DeepSeek V4-Flash 是开源模型还是开放权重模型？

DeepSeek V4-Flash 是一个开放权重模型。其训练权重可公开下载、自行部署和微调。您可以在自有基础设施上运行它，无需按 token 支付 API 费用。请注意，开放权重不等于开源：训练代码和数据可能并未完全公开。

DeepSeek V4-Flash 的上下文窗口是多少？

DeepSeek V4-Flash 支持 100 万 token 的上下文窗口，足以容纳整个代码库、长篇技术文档或长时间的智能体会话，无需截断。

DeepSeek V4-Flash 可以在 FlowHunt 中使用吗？

可以——DeepSeek V4-Flash 可直接在 FlowHunt 中使用。您可以用它构建 AI 智能体、自动化工作流、聊天机器人和文档处理流程，无需额外设置。

DeepSeek Advanced 开放权重可在FlowHunt中使用

DeepSeek V4-Flash

DeepSeek V4-Flash 是 DeepSeek 于 2026 年 4 月发布的一款先进 AI 模型，适用于要求严苛的生产工作负载。作为开放权重模型，其训练权重可公开获取——您可以自行托管、使用专有数据微调，或在本地部署运行，无需依赖 API。100 万 token 的上下文窗口足以容纳整个代码库、长篇技术文档或长时间的智能体会话，无需截断。

DeepSeek V4-Flash 于 2026 年 4 月 24 日与 V4-Pro 一同发布，是第四代 V 系列的轻量级低延迟变体。Flash 与 Pro 在竞技编程上的这种近乎持平的表现，体现了 DeepSeek 标志性的设计理念：通过将 token 路由到专门的专家网络，用较少的活跃参数实现接近旗舰的性能。V4-Flash 瞄准高吞吐量场景，适用于需要接近前沿的编码能力且 API 响应时间以毫秒计量的开发者。

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基准测试

每项分数只显示一次，并标明其在已跟踪模型中的排名及测评方。

与同属Advanced档的模型在同一尺度下对比

DeepSeek V4-Flash本模型
Mistral Large 4本模型在3项中领先0项
Claude Sonnet 5.5本模型在3项中领先0项

已验证独立评测机构，计入排名自报告由DeepSeek发布，仅显示，不计入排名

综合

AA Intelligence Index

Independent composite of agent, coding, knowledge and science tests by Artificial Analysis (v4).

来源 ↗

DeepSeek V4-Flash 24.2 Mistral Large 4 38.4 Claude Sonnet 5.5 56.0

#33共45个已验证

编程

DeepSWE

113 long-horizon software tasks written from scratch, graded by hidden tests.

来源 ↗

DeepSeek V4-Flash 53.0% Mistral Large 4 61.7% Claude Sonnet 5.5 71.0%

#14共17个已验证

SWE-bench Verified

500 verified GitHub issues. Saturated at the frontier.

DeepSeek V4-Flash 79.0% Mistral Large 4 Claude Sonnet 5.5

不参与排名自报告

智能体

Terminal-Bench 4.0

Multi-step professional tasks done by an agent in a command-line terminal.

来源 ↗

DeepSeek V4-Flash 2.5% Mistral Large 4 26.8% Claude Sonnet 5.5 63.6%

#27共36个已验证

推理

GPQA Diamond

Graduate-level science questions that search cannot answer.

来源 ↗另有：自报告 88.1%

DeepSeek V4-Flash 89.4% Mistral Large 4 Claude Sonnet 5.5

#24共37个已验证

DeepSeek V4-Flash 适合做什么

软件工程

它能解决真实的 GitHub 问题，用多种编程语言编写生产级代码，并处理多步骤的智能体编码工作流——是 AI 辅助软件开发团队的强力选择。

科学与技术推理

它能处理严苛的科学推理、研究文献总结以及 STEM 学科中的知识密集型任务。

自托管与私有部署

DeepSeek V4-Flash 为开放权重模型（13B/284B MoE 参数）——其训练权重可公开下载和自行部署。在自有 GPU 硬件或私有云上运行，确保数据永不离开您的环境，大规模消除按 token 计费的 API 成本，或使用专有数据集对模型进行微调。

长文档与代码库分析

凭借 100 万 token 的上下文窗口，DeepSeek V4-Flash 可以在单次提示中处理整个软件仓库、长篇法律合同、书籍长度的研究报告或大量对话历史——实现深度文档问答、跨文件代码库推理和全面总结，无需分块策略或 RAG 管道。

竞技编程

在此水平下，它能高度可靠地处理高级数据结构、图算法和面试级挑战。

优势与局限

优势

强大的软件工程能力
高级科学问答
竞技编程
自托管与数据私有部署（开放权重）
超长文档与大型代码库（100 万上下文）

在FlowHunt中使用

在任意流程中使用DeepSeek V4-Flash，并与你自己的工具和知识源搭配。

1打开一个流程，或从模板创建
2添加AI Agent或Generator组件
3在模型选择器中选择DeepSeek V4-Flash

在FlowHunt中试用

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常见问题

: DeepSeek V4-Flash 是 DeepSeek 于 2026 年 4 月发布的一款先进 AI 模型，适用于要求严苛的生产工作负载。
: DeepSeek V4-Flash 是一个开放权重模型。其训练权重可公开下载、自行部署和微调。您可以在自有基础设施上运行它，无需按 token 支付 API 费用。请注意，开放权重不等于开源：训练代码和数据可能并未完全公开。
: DeepSeek V4-Flash 支持 100 万 token 的上下文窗口，足以容纳整个代码库、长篇技术文档或长时间的智能体会话，无需截断。
: 可以——DeepSeek V4-Flash 可直接在 FlowHunt 中使用。您可以用它构建 AI 智能体、自动化工作流、聊天机器人和文档处理流程，无需额外设置。