К результатам поиска

DeepSeek

DeepSeek V4 Flash

DeepSeek V4 Flash, оптимизированная по эффективности смеси экспертов модель с контекстным окном 1M токенов для быстрого вывода, высоконагруженных задач, рассуждений, кода и агентных сценариев.

  • РассужденияРассужденияВ данных модели подтверждён режим рассуждений. Его параметры зависят от подключённой операции.
  • Понимание изображенийПонимание изображенийМодель умеет разбирать содержимое изображений.
  • Вызов инструментовВызов инструментовМодель может запрашивать несколько вызовов инструментов. Приложение проверяет права и выполняет действия.
  • Структурированный ответСтруктурированный ответМодель поддерживает заданную структуру ответа. Доступный формат проверяйте в параметрах API.
  • 1 048 576 токенов1 048 576 токеновКонтекстное окно по данным каталога. Лимит ответа и допустимый объём запроса проверяйте отдельно.
  • Потоковый ответПотоковый ответОтвет можно получать по частям. Поддержка потока проверяется отдельно для каждой операции API.
Вход
17,98 ₽
Выход
35,95 ₽
Кэш
3,60 ₽
за 1 млн токенов
Интеллект
34,3
Код
69,1
Доступность
100%
API ID
deepseek/deepseek-v4-flash

Данные каталога получены .

Цена

Текстовый диалог · вход
17,98 ₽ / 1 млн токенов
Текстовый диалог · выход
35,95 ₽ / 1 млн токенов
Текстовый диалог · вход из кэша
3,60 ₽ / 1 млн токенов

Цена указана в рублях для выбранной операции и её параметров.

Перед оплачиваемым запросом создаётся резерв. Итоговый расход привязан к сохранённым параметрам и тарифу запроса. При неизвестном результате резерв удерживается до проверки; такой запрос не следует повторять с новым идентификатором.

О модели

DeepSeek V4 Flash, оптимизированная по эффективности модель архитектуры смеси экспертов от DeepSeek. Контекстное окно составляет 1M токенов. Модель рассчитана на быстрый вывод и высоконагруженные сценарии, а также на задачи рассуждений, программирования и агентных рабочих процессов.

Релиз

Характеристики

Доступность100%
  1. 7 октября: 100%
  2. 8 октября: 100%
  3. 9 октября: 100%
Доля успешных запросов к модели за последние 72 часа. Обновляется каждые два часа.
Тип модели
Текст
Вход модели
Текст

Данные, которые модель принимает вместе с запросом.

Выход модели
Текст

Форматы результата, которые создаёт модель.

Контекстное окно
1 048 576 токенов

Контекстное окно по данным каталога. Лимит ответа и допустимый объём запроса проверяйте отдельно.

Максимальный ответ
384 000 токенов

Максимальный размер ответа по данным каталога. Фактический предел запроса зависит от подключённой операции.

Операции
Текстовый диалог
Возможности модели
Потоковый ответ, Понимание изображений, Рассуждения, Вызов инструментов, Вызов функций, Параллельные вызовы инструментов, Структурированный ответ, Ответ в JSON, Входные изображения

Контрольные показатели

Artificial Analysis

19 показателей · проверено

Источник ↗
Индекс интеллекта
34,3 индексСводная оценка Artificial Analysis по всем её тестам
Индекс программирования
69,1 индексСводная оценка Artificial Analysis по программированию

Агентная работа

  • AA-Briefcase1 259 Elo

    Агентная работа со знаниями (Elo)

  • AutomationBench-AA54 %

    Автоматизация рабочего процесса со штрафами за нарушение ограничений

  • GDPval-AA v21 438 Elo

    Экономически значимые задачи (Elo)

Рассуждение по документу

  • AA-LCR v1.179,7 %

    Рассуждение на длинном контексте с обновлённой оценкой

  • GDP.pdf11 %

    Профессиональное рассуждение по PDF: доля прохождения всех проверок

Устаревшие тесты

  • AA-LCR (версия не указана, архивный)79,7 %

    Оценка рассуждений на длинном контексте

  • GPQA Diamond (архивный)90,8 %

    Научные рассуждения уровня выпускника

  • T²-Bench Telecom (архивный)94,4 %

    Разговорные ИИ-агенты в сценариях с двойным управлением

  • Terminal-Bench Hard (архивный)34,1 %

    Агентное программирование и работа в терминале

Знания

  • AA-Omniscience · точность26 %

    Доля вопросов с правильным ответом

Знание

  • AA-Omniscience · доля выдуманных ответов (меньше лучше)94,5 %

    Доля неверных ответов среди некорректных ответов

Рассуждение

  • CritPt0,3 %

    Рассуждения по физике исследовательского уровня

  • IFBench47,2 %

    Тест на следование инструкциям

Рассуждения

  • HLE38,6 %

    Humanity’s Last Exam — вопросы экспертного уровня

Документ: рассуждение

  • MLCR-AA13,3 %

    Медицинское рассуждение на длинном контексте

Программирование

  • SciCode50,3 %

    Программирование на Python для научных вычислений

  • Terminal-Bench v4.012,1 %

    Практические задачи по программированию и работе в терминале

Design Arena

14 показателей · проверено

Рейтинг Elo и доля побед в попарных сравнениях, оценённых людьми

Источник ↗

Модели

  • 3D · Elo1 207 Elo
  • 3D · доля побед49,3 %
  • ASCII-графика · Elo1 124 Elo
  • ASCII-графика · доля побед42,8 %
  • Визуализация данных · Elo1 138 Elo
  • Визуализация данных · доля побед40,7 %
  • Разработка игр · Elo1 210 Elo
  • Разработка игр · доля побед50,2 %
  • SVG · Elo1 164 Elo
  • SVG · доля побед48,4 %
  • UI-компоненты · Elo1 173 Elo
  • UI-компоненты · доля побед44,7 %
  • Сайты · Elo1 215 Elo
  • Сайты · доля побед49,1 %

Оценки относятся к этой версии модели и методике источника. Качество и скорость конкретного запроса они не гарантируют.

API-запрос

Операция доступна через API. Ключ храните в переменной окружения на своём сервере. REQUEST_ID: уникальный идентификатор запроса. При повторе сохраняйте его и тело запроса.

import json
import os
from urllib.request import Request, HTTPRedirectHandler, build_opener

class NoRedirect(HTTPRedirectHandler):
    def redirect_request(self, req, fp, code, msg, headers, newurl):
        return None

opener = build_opener(NoRedirect)

def post(url, payload):
    request = Request(url, data=json.dumps(payload).encode("utf-8"), headers={
        "Authorization": "Bearer " + os.environ["KVANTORA_API_KEY"],
        "Content-Type": "application/json",
        "Idempotency-Key": os.environ["REQUEST_ID"],
    }, method="POST")
    with opener.open(request, timeout=120) as response:
        return json.load(response)

payload = {
  "model": "deepseek/deepseek-v4-flash",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Объясни задачу кратко."
    }
  ]
}
print(post("https://api.kvantora.ai/v1/chat/completions", payload))
Документация APIСоздать API-ключ