DeepSeek V4 Flash 0731
Red Neuronal
DeepSeek V4 Flash 0731: modelo MoE de DeepSeek para razonamiento y tareas de agentes, DeepSeek para código en BotHub.
Características
- Entrada
- texto, imágenes, documentos
- Salida
- texto
- Tamaño del contexto
- 1 048 576 tokens
- Longitud máxima de respuesta
- 131 072 tokens
- Niveles de razonamiento
- ninguno, bajo, alto, max
- Funciones
- razonamiento, llamada a funciones
Costo del prompt
(por 1M tokens)
Costo de la respuesta
(por 1M tokens)
Cómo funciona DeepSeek V4 Flash 0731?
DeepSeek V4 Flash 0731 es una versión del modelo DeepSeek con arquitectura de mezcla de expertos (MoE): de 284 mil millones de parámetros, 13 mil millones están activos por consulta, lo que optimiza el consumo de cómputo. Es una revisión reentrenada tras el post-training, optimizada para tres áreas: escritura y análisis de código, razonamiento paso a paso y escenarios de agentes donde el modelo guía la tarea. En BotHub, está disponible sin VPN ni tarjetas extranjeras; el pago se realiza en rublos según el uso y los tokens no caducan. Accede a más de 250 redes neuronales en una sola ventana para comparar respuestas, y utiliza una API compatible con OpenAI para cambiar de modelo sin reescribir la integración. Es ideal para desarrolladores en refactorización, análisis de repositorios y depuración; para analistas en tareas de lógica compleja; y para equipos en la creación de agentes. En el entorno corporativo, ofrecemos contratos, facturación y EDI, con cifrado AES-GCM para las conversaciones.Preguntas frecuentes sobre DeepSeek V4 Flash 0731
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.
Es un modelo de texto de DeepSeek con un contexto de aproximadamente un millón de tokens. Es adecuado para trabajar con documentos largos y bases de código extensas, refactorización y depuración, análisis de registros, analítica, tareas STEM y razonamiento. Acepta texto, documentos e imágenes, y puede invocar herramientas.
Según nuestros datos, el límite de salida es de hasta 943,718 tokens, un volumen muy grande para una sola respuesta. Es suficiente para documentación técnica detallada, generación de código de múltiples archivos o un análisis extenso de un código fuente grande sin dividir la tarea en decenas de solicitudes.
Sí, se admite el modo de razonamiento: el modelo construye una cadena de pasos antes de la respuesta final. Esto ayuda notablemente en matemáticas, lógica, análisis de código y tareas de varios pasos donde es importante llegar al resultado de forma secuencial en lugar de solo adivinarlo.
Sí, el modelo admite llamadas a funciones (function calling) y salida estructurada en JSON. Esto permite crear agentes, conectar herramientas externas y obtener respuestas predecibles para el análisis. En BotHub, hay disponible una API unificada compatible con OpenAI, por lo que no es necesario reescribir la integración.
Según nuestros datos, se aceptan texto, imágenes y documentos. Puedes enviar una captura de pantalla de una interfaz, un esquema, un diagrama o un PDF y pedir que se analice el contenido. No hay notas sobre el procesamiento de audio y video en nuestros datos, por lo que no se debe contar con ello.
Los modelos DeepSeek son multilingües y esta versión funciona generalmente bien con consultas en ruso. No tenemos mediciones de calidad específicas para el ruso en nuestros datos, por lo que lo más fiable es probarlo con tus propias tareas: en BotHub puedes comparar la respuesta con otros modelos en una sola ventana.