DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0731

DeepSeek V4 Flash 0731 es un modelo de texto de DeepSeek, publicado por el proveedor el 31 de julio de 2026. Es un modelo disperso de mezcla de expertos con 13B parámetros activos de 284B totales, y esta revisión es una compilación reentrenada posteriormente. El proveedor lo posiciona para codificación, razonamiento y flujos de trabajo de agentes, lo que indica dónde está destinado a situarse en una pila: generación de texto general con énfasis en tareas que implican pensamiento de varios pasos y uso de herramientas en lugar de chat puro.

En el lado de las capacidades, el modelo recibe texto y devuelve texto, por lo que no hay entrada de imagen, audio o archivos que planificar. La ventana de contexto es de 1,048,576 tokens, y la salida máxima es de 943,718 tokens. Esa combinación es inusual en el sentido de que el techo de salida está cerca del techo de entrada, por lo que son posibles generaciones largas sin alcanzar de inmediato un límite duro de salida. El modelo también admite un modo de razonamiento, expuesto a través de los parámetros reasoning y reasoning_effort, además de include_reasoning si deseas que el contenido de razonamiento se muestre en la respuesta. Se admite el llamado a herramientas, incluidos parallel_tool_calls y tool_choice, y structured_outputs y response_format están disponibles para restringir la forma de la respuesta.

Esas capacidades apuntan a algunos usos prácticos. Las bases de código grandes o los conjuntos largos de documentos caben dentro de la ventana de contexto, por lo que la revisión de código a nivel de repositorio, las sugerencias de refactorización y las respuestas a preguntas entre archivos son ajustes razonables. Los flujos de trabajo de agentes se benefician del llamado a herramientas y del llamado a herramientas en paralelo, que permiten al modelo emitir varias llamadas en un solo turno en lugar de serializarlas. El control del esfuerzo de razonamiento es útil cuando deseas intercambiar latencia por una resolución de problemas más deliberada en tareas de matemáticas, lógica o planificación. Las salidas estructuradas lo hacen adecuado para trabajos de extracción y clasificación donde el sistema posterior espera un esquema fijo, y los parámetros logprobs y top_logprobs admiten puntuación y análisis de confianza.

Lo llamas a través de la API compatible con OpenAI de api14 usando el id de modelo "deepseek/deepseek-v4-flash-0731". Debido a que el endpoint sigue la forma de chat completions de OpenAI, los SDK y clientes de OpenAI existentes funcionan con un cambio de URL base y tu clave de api14. Los parámetros de solicitud que acepta son frequency_penalty, include_reasoning, logit_bias, logprobs, max_tokens, min_p, parallel_tool_calls, presence_penalty, reasoning, reasoning_effort, repetition_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_a, top_k, top_logprobs y top_p. Los controles de muestreo como temperature, top_p, top_k, min_p y top_a están todos presentes, por lo que puedes ajustar el determinismo con bastante precisión, y seed más logit_bias ayudan con la reproducibilidad y la dirección a nivel de token.

La principal restricción a tener en cuenta es la modalidad. La entrada y la salida son solo texto, por lo que si tu tarea depende de imágenes o audio, este modelo no es la elección correcta y deberías buscar un modelo multimodal en su lugar. La ventana de contexto muy grande es una fortaleza, pero no elimina la necesidad de gestionar lo que pones en ella; la recuperación y el recorte siguen importando para el costo y la latencia, aunque esta página no cita precios. Si necesitas un modelo con soporte de visión o audio, elige otro. Si tu trabajo es texto, código, razonamiento o agentes impulsados por herramientas, el conjunto de parámetros aquí cubre la mayor parte de lo que buscarías.