又有一个可以直接用 DeepSeek-V4-Flash 的地方 —— AtomCode。 这个模型标注为 284B 总参数、13B 激活参数。 对于只是想体验 DeepSeek-V4-Flash 编程效果的人来说,这个入口还挺省事。 AtomCode 是什么 AtomCode 是一个开源的终端 AI 编码助手。 对普通用户来说,更直接的价值是: 它现在可以免费领取 CodingPlan,在终端里体验 DeepSeek-V4-Flash。 Qwen3.6-35B-A3B:图文转文本模型,更适合处理带图片的输入 这里最值得关注的,还是 DeepSeek-V4-Flash。 体验感受 AtomCode 最大的优点是省事——装好领取CodingPlan就能在终端体验 DeepSeek-V4-Flash。
今天这篇教程,我们就从后端架构视角,把DeepSeek-V4-Flash的实战用法彻底盘透。 DeepSeek-V4-Flash的核心改进在于推理侧的工程级重构。它采用了更激进的稀疏激活策略,并深度优化了KV Cache管理。这意味着什么? httpximport jsonimport asyncioasync def stream_v4_flash(prompt: str): payload = { "model": "deepseek-v4 五、 总结与选型建议DeepSeek-V4-Flash绝不是用来秀跑分的,它是2026年企业构建高并发AI应用最具性价比的“基建级”底座。
-flash" export ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL="deepseek-v4-flash" 3. 模型选择建议 Claude Code 调用 推荐映射 理由 Opus(复杂任务) deepseek-v4-pro 高质量推理,对标 Claude Opus Sonnet(日常任务) deepseek-v4 -flash 性价比最优,速度快 Haiku(快速响应) deepseek-v4-flash 同上 5. # R1,推理模型 OpenRouter 正确的模型名: deepseek/deepseek-v4-pro deepseek/deepseek-v4-flash deepseek/deepseek-v4 ="deepseek-v4-flash" export ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL="deepseek/deepseek-v4-flash" Q: 环境变量设置了,但
腾讯云 TokenHub 已上架的 DeepSeek-V4-Flash(1M 上下文 / 384k 输出)与 Kimi-K2.6(256k 三件套)是两款代表性长上下文模型。 二、TokenHub 上的两款代表性长上下文模型 2.1 DeepSeek-V4-Flash:1M 真窗口 + 极致单价 维度 数据 调用参数 deepseek-v4-flash 上下文 / 最大输入 Kimi-K2.6 单价虽高于 DeepSeek-V4-Flash,但在"长上下文 + 长输出"任务里能减少多次拼接调用; c. DeepSeek-V4-Flash 的 384k 最大输出更长,适合超长技术文档与翻译。 4.3 长任务 Agent a. 六、新人 100 万 Tokens 免费体验 DeepSeek-V4-Flash 与 Kimi-K2.6 均在 TokenHub 新人免费体验包内:DeepSeek-V4-Flash 100 万 Tokens
无需充值、无需付费,就能在本地终端中无限制调用 284B 参数的 DeepSeek-V4-Flash,全程白嫖、稳定可用,核心入口就藏在 AtomCode 的 CodingPlan 免费计划中。 一、核心亮点:顶配 DeepSeek-V4-Flash 完全免费DeepSeek-V4-Flash 一经推出就凭借超高性价比出圈,模型总参数达284B,实际激活参数仅13B,推理成本仅为前代模型的十分之一 、福利详解:CodingPlan 免费权益包CodingPlan 是 AtomCode 联合 AtomGit 专为开发者打造的免费AI权益计划,无需订阅、无需付费,解锁顶配模型使用权限:✅ 专属解锁 DeepSeek-V4 五、DeepSeek-V4-Flash 实战能力适配场景结合GitCode AI社区官方介绍,这款模型适配绝大多数开发与办公场景: 全流程代码开发:智能补全代码、精准修复Bug、重构代码模块、代码审查优化 七、总结如果你是开发者,想要免费体验DeepSeek-V4-Flash顶配模型、想要一款开源免费、媲美Claude Code的终端AI助手、想要依托国产平台实现可控稳定开发,那 AtomCode + CodingPlan
