090
放不下 IQ4_XS (自动) 8K 上下文
权重KV 缓存运行开销可用上限
需要
≈ 158.7 GB (权重 150.5 + KV 缓存 0.7 + 开销 7.5)
可用
21.6 GB (标称的 90%)
建议
换成 IQ2_XXS 就能跑(需放到内存,但低于 4 bit,质量下降明显)
推荐精度权重8K 需要在你的配置上最长上下文
原生 FP8官方155.4 GB≈ 163.9放不下—
Q6_K232.7 GB≈ 245.0放不下—
Q5_K_M201.5 GB≈ 212.2放不下—
Q5_0194.8 GB≈ 205.2放不下—
Q4_K_M172.1 GB≈ 181.4放不下—
Q4_0159.4 GB≈ 168.0放不下—
IQ4_XS150.5 GB≈ 158.7放不下—
Q3_K_M质量下降明显138.5 GB≈ 146.1放不下—
IQ3_XXS质量下降明显108.4 GB≈ 114.4放不下—
Q2_K质量下降明显106.2 GB≈ 112.2放不下—
IQ2_XXS质量下降明显72.9 GB≈ 77.3需放到内存 7–10 tok/s—

点一行换精度。“官方”是厂商自己发布的文件,大小是实际值;其余按参数量 × 每权重位数估算。

和其他配置比

每个配置各用它能跑的最高精度,点一个看细节。

最低需要(Q4_K_M · 8K):单张显卡放不下;统一内存 Apple M5 Ultra (64-core GPU) · 256 GB。

运行命令

厂商没有发布这个精度的文件。可选原生精度或厂商自己的版本,或用 llama.cpp 自己量化。

微调需要多少显存
全参≈ 4535.1 GB你的配置放不下
LoRA≈ 569.9 GB你的配置放不下
QLoRA≈ 162.6 GB你的配置放不下

batch 1、序列 2048、梯度检查点;LoRA / QLoRA 为注意力投影上的 r=16 适配器。

估算;数据来自厂商的 Hugging Face 仓库,截至 2026-11-06。 怎么估算的

引用评分

来自第三方排行榜,并非我们测得
  • Epoch Capabilities Index 154.3

    第 48 名,共 118 个上榜模型 · 置信区间 152.6–156.3

  • Epoch AI · Chess Puzzles 32%

    第 47 名,共 85 个上榜模型 · max effort · ±4.69

  • Epoch AI · FrontierMath Tier 4 v2 24.4%

    第 42 名,共 65 个上榜模型 · max effort · ±6.79

  • Epoch AI · FrontierMath Tiers 1–3 57.5%

    第 43 名,共 84 个上榜模型 · max effort · ±2.93

  • Epoch AI, 'Capabilities & benchmarking'. Published online at epoch.ai. Retrieved from 'https://epoch.ai/benchmarks'. Licensed CC BY 4.0. · 许可 · 数据日期 2026年10月28日至2026年11月5日
  • EQ-Bench by Samuel J. Paech (eqbench.com; EQ-bench/EQ-bench-site on GitHub), MIT License. · 许可 · 数据日期 2026年10月28日
  • LiveBench (White et al.), release 2026-06-25, livebench.ai, licensed CC BY-SA 4.0. This board, adapted from it, is shared under CC BY-SA 4.0. · 许可 · 数据日期 2026年6月25日
  • 我们做的改动
  1. 新增语言模型
  2. 已从目录移除

来源

DeepSeek 官方政策:数据使用、隐私、条款 →

本页部分数值尚待与官方页面核对:实心圆点已核实,空心圆点尚未核实(无论是否已有来源)。 我们如何核实数据

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