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DeepSeek文本模型2026-04-24 上线

DeepSeek V4 Flash 0423

DeepSeek V4 Flash是深度求索(DeepSeek)推出的一款针对效率优化的混合专家模型,拥有2840亿总参数与130亿激活参数,支持100万token的上下文窗口,专为快速推理设计,能够在保障性能的同时兼顾部署与运行的高效性,适配对响应速度有较高要求的各类场景需求。

去评测榜
上下文 1.0M会用工具结构化输出

适合做什么

根据公开评测与能力标签,一句话帮你判断用途

整体来看,日常编程和脚本任务比较稳。

  • 长文友好:一次塞很多资料也不容易“忘前面”

实力怎么样

Artificial Analysis 公开指数,分数越高越好,大约按 0–100 理解

综合智能
常识、推理、知识问答这类“脑子够不够用”
写代码
写程序、改 bug、读仓库时的表现
当助手干活
多步骤任务、工具调用、把事情办完的能力
一次能读多长
约 1.0M tokens(大约能塞进一整本长篇小说)
上下文窗口很大,适合长文档、多文件一起分析

大概要花多少钱

按每百万 tokens 计价(约等于几十万到上百万汉字量级)

读入内容
$0.083/M
你把资料/问题喂给模型的费用
写出回答
$0.166/M
模型生成回复的费用,通常更贵
重复内容缓存
$0.017/M
相同上下文再次命中时更便宜

举个例子:读进约 50 万 tokens、写出约 5 万 tokens,大约花费 $0.05(按公开标价估算)。

能处理什么

输入、输出与常见能力开关

能看懂
文本
能产出
文本
还会这些
工具调用JSON / 结构化指定输出格式推理参数可见思考过程

怎么思考

推理模式决定它会不会先“慢慢想再答”

这是一台可以按需加深思考的模型。

  • 默认直接答;需要时再打开推理
  • 可调思考强度:xhigh / 高
  • 支持把思考过程一并返回,方便排查它怎么想的

对战表现

Design Arena:模型两两对比时的相对强弱

分类相对实力胜率场次
3d123249.3%-
asciiart113742.8%-
codecategories122948.9%-
dataviz114740.6%-
gamedev123350.2%-
svg119448.4%-
uicomponent119144.7%-
website122749.1%-

近期有多热

OpenRouter 日调用量 · 最近一日第 8 / 51 名

08-28
711.48B
08-27
784.79B
08-26
782.47B
08-25
781.66B
08-24
805.51B
08-23
875.00B
08-22
681.17B
08-21
782.16B
08-20
861.31B
08-19
790.37B