DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0423

O DeepSeek V4 Flash 0423 é um modelo de texto Mixture-of-Experts otimizado para eficiência da DeepSeek, disponível na api14 sob o id de modelo deepseek/deepseek-v4-flash. Tem 284B parâmetros totais com 13B parâmetros ativados, e foi construído para inferência rápida. A data de lançamento do provedor para esta versão é 2026-04-24.

O modelo funciona apenas com texto. Aceita entrada de texto e devolve saída de texto, por isso não recebe imagens, áudio ou ficheiros. A sua janela de contexto é de 1,048,576 tokens, o que é aproximadamente um milhão de tokens, suficiente para manter documentos muito grandes ou conversas longas num único pedido. O comprimento máximo de saída é de 943,718 tokens, por isso as respostas podem elas próprias ser muito longas. Como é um design Mixture-of-Experts, apenas parte dos parâmetros ativa por token, o que se adequa a cargas de trabalho onde o débito importa a par de um contexto grande.

A combinação de contexto longo e saída longa molda os usos práticos. Encaixa na análise e sumarização de bases de código inteiras, documentos com o tamanho de um livro ou transcrições de várias horas numa só passagem, e consegue redigir saídas extensas como relatórios, especificações ou documentação sem dividir o trabalho por vários pedidos. O contexto longo também suporta configurações do tipo retrieval, onde muitos fragmentos de origem são colocados no prompt, e ciclos de chat ou de agente de longa duração que precisam de reter histórico. Como está afinado para inferência rápida, é uma escolha padrão razoável para tarefas de texto de grande volume, como classificação, extração e geração em massa.

Chama-o através da API compatível com OpenAI da api14 usando o id de modelo deepseek/deepseek-v4-flash, o que significa que os SDKs e clientes OpenAI existentes funcionam com uma base URL e uma chave alteradas. O modelo suporta muitos parâmetros de pedido, incluindo temperature, top_p, top_k, min_p, top_a, frequency_penalty, presence_penalty e repetition_penalty para controlo de amostragem. Pode limitar ou moldar a saída com max_tokens, max_completion_tokens, stop e seed, e orientar o comportamento ao nível do token com logit_bias, logprobs e top_logprobs. Para trabalho estruturado suporta response_format e structured_outputs, e para agentes suporta tools e tool_choice. O raciocínio pode ser gerido com reasoning, reasoning_effort e include_reasoning.

Como o modelo é apenas de texto, um modelo de visão ou áudio é mais adequado quando a entrada não é texto. Se precisar de uma opção mais pequena ou mais rápida para tarefas simples, ou de um modelo de outro provedor, também vale a pena compará-los na tabela de preços. Caso contrário, para trabalho de texto com contexto longo num único pedido, deepseek/deepseek-v4-flash é uma escolha direta através do endpoint compatível com OpenAI.