DeepSeek V4 Flash
Réseau Neuronal
DeepSeek V4 Flash : modèle MoE avec 1M de jetons de contexte et inférence rapide, disponible via l'API sur BotHub.
Longueur maximale de la réponse
(en tokens)
Taille du contexte
(en tokens)
Coût du prompt
(par 1M tokens)
Coût de la réponse
(par 1M tokens)
Comment ça marche DeepSeek V4 Flash?
DeepSeek V4 Flash est un modèle MoE : sur 284 milliards de paramètres, environ 13 milliards sont activés par requête, garantissant rapidité et efficacité. Sa fenêtre de contexte de 1 million de jetons permet d'analyser des documents volumineux, de longues conversations ou des bases de code entières sans découpage. Sur BotHub, accédez au modèle sans VPN ni carte étrangère : paiement en roubles par carte russe, facturation à l'usage sans expiration des jetons. Comparez les réponses avec plus de 250 autres modèles dans une interface unique. L'API compatible OpenAI facilite l'intégration. Les échanges sont chiffrés en AES-GCM. Pour les entreprises : contrats, factures, EDI et panneau d'administration avec limites disponibles. Utilisez Flash pour analyser des rapports complexes, réviser des dépôts de code, traiter des tickets de support ou résumer de longues discussions.Questions fréquentes sur DeepSeek V4 Flash
Vous pouvez utiliser les résultats générés à des fins commerciales. Tous les droits sur le contenu créé vous appartiennent. Seule restriction : vérifiez que la requête ne contient pas de contenus protégés par le droit d'auteur appartenant à des tiers. Le respect des droits sur les données d'entrée relève de votre responsabilité.
Le modèle traite le texte, les documents et les images, sait raisonner avant de répondre et appeler des fonctions. Idéal pour le code (écriture, refactoring, débogage), l'analyse de fichiers volumineux, l'analytique et les tâches STEM. Le contexte jusqu'à 1 048 576 jetons permet d'inclure des dépôts entiers et des lots de documents dans une seule requête.
La limite par réponse est de 384 000 jetons. C'est suffisant pour générer un grand module de code, une documentation détaillée ou une analyse complète sans diviser la tâche. La longueur réelle dépend de la requête : le modèle écrit autant que nécessaire.
Oui, le mode de raisonnement est confirmé. Le modèle construit d'abord une chaîne interne d'étapes avant de fournir le résultat. Cela aide en mathématiques, logique, STEM et débogage de code, là où une réponse doit être déduite séquentiellement plutôt que devinée.
Oui, l'appel de fonctions et la sortie JSON structurée sont pris en charge. Vous pouvez connecter le modèle à des outils externes, des bases de données et des services, obtenir une réponse selon un schéma défini et l'analyser sans post-traitement. Sur BotHub, cela est disponible via une API unique compatible OpenAI.
Vous pouvez envoyer des images avec du texte : le modèle lit les captures d'écran, schémas, graphiques et tableaux. La prise en charge des documents est également incluse, permettant d'analyser des fichiers volumineux directement dans la requête. Il n'y a pas d'indication concernant l'audio et la vidéo dans nos données ; il est préférable de tester le format souhaité sur votre tâche.
Il n'y a pas de métriques spécifiques par langue dans nos données, nous ne promettons donc pas de chiffres précis ; il est plus rapide de tester sur votre tâche en quelques requêtes. BotHub est une plateforme russophone : paiement par cartes russes en roubles, accès sans VPN ni carte étrangère, et possibilité de comparer les réponses d'autres modèles.