我一度以为,AI编程的"终极形态"也就这样了——直到我顺手把DeepSeek-V4-Flash正式版接回了ClaudeCode。 先认识:DeepSeek-V4-Flash正式版是什么可能还有朋友没关注到这个新模型,先补个背景。 DeepSeek-V4-Flash是DeepSeek在7月31日正式上线公测的编码主力模型,官方定位就是Agent场景,有几个点值得先交代:1M上下文:正式版提供1M上下文的版本(deepseek-v4 DeepSeek-V4-Flash的API呢?便宜到几乎可以忽略不计——而且我有1M上下文的版本可用,长对话、大项目上下文都不怵。 但打开编辑器的那一刻,默认接上的永远是DeepSeek-V4-Flash。不是我喜新厌旧,是"快的不可思议"这件事,一旦体验过就真的回不去了。
本次测试使用到的模型有 MiniMax-M3、DeepSeek-V4-flash、Step-3.7-flash、GLM5.2、Gemini3.5 flash。 说到便宜下面测试一下最便宜的大模型-deepseek-v4-flash看看效果怎么样。 DeepSeek-V4-flash 同样的提示词,我又测试了 DeepSeek-V4-flash。 DeepSeek-V4-flash 比较适合对速度敏感的任务。如果你只是想快速得到一个能跑的 HTML Demo,它的效率很高。 从价格体感来看,DeepSeek-V4-flash 的成本优势明显,适合高频调用。 经过多次测试,DeepSeek-V4-flash 的任务制作完成率约为100%。工具调用成功率为99%。 做高频低成本任务,可以看 MiniMax-M3 和 DeepSeek-V4-flash。
继续看看 V4,本文看下 DeepSeek-V4-Flash 本地部署 我的设备 CPU:Intel Xeon Platinum 8457C 内存:480 GiB GPU:2 x NVIDIA H20, 580.126.09 CUDA 版本:13.0 系统盘:100G 数据盘:1T 1、模型下载 模型文件 160GB 国内网络,模型下载 modelscope download --model deepseek-ai/DeepSeek-V4 -Flash --local_dir /data/models/DeepSeek-V4-Flash 2、vLLM Docker 镜像准备 安装vllm-nightly我从没有成功过,只有Docker最省心 models:ro \ -e VLLM_ENGINE_READY_TIMEOUT_S=3600 \ vllm/vllm-openai:deepseekv4-cu129 \ /models/DeepSeek-V4
修法只有一处:deepseek-chat→deepseek-v4-flash;deepseek-reasoner→deepseek-v4-flash且加thinking参数。 V4预览版在2026年4月24日上线后,这两个名字就已经变成别名了:deepseek-chat→指向deepseek-v4-flash(非思考模式)deepseek-reasoner→指向deepseek-v4 thinking:{"type":"enabled"}想要更强推理deepseek-v4-pro作为显式目标单独压测再切最省事的情形是纯文本默认路由(原来用deepseek-chat):把model改成deepseek-v4 是OpenAI兼容的统一网关,deepseek-v4-pro和deepseek-v4-flash都已上架。 用OpenAISDK的话,把base_url指到、model写deepseek-v4-flash即可,境内可访问、协议不变。
前言DeepSeek-V4-Flash正式版的API已于7月31日上线公测,距离上一版DeepSeek-V4-Flash预览版(4月24日)发布,已经过去约3个月。 DeepSeek-V4-Flash因为极低的价格和还不错的体验,成为了国内外公认的价格屠夫、香饽饽。它也一直是万少电脑上必备的一个选项。 主要注意很多朋友可能只在新闻里看到DeepSeek-V4-Flash正式版很强,但一些小细节未必留意到。这里万少就把自己踩过的几个坑,给大家分享一下。 1.一些AIIDE和模型聚合厂商,可能还在用预览版虽然名字都叫deepseek-v4-flash,但最新的才是正式版! 但是DeepSeek-V4-Flash正式版没有提供包月套餐,基本上是充多少用多少。所以小伙伴们使用官网直连DeepSeek-V4-Flash的时候,尤其需要关注自己的费用,避免出现太大的损失。
第2步:写入正确格式的配置 错误示范(裸数组格式): [ { "id": "deepseek-v4-flash", "url": "http://10.193.200.210:1025 /v1", "apiKey": "sk-local" } ] 正确格式(对象包装 + 完整字段): { "models": [ { "id": "deepseek-v4 我这里是 deepseek-v4-flash name 自定义显示名 用 "内网 DeepSeek" 方便和内置版区分 url 完整路径 必须是 /v1/chat/completions 结尾,只写 / availableModels 不填 一旦填写这个字段,会限制模型选单只显示列出的模型 第3步:验证内网 API 是否可达 开 PowerShell,用一行命令测试内网服务: @' {"model":"deepseek-v4 解法:把 id 改回内网服务能识别的模型名(如 deepseek-v4-flash),name 字段单独设置显示名即可。
