DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0731

DeepSeek V4 Flash 0731 est un modèle de texte de DeepSeek, publié par le fournisseur le 31 juillet 2026. C'est un modèle de mélange d'experts clairsemé avec 13B de paramètres actifs sur 284B au total, et cette révision est une version ré-entraînée après post-entraînement. Le fournisseur le positionne pour le codage, le raisonnement et les workflows d'agents, ce qui indique où il est censé se situer dans une pile : génération de texte générale avec un accent sur les tâches impliquant une réflexion en plusieurs étapes et l'utilisation d'outils plutôt que du chat pur.

Côté capacités, le modèle prend du texte en entrée et renvoie du texte en sortie, donc il n'y a pas d'image, d'audio ou de fichier en entrée à prendre en compte. La fenêtre de contexte est de 1 048 576 tokens, et la sortie maximale est de 943 718 tokens. Cette combinaison est inhabituelle dans le sens où le plafond de sortie est proche du plafond d'entrée, donc de longues générations sont possibles sans atteindre immédiatement un plafond de sortie strict. Le modèle prend également en charge un mode de raisonnement, exposé via les paramètres reasoning et reasoning_effort, plus include_reasoning si vous voulez que le contenu du raisonnement soit exposé dans la réponse. L'appel d'outils est pris en charge, y compris parallel_tool_calls et tool_choice, et les sorties structurées et response_format sont disponibles pour contraindre la forme de la réponse.

Ces capacités indiquent quelques usages pratiques. Les grandes bases de code ou les longs ensembles de documents tiennent dans la fenêtre de contexte, donc la revue de code au niveau du dépôt, les suggestions de refactoring et les questions-réponses inter-fichiers sont des cas adaptés. Les workflows d'agents bénéficient de l'appel d'outils et des appels d'outils parallèles, qui permettent au modèle d'émettre plusieurs appels en un seul tour au lieu de les sérialiser. Le contrôle de l'effort de raisonnement est utile lorsque vous voulez échanger de la latence contre une résolution de problème plus délibérée sur des tâches de mathématiques, de logique ou de planification. Les sorties structurées le rendent adapté aux tâches d'extraction et de classification où le système en aval attend un schéma fixe, et les paramètres logprobs et top_logprobs prennent en charge le scoring et l'analyse de confiance.

Vous l'appelez via l'API compatible OpenAI d'api14 en utilisant l'identifiant de modèle "deepseek/deepseek-v4-flash-0731". Comme le point de terminaison suit la forme des complétions de chat OpenAI, les SDK et clients OpenAI existants fonctionnent avec un changement d'URL de base et votre clé api14. Les paramètres de requête qu'il accepte sont 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 et top_p. Les contrôles d'échantillonnage tels que temperature, top_p, top_k, min_p et top_a sont tous présents, donc vous pouvez régler le déterminisme assez précisément, et seed plus logit_bias aident à la reproductibilité et au pilotage au niveau des tokens.

La principale contrainte à garder en tête est la modalité. L'entrée et la sortie sont uniquement du texte, donc si votre tâche dépend d'images ou d'audio, ce modèle n'est pas le bon choix et vous devriez plutôt regarder un modèle multimodal. La très grande fenêtre de contexte est un atout, mais elle ne supprime pas le besoin de gérer ce que vous y mettez ; la récupération et le découpage restent importants pour le coût et la latence, même si cette page ne cite pas de prix. Si vous avez besoin d'un modèle avec prise en charge de la vision ou de l'audio, choisissez-en un autre. Si votre travail est du texte, du code, du raisonnement ou des agents pilotés par outils, l'ensemble de paramètres ici couvre la plupart de ce que vous utiliseriez.