DeepSeek V4 Flash
Red Neuronal
DeepSeek V4 Flash: modelo MoE de DeepSeek con contexto de 1M de tokens e inferencia rápida, disponible vía API en BotHub.
Longitud máxima de respuesta
(en tokens)
Tamaño del contexto
(en tokens)
Costo del prompt
(por 1M tokens)
Costo de la respuesta
(por 1M tokens)
Cómo funciona DeepSeek V4 Flash?
DeepSeek V4 Flash es un modelo de DeepSeek con arquitectura Mixture-of-Experts: de 284 mil millones de parámetros, se activan unos 13 mil millones por solicitud, lo que permite respuestas rápidas y cálculos eficientes. Su ventana de contexto de 1 millón de tokens permite manejar documentos extensos, conversaciones largas y grandes fragmentos de código sin necesidad de fragmentarlos. En BotHub, el modelo está disponible sin VPN ni tarjetas extranjeras: pago en rublos según consumo, con tokens que no caducan. Accede a más de 250 redes neuronales en una sola ventana para comparar respuestas fácilmente. Su API compatible con OpenAI permite cambiar de modelo sin reescribir la integración. Las conversaciones están cifradas con AES-GCM, y las empresas cuentan con contratos, facturas, EDI y panel de administración con límites. Usa Flash para analizar informes extensos, revisar repositorios de código, gestionar consultas de soporte o resumir conversaciones largas.Preguntas frecuentes sobre DeepSeek V4 Flash
Puede usar los resultados generados con fines comerciales. Todos los derechos sobre el contenido creado le pertenecen. La única restricción: asegúrese de que la solicitud no incluya material de terceros protegido por derechos de autor. El usuario es responsable de respetar los derechos sobre los datos de entrada.
El modelo procesa texto, documentos e imágenes, razona antes de responder y llama a funciones. Es ideal para código (escritura, refactorización, depuración), análisis de archivos grandes y tareas STEM. Su contexto de hasta 1 048 576 tokens permite incluir repositorios completos y múltiples documentos en una sola solicitud.
El límite por respuesta es de 384 000 tokens. Es suficiente para generar módulos de código extensos, documentación detallada o análisis completos sin dividir la tarea. La longitud real depende de la solicitud: el modelo escribe lo necesario según la tarea.
Sí, el modo de razonamiento está confirmado. El modelo construye una cadena interna de pasos antes de generar el resultado. Esto ayuda en matemáticas, lógica, STEM y depuración de código, donde se requiere una deducción secuencial en lugar de adivinar.
Sí, admite llamadas a funciones y salida estructurada en JSON. Puedes conectar el modelo a herramientas externas, bases de datos y servicios, obteniendo respuestas con un esquema definido para procesarlas directamente. En BotHub, esto está disponible mediante una API compatible con OpenAI.
Puedes enviar imágenes junto con texto: el modelo lee capturas de pantalla, esquemas, gráficos y tablas. También admite documentos, permitiendo analizar archivos extensos directamente. No hay información sobre audio o video, por lo que recomendamos verificar el formato con tu caso de uso.
No tenemos métricas específicas por idioma, por lo que no podemos dar cifras exactas; es mejor probarlo con tu tarea. BotHub está en ruso: aceptamos tarjetas rusas en rublos, acceso sin VPN, y puedes comparar respuestas con otros modelos.