• 标准版 ¥199/月,330,000资源点 相当于约 1600 万次数据库调用,或约 15亿 tokens*(DeepSeek-V4-Flash 输入),附 300GB 存储流量,能接微信支付。 • 企业版 ¥999/月 1,500,000资源点 相当于约 7500 万次数据库调用,或约69亿 tokens*(DeepSeek-V4-Flash 输入),附独享数据库 + 企业微信集成。 *Token换算说明:按 DeepSeek-V4-Flash 直供模型、80% 输入命中上下文缓存估算(缓存命中 20 点/百万 tokens,未命中 1000 点/百万 tokens)。 算个账: DeepSeek-V4-Flash:这个模型的官方标价是:输入 ¥1/百万 tokens,输出 ¥2/百万 tokens。 按这个折扣价去调 DeepSeek-V4-Flash,等效价格就是 输入 ¥0.5/百万 tokens,输出 ¥1/百万 tokens。
OpenCode性能表现DeepSeek-V4-Pro:Agent编程能力:开源SOTA世界知识:开源模型第一,仅次于Gemini-3.1-Pro推理能力:数学/STEM/编程全面领先,对标顶级闭源模型DeepSeek-V4 定价详解DeepSeekV4定价模型输入(缓存命中)输入(缓存未命中)输出deepseek-v4-flash$0.028/M$0.14/M$0.28/Mdeepseek-v4-pro$0.145/M$1.74 DEEPSEEK_API_KEY"),base_url="https://api.deepseek.com")response=client.chat.completions.create(model="deepseek-v4 response.choices[0].message.content)Python:流式输出展开代码语言:PythonAI代码解释stream=client.chat.completions.create(model="deepseek-v4 sk-deepseek-key",base_url="https://api.deepseek.com"#改这一行)response=client.chat.completions.create(model="deepseek-v4
对大多数开发者来说,更直接的一个变化是:DeepSeek-V4-Flash 已经同步登陆 Canopy Wave 平台,并且 Canopy Wave 新用户注册后可以享受 7 天免费试用。 Canopy Wave 平台已经上线 DeepSeek-V4-Flash,我自己也是使用的这个平台,有兴趣可以试试https://canopywave.com/.新用户注册并绑定后,即可享受 7 天免费试用 五、小结DeepSeek-V4-Flash 的定位非常明确:它不是“缩水版”,而是“经济主力版”。 感兴趣的同行可以去 Canopy Wave 注册,开启 7 天免费试用,拿自己的业务数据测一下DeepSeek-V4-Flash的效果。
官方还提供模型名自动映射(你不显式指定时):Claude模型前缀映射到claude-opus-*deepseek-v4-proclaude-sonnet-*/claude-haiku-*deepseek-v4 pro[1m]"$env:ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL="deepseek-v4-pro[1m]"$env:ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL="deepseek-v4 -flash"$env:CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL="deepseek-v4-flash"$env:CLAUDE_CODE_EFFORT_LEVEL="max"各变量含义变量作用 -flash","CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL":"deepseek-v4-flash","CLAUDE_CODE_EFFORT_LEVEL":"max"}}安全提示:APIKey bashopenclawonboard--install-daemon配置向导中选择:Provider→DeepSeekAPIKey→你的KeyDefaultmodel→deepseek-v4-pro或deepseek-v4
摘要: DeepSeek-V4-Pro 与 DeepSeek-V4-Flash 是 TokenHub 上同时支持 1M 上下文的两款 DeepSeek V4 模型。 二、能力规格全字段对比 维度 DeepSeek-V4-Pro DeepSeek-V4-Flash 调用参数 deepseek-v4-pro deepseek-v4-flash 上下文窗口 1M 1M 最大输入 三、价格档位差异:12 倍的杠杆 模型 推理输入(元/百万 tokens) 推理输出(元/百万 tokens) 缓存命中(元/百万 tokens) DeepSeek-V4-Pro 12 24 1 DeepSeek-V4 七、零成本验证两款 V4 模型 DeepSeek-V4-Pro 与 DeepSeek-V4-Flash 都在 TokenHub 新人免费体验包覆盖范围内,各赠送 100 万 Tokens,有效期 90 : "user", "content": "你的问题"}] ) # 调用 Flash resp_flash = client.chat.completions.create( model="deepseek-v4
