DeepSeek V4 Flash 0731
Réseau Neuronal
DeepSeek V4 Flash 0731 : modèle MoE de DeepSeek pour le raisonnement et les agents, le code dans une interface unique sur BotHub.
Caractéristiques
- Entrée
- texte, images, documents
- Sortie
- texte
- Taille du contexte
- 1 048 576 tokens
- Longueur maximale de la réponse
- 131 072 tokens
- Niveaux de raisonnement
- aucun, faible, élevé, max
- Fonctionnalités
- raisonnement, appel de fonctions
Coût du prompt
(par 1M tokens)
Coût de la réponse
(par 1M tokens)
Comment ça marche DeepSeek V4 Flash 0731?
DeepSeek V4 Flash 0731 est une version du modèle DeepSeek avec une architecture "mixture-of-experts" creuse : sur 284 milliards de paramètres, 13 milliards sont actifs par requête, optimisant ainsi les calculs. Cette révision post-entraînement est optimisée pour trois domaines : l'écriture et l'analyse de code, le raisonnement étape par étape et les scénarios d'agents. Sur BotHub, elle est accessible sans VPN, avec paiement en roubles par carte bancaire russe selon l'utilisation, et les jetons non utilisés ne sont pas perdus. Plus de 250 autres réseaux de neurones sont disponibles dans la même fenêtre pour comparer les réponses, et l'API compatible OpenAI permet de changer de modèle sans réécrire l'intégration. Pour les développeurs, DeepSeek est idéal pour le refactoring, l'analyse de dépôts et le débogage ; pour les analystes, pour les chaînes logiques complexes ; et pour les équipes, pour créer des agents. En environnement d'entreprise, un contrat, une facture et l'EDI sont disponibles, et les échanges sont chiffrés en AES-GCM.Questions fréquentes sur DeepSeek V4 Flash 0731
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.
C'est un modèle textuel DeepSeek avec un contexte d'environ un million de jetons. Il est adapté au travail sur de longs documents et de grandes bases de code, au refactoring, au débogage, à l'analyse de logs, aux tâches STEM et au raisonnement. Il accepte du texte, des documents et des images, et peut appeler des outils.
La limite de sortie est, selon nos données, jusqu'à 943 718 jetons, un volume très important pour une seule réponse. Suffisant pour une documentation technique détaillée, la génération de code multi-fichiers ou l'analyse approfondie d'un grand code source sans diviser la tâche en dizaines de requêtes.
Oui, le mode de raisonnement est pris en charge : le modèle construit une chaîne d'étapes avant la réponse finale. Cela aide considérablement en mathématiques, logique, analyse de code et tâches multi-étapes, où il est crucial de suivre une démarche logique plutôt que de deviner le résultat.
Oui, le modèle prend en charge l'appel de fonctions (function calling) et la sortie structurée en JSON. Cela permet de créer des agents, de connecter des outils externes et d'obtenir des réponses prévisibles pour le parsing. BotHub propose une API unique compatible OpenAI, évitant ainsi de réécrire l'intégration.
Selon nos données, le modèle accepte en entrée du texte, des images et des documents. Vous pouvez envoyer une capture d'écran d'interface, un schéma, un diagramme ou un PDF pour en analyser le contenu. Il n'y a aucune mention de traitement audio ou vidéo dans nos données, il ne faut donc pas compter dessus.
Les modèles DeepSeek sont multilingues et cette version fonctionne généralement bien avec les requêtes en russe. Nous n'avons pas de mesures de qualité spécifiques pour le russe, il est donc préférable de tester sur vos propres tâches : sur BotHub, vous pouvez comparer la réponse avec d'autres modèles dans une seule fenêtre.