DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0731

DeepSeek V4 Flash 0731 adalah model teks dari DeepSeek, dirilis oleh penyedia pada 31 Juli 2026. Ini adalah model sparse mixture-of-experts dengan 13B parameter aktif dari total 284B, dan revisi ini adalah build yang dilatih ulang pasca-pelatihan. Penyedia memposisikannya untuk coding, penalaran, dan alur kerja agen, yang menunjukkan di mana model ini dimaksudkan berada dalam sebuah stack: generasi teks umum dengan penekanan pada tugas yang melibatkan pemikiran multi-langkah dan penggunaan alat, bukan sekadar chat.

Dari sisi kemampuan, model ini menerima teks masuk dan mengembalikan teks keluar, jadi tidak ada input gambar, audio, atau file yang perlu direncanakan. Jendela konteksnya adalah 1.048.576 token, dan output maksimumnya adalah 943.718 token. Kombinasi ini tidak biasa dalam artian batas outputnya mendekati batas input, sehingga generasi panjang dapat dilakukan tanpa langsung terkena batas output yang keras. Model ini juga mendukung mode penalaran, yang diakses melalui parameter reasoning dan reasoning_effort, plus include_reasoning jika Anda ingin konten penalaran ditampilkan dalam respons. Pemanggilan alat didukung, termasuk parallel_tool_calls dan tool_choice, dan structured outputs serta response_format tersedia untuk membatasi bentuk balasan.

Kemampuan tersebut mengarah pada beberapa penggunaan praktis. Basis kode besar atau kumpulan dokumen panjang muat di dalam jendela konteks, sehingga tinjauan kode tingkat repositori, saran refactoring, dan tanya jawab lintas file cocok untuk ini. Alur kerja agen diuntungkan oleh pemanggilan alat dan pemanggilan alat paralel, yang memungkinkan model mengeluarkan beberapa panggilan dalam satu giliran alih-alih menyerialkannya. Kontrol upaya penalaran berguna ketika Anda ingin menukar latensi dengan pemecahan masalah yang lebih matang pada tugas matematika, logika, atau perencanaan. Structured outputs membuatnya cocok untuk pekerjaan ekstraksi dan klasifikasi di mana sistem hilir mengharapkan skema tetap, dan parameter logprobs serta top_logprobs mendukung penilaian dan analisis keyakinan.

Anda memanggilnya melalui API yang kompatibel dengan OpenAI dari api14 menggunakan id model "deepseek/deepseek-v4-flash-0731". Karena endpoint mengikuti bentuk chat completions OpenAI, SDK dan klien OpenAI yang ada dapat bekerja dengan perubahan base URL dan kunci api14 Anda. Parameter permintaan yang diterimanya adalah 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, dan top_p. Kontrol sampling seperti temperature, top_p, top_k, min_p, dan top_a semuanya tersedia, jadi Anda dapat menyetel determinisme dengan cukup presisi, dan seed plus logit_bias membantu reproduksibilitas serta pengarahan tingkat token.

Batasan utama yang perlu diingat adalah modalitas. Input dan output hanya teks, jadi jika tugas Anda bergantung pada gambar atau audio, model ini bukan pilihan yang tepat dan Anda sebaiknya melihat model multimodal. Jendela konteks yang sangat besar adalah keunggulan, tetapi itu tidak menghilangkan kebutuhan untuk mengelola apa yang Anda masukkan ke dalamnya; retrieval dan pemangkasan tetap penting untuk biaya dan latensi, meskipun halaman ini tidak mencantumkan harga. Jika Anda memerlukan model dengan dukungan visi atau audio, pilih yang lain. Jika pekerjaan Anda adalah teks, kode, penalaran, atau agen yang digerakkan alat, kumpulan parameter di sini mencakup sebagian besar hal yang akan Anda gunakan.