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模型

DeepSeek Flash

DeepSeek Flash是由DeepSeek开发的轻量级快速推理模型,属于DeepSeek模型系列中面向低延迟、高效率场景的小参数量版本。其设计目标是在保持一定推理能力的同时,降低计算资源消耗,适用于对响应速度有较高要求的应用场景,可部署于资源受限的环境中。

核心事实

时间轴 (近 90 天)

10月30日

DeepSeek Flash 模型快速且便宜,擅长使用工具,单条消息成本不到一分钱。

待验证50%
10月21日

在闭卷测试中,最近一个月的新闻题四个模型全军覆没得0分。

待验证50%
10月21日

在诚实度测试中,斩钉截铁答错的次数分别为:Opus一道、Sonnet四道、DeepSeek Flash十八道、DeepSeek Pro二十六道。

待验证50%
10月18日

OpenRouter 过去 30 天数据显示,旧版 DeepSeek Flash 处理了约 122 万亿 Prompt Token 和约 2.2 万亿 Completion Token,比例约 55:1,且大部分 Prompt 是缓存命中。

待验证50%
10月18日

API名称保持不变(DeepSeek Flash),价格不变:错峰时段每百万Token输入0.15元、输出0.6元,峰值时段翻倍。

待验证50%
10月15日

在十道可客观评分的编程问题上,DeepSeek Flash 正确 10/10,DeepSeek Pro 正确 8/10;中位响应时间 Flash 0.83 秒,Pro 1.29 秒。

已过期50%
10月8日

DeepSeek Flash 的 API 定价通常仅为顶级模型的 1/10 至 1/20

已过期50%
10月7日

DeepSeek Flash模型通过官方适配器支持图像输入,可结合指令检查设计稿、错误对话框或图表,输出仍以文本、代码和工具操作形式呈现

待验证50%
10月7日

UP主根据两次演示客户端观测估算编码修复平均每秒约242个Token、网页任务约269个、加权平均约262个(含推理Token),加入请求等待时间后综合速率约每秒136个Token

已过期50%
10月3日

Q3量化的千问3.8 Flash Next智力与DeepSeek Flash几乎持平,差距不大

待验证50%

还有 21 条时间轴事件

全部知识事实 (20)

已验证

DeepSeek Flash版本是针对低延迟场景优化的蒸馏模型,牺牲部分复杂推理能力换取更快的响应速度和更低的Token单价

90%
待验证

新版Flash模型原生具备视觉检测、图像推理和物体计数能力,无需外接计算机视觉流水线

60%
待验证

新一代Flash是相对前代Flash的完整架构重设计,模型体积几乎是上一代的两倍

60%
待验证

DeepSeek Flash 模型快速且便宜,擅长使用工具,单条消息成本不到一分钱。

50%
待验证

在闭卷测试中,最近一个月的新闻题四个模型全军覆没得0分。

50%
待验证

在诚实度测试中,斩钉截铁答错的次数分别为:Opus一道、Sonnet四道、DeepSeek Flash十八道、DeepSeek Pro二十六道。

50%
待验证

OpenRouter 过去 30 天数据显示,旧版 DeepSeek Flash 处理了约 122 万亿 Prompt Token 和约 2.2 万亿 Completion Token,比例约 55:1,且大部分 Prompt 是缓存命中。

50%
待验证

API名称保持不变(DeepSeek Flash),价格不变:错峰时段每百万Token输入0.15元、输出0.6元,峰值时段翻倍。

50%
待验证

DeepSeek Flash模型通过官方适配器支持图像输入,可结合指令检查设计稿、错误对话框或图表,输出仍以文本、代码和工具操作形式呈现

50%
待验证

Q3量化的千问3.8 Flash Next智力与DeepSeek Flash几乎持平,差距不大

50%
待验证

DeepSeek的Flash模型约有5520亿(552B)参数,定位轻量高效

50%
待验证

输入的提示词会极大改变DeepSeek Flash视觉分析的结果,需要精心设计提示词

50%
待验证

测试者认为DeepSeek Flash综合能力不及Opus 5这类顶级模型,不适合做主控编排,但适合作为子Agent或本地运行

50%
待验证

DeepSeek Flash能通过浏览器进行视觉验证并据视觉输入迭代,完成实时空间站位置的3D地球渲染并正确还原昼夜分布

50%
待验证

相比V1模型,新Flash的KV缓存效率提升了约337倍

50%
待验证

测试者认为DeepSeek Flash是第一个真正擅长训练机器学习模型的开源权重模型

50%
待验证

在AutoML任务中,DeepSeek Flash能自主制定方案、执行特征选择、多组超参数实验,并主动识别并剔除存在数据泄漏的特征

50%
待验证

DeepSeek Flash在原生视觉分析中,内容提取(如尺寸数据)准确,但边界框经常出现偏移,框位置不准

50%
待验证

DeepSeek Flash在一个夏天迭代了三次,而过去模型发布周期是六个月

50%
待验证

DeepSeek V4 Pro在3D建模测试中能够理解物体三维结构并生成完整连贯的结果,优于Flash版本

50%

来源文章