DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0423

DeepSeek V4 Flash 0423 es un modelo de texto Mixture-of-Experts optimizado para eficiencia de DeepSeek, disponible en api14 bajo el id de modelo deepseek/deepseek-v4-flash. Tiene 284B parámetros totales con 13B parámetros activados, y está construido para inferencia rápida. La fecha de lanzamiento del proveedor para esta versión es 2026-04-24.

El modelo trabaja solo con texto. Acepta entrada de texto y devuelve salida de texto, por lo que no toma imágenes, audio ni archivos. Su ventana de contexto es de 1,048,576 tokens, que es aproximadamente un millón de tokens, suficiente para mantener documentos muy grandes o conversaciones largas en una sola solicitud. La longitud máxima de salida es de 943,718 tokens, por lo que las respuestas pueden ser ellas mismas muy largas. Debido a que es un diseño Mixture-of-Experts, solo parte de los parámetros se activan por token, lo que se adapta a cargas de trabajo donde el rendimiento importa junto con un contexto grande.

La combinación de contexto largo y salida larga da forma a los usos prácticos. Se ajusta al análisis y resumen de bases de código completas, documentos del tamaño de un libro o transcripciones de varias horas en una sola pasada, y puede redactar salidas extensas como informes, especificaciones o documentación sin dividir el trabajo en varias llamadas. El contexto largo también admite configuraciones de estilo recuperación donde muchos fragmentos de origen se colocan en el prompt, y bucles de chat o agentes de larga duración que necesitan retener el historial. Debido a que está ajustado para inferencia rápida, es una opción predeterminada razonable para tareas de texto de alto volumen como clasificación, extracción y generación masiva.

Lo llamas a través de la API compatible con OpenAI de api14 usando el id de modelo deepseek/deepseek-v4-flash, lo que significa que los SDKs y clientes de OpenAI existentes funcionan con un cambio de URL base y clave. El modelo admite muchos parámetros de solicitud, incluidos temperature, top_p, top_k, min_p, top_a, frequency_penalty, presence_penalty y repetition_penalty para el control de muestreo. Puedes limitar o dar forma a la salida con max_tokens, max_completion_tokens, stop y seed, y dirigir el comportamiento a nivel de token con logit_bias, logprobs y top_logprobs. Para trabajo estructurado admite response_format y structured_outputs, y para agentes admite tools y tool_choice. El razonamiento se puede gestionar con reasoning, reasoning_effort e include_reasoning.

Dado que el modelo es solo de texto, un modelo de visión o audio es una mejor opción cuando la entrada no es texto. Si necesitas una opción más pequeña o más rápida para tareas simples, o el modelo de otro proveedor, también vale la pena compararlos en la tabla de precios. De lo contrario, para trabajo de texto de contexto largo en una sola solicitud, deepseek/deepseek-v4-flash es una elección directa a través del endpoint compatible con OpenAI.