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想要免费体验 DeepSeek-V4-Flash ？AtomCode 可以试试
又有一个可以直接用 DeepSeek-V4-Flash 的地方 —— AtomCode。 这个模型标注为 284B 总参数、13B 激活参数。 对于只是想体验 DeepSeek-V4-Flash 编程效果的人来说，这个入口还挺省事。 AtomCode 是什么 AtomCode 是一个开源的终端 AI 编码助手。 对普通用户来说，更直接的价值是： 它现在可以免费领取 CodingPlan，在终端里体验 DeepSeek-V4-Flash。 Qwen3.6-35B-A3B：图文转文本模型，更适合处理带图片的输入 这里最值得关注的，还是 DeepSeek-V4-Flash。 体验感受 AtomCode 最大的优点是省事——装好领取CodingPlan就能在终端体验 DeepSeek-V4-Flash。
45710编辑于 2026-05-14 - 来自专栏Hello工控
如何在Claude Code里面用上DeepSeek V4 Pro模型？
[1m]" $env:ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL="deepseek-v4-pro[1m]" $env:ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL="deepseek-v4 -flash" $env:CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL="deepseek-v4-flash" $env:CLAUDE_CODE_EFFORT_LEVEL="max" 当然，这个是指导的文件 ", "ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL":"deepseek-v4-pro[1m]", "ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL":"deepseek-v4 -flash", "CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL":"deepseek-v4-flash", "CLAUDE_CODE_EFFORT_LEVEL":"max"
5.7K10编辑于 2026-04-28 - 来自专栏AI工具测评
一招教你如何快速免费无限调用 DeepSeek-V4-Flash，本地终端直接用
无需充值、无需付费，就能在本地终端中无限制调用 284B 参数的 DeepSeek-V4-Flash，全程白嫖、稳定可用，核心入口就藏在 AtomCode 的 CodingPlan 免费计划中。 一、核心亮点：顶配 DeepSeek-V4-Flash 完全免费DeepSeek-V4-Flash 一经推出就凭借超高性价比出圈，模型总参数达284B，实际激活参数仅13B，推理成本仅为前代模型的十分之一 、福利详解：CodingPlan 免费权益包CodingPlan 是 AtomCode 联合 AtomGit 专为开发者打造的免费AI权益计划，无需订阅、无需付费，解锁顶配模型使用权限：✅ 专属解锁 DeepSeek-V4 五、DeepSeek-V4-Flash 实战能力适配场景结合GitCode AI社区官方介绍，这款模型适配绝大多数开发与办公场景： 全流程代码开发：智能补全代码、精准修复Bug、重构代码模块、代码审查优化 七、总结如果你是开发者，想要免费体验DeepSeek-V4-Flash顶配模型、想要一款开源免费、媲美Claude Code的终端AI助手、想要依托国产平台实现可控稳定开发，那 AtomCode + CodingPlan
48210编辑于 2026-05-20 - 来自专栏福大大架构师每日一题
DeepSