DeepSeek V4 Flash 0731
Rede Neural
DeepSeek V4 Flash 0731 — modelo MoE da DeepSeek para raciocínio e agentes, DeepSeek para código em uma janela no BotHub.
Especificações
- Entrada
- texto, imagens, documentos
- Saída
- texto
- Tamanho do contexto
- 1 048 576 tokens
- Comprimento máximo de resposta
- 131 072 tokens
- Níveis de raciocínio
- nenhum, baixo, alto, max
- Recursos
- raciocínio, chamada de funções
Custo do prompt
(por 1M tokens)
Custo da resposta
(por 1M tokens)
Como funciona DeepSeek V4 Flash 0731?
DeepSeek V4 Flash 0731 é uma versão do modelo DeepSeek com arquitetura esparsa mixture-of-experts: de 284 bilhões de parâmetros, 13 bilhões ficam ativos por solicitação, economizando processamento. Esta revisão pós-treinamento é otimizada para três tarefas: escrita e análise de código, raciocínio passo a passo e cenários de agentes, onde o modelo conduz a tarefa por etapas. No BotHub, você acessa sem VPN ou cartões estrangeiros, paga em rublos conforme o uso, e os tokens não utilizados não expiram. Com mais de 250 redes neurais em uma única janela, você pode comparar respostas e alternar entre elas. A API compatível com OpenAI permite trocar de modelo sem reescrever a integração. Para desenvolvedores, o DeepSeek é útil para refatoração, análise de repositórios e depuração; para analistas, para tarefas com cadeias lógicas longas; e para equipes, para criar agentes. No ambiente corporativo, estão disponíveis contratos, faturas e EDI, com comunicações criptografadas via AES-GCM.Perguntas frequentes sobre DeepSeek V4 Flash 0731
Você pode usar os resultados da geração para fins comerciais. Todos os direitos sobre o conteúdo criado pertencem a você. A única restrição: certifique-se de que a solicitação não inclua materiais de terceiros protegidos por direitos autorais. A responsabilidade pelo cumprimento dos direitos sobre os dados de entrada é do usuário.
É um modelo de texto DeepSeek com contexto de cerca de um milhão de tokens. Adequado para trabalhar com documentos longos e grandes bases de código, refatoração e depuração, análise de logs, analytics, tarefas STEM e raciocínio. Aceita texto, documentos e imagens, e pode chamar ferramentas.
O limite de saída, segundo nossos dados, é de até 943.718 tokens, um volume muito grande para uma única resposta. Suficiente para documentação técnica detalhada, geração de código em vários arquivos ou análise detalhada de um grande código-fonte sem dividir a tarefa em dezenas de solicitações.
Sim, o modo de raciocínio é suportado: o modelo constrói uma cadeia de passos até a resposta final. Isso ajuda significativamente em matemática, lógica, análise de código e tarefas de várias etapas, onde é importante não apenas adivinhar o resultado, mas chegar a ele de forma consistente.
Sim, o modelo suporta function calling e saída estruturada em JSON. Isso permite criar agentes, conectar ferramentas externas e obter respostas previsíveis para parsing. No BotHub, está disponível uma API única compatível com OpenAI, então não será necessário reescrever a integração.
Segundo nossos dados, o modelo aceita texto, imagens e documentos. Você pode enviar capturas de tela de interfaces, esquemas, diagramas ou PDFs e pedir para analisar o conteúdo. Não há informações sobre processamento de áudio e vídeo em nossos dados, portanto, não conte com isso.
Os modelos DeepSeek são multilíngues e esta versão geralmente funciona bem com solicitações em português. Não temos medições específicas de qualidade para o português em nossos dados, por isso é mais seguro testar com suas próprias tarefas: no BotHub, você pode comparar a resposta com outros modelos em uma única janela.