DeepSeek V4 Flash
нейросеть
DeepSeek V4 Flash — MoE-модель DeepSeek с контекстом 1M токенов и быстрым инференсом, доступная через API в BotHub
Макс. длина ответа
(в токенах)
Размер контекста
(в токенах)
Стоимость промпта
(за 1M токенов)
Стоимость ответа
(за 1M токенов)
Как работает DeepSeek V4 Flash?
DeepSeek V4 Flash — модель DeepSeek с архитектурой Mixture-of-Experts: из 284 млрд параметров на каждый запрос активируется около 13 млрд, за счёт чего ответ приходит быстро, а вычисления остаются экономными. Контекстное окно на 1 млн токенов позволяет держать в одном диалоге объёмные документы, длинные переписки и крупные фрагменты кодовой базы, не нарезая их на куски. В BotHub модель открывается без VPN и зарубежной карты: оплата российской картой в рублях по факту, за израсходованные токены, которые не сгорают. В одном окне с ней — более 250 других нейросетей, так что ответы легко сравнить, а единый OpenAI-совместимый API позволяет сменить модель в мультимодельной системе, не переписывая интеграцию; переписка шифруется по AES-GCM, а компаниям доступны договор, счёт, ЭДО и админ-панель с лимитами. Берите Flash, когда нужно разобрать многостраничный отчёт или документацию, пройтись по большому репозиторию с ревью и отладкой, обработать поток однотипных обращений в поддержке или собрать саммари долгих переписок.Частые вопросы о DeepSeek V4 Flash
Вы можете использовать результаты генерации в коммерческих целях. Все права на созданный контент принадлежат вам. Единственное ограничение: убедитесь, что в запросе не использовались защищённые авторским правом материалы третьих сторон. Ответственность за соблюдение прав на входные данные лежит на пользователе.
Модель работает с текстом, документами и изображениями на входе, умеет рассуждать перед ответом и вызывать функции. Подходит для кода — написания, рефакторинга, отладки, — для разбора больших файлов, аналитики и STEM-задач. Контекст до 1 048 576 токенов позволяет держать в одном запросе целые репозитории и пачки документов.
Лимит одного ответа — 384 000 токенов. Этого достаточно, чтобы выдать большой модуль кода, подробную документацию или развёрнутый разбор целиком, без дробления задачи на части и просьб продолжить. Фактическая длина зависит от запроса: модель пишет столько, сколько требует поставленная задача.
Да, режим рассуждений подтверждён в наших данных. Модель сначала строит внутреннюю цепочку шагов и только потом выдаёт результат. Это помогает в математике, логике, STEM и отладке кода — там, где ответ нужно последовательно вывести, а не угадать с первой попытки.
Да, поддерживаются и вызов функций, и структурированный вывод в JSON. Вы можете подключать модель к внешним инструментам, базам и сервисам, получать ответ по заданной схеме и парсить его без постобработки. В BotHub это доступно через единый OpenAI-совместимый API.
Изображения отправлять можно вместе с текстом: модель читает скриншоты, схемы, графики и таблицы. Также поддерживается приём документов, поэтому объёмные файлы разбираются прямо в запросе. Про аудио и видео пометок в наших данных нет — нужный формат стоит проверить на своей задаче.
Отдельных метрик по языкам в наших данных нет, поэтому точных цифр обещать не будем — быстрее проверить на вашей задаче за пару запросов. Сам BotHub русскоязычный: оплата российскими картами в рублях, доступ без VPN и зарубежной карты, рядом можно сравнить ответы других моделей.