2.4 DeepSeek 家族:最新 V4 系列 模型名称 特点 适用场景 DeepSeek-V4-Flash V4 系列轻量化版本,100万上下文,响应速度快、成本低 日常查询、短平快任务 DeepSeek-V4 DeepSeek-V4-Flash 响应速度特别快,每次给出的结果都贴合需求、不跑偏,最重要的是特别省积分;混元 Hy3 在复杂推理和指令遵循方面表现突出。 3.6 深度专业创作(商业方案、行业报告、正式公文) 推荐模型:DeepSeek-V4-Pro、DeepSeek-V4-Flash DeepSeek-V4-Pro 逻辑清晰、文笔自然,定义复杂推理与深度智能体协作新标准 ,不管是写方案、写报告都很到位;DeepSeek-V4-Flash 在大多数专业创作场景中也能 hold 住,性价比超高。 五、极简选型口诀 日常省钱:DeepSeek-V4-Flash、混元 Hy3 短平快任务:DeepSeek-V4-Flash、混元 Hy3 长文精读:DeepSeek-V4-Pro、混元 Hy3、Kimi-K2.6
-flash" # Haiku 级 → V4-Flash export CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL="deepseek-v4-flash" # 显式绑定子 Agent 如果账单里同时出现 deepseek-v4-pro 和 deepseek-v4-flash 两种模型,说明分层路由已经在工作了——文件扫描走的是 Flash,你的主对话走的是 Pro。 model: deepseek-v4-flash tools: - Read - Bash --- 你是一个专注代码质量的 reviewer,检查以下四个维度: 安全漏洞、性能问题、代码规范、 坑 2:模型名写错不报错,会静默 fallback DeepSeek 的 Anthropic 端点在遇到不认识的模型名时,会静默 fallback 到 deepseek-v4-flash,不返回错误。 -flash", "CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL": "deepseek-v4-flash" } } 只对当前项目生效,不影响其他项目的配置。
2026年8月爆肝新作React19+Electron41+ArcoDesign快速集成deepseek-v4-flash正式版大模型,零到一纯手撸一款高颜值桌面端ai流式打字对话系统。 图表渲染(拖拽/缩放/下载)支持Echarts图表展示支持上下文多轮对话,本地存储会话支持链接跳转浏览器,图片预览项目结构目录使用最新跨平台框架electron41+react19构建项目,调用正式版deepseek-v4 // 安装依赖yarn install// 运行项目yarn dev// 打包项目yarn electron:build快速接入deepseek-v4-flash智能模型const completion historySession() : [{role: 'user', content: editorValue}], // 对话模型(快速模式deepseek-v4-flash 专家模式deepseek-v4 -pro) model: 'deepseek-v4-flash', // 是否深度思考 thinking: {'type': thinkingEnabled ?
新一代模型发布 DeepSeek V4 正式发布并开源,带来两个版本: 模型 参数规模 定位 DeepSeek-V4-Pro 1.6T 总参数 / 49B 激活参数 性能对标顶级闭源模型 DeepSeek-V4 DeepSeek-V4-Pro: - Agent 编程能力:开源 SOTA - 世界知识:开源模型第一,仅次于 Gemini-3.1-Pro - 推理能力:数学/STEM/编程全面领先,对标顶级闭源模型 DeepSeek-V4 定价详解 DeepSeek V4 定价 模型 输入(缓存命中) 输入(缓存未命中) 输出 deepseek-v4-flash $0.028/M $0.14/M $0.28/M deepseek-v4-pro "), base_url="https://api.deepseek.com" ) response = client.chat.completions.create( model="deepseek-v4 response.choices[0].message.content) Python:流式输出 stream = client.chat.completions.create( model="deepseek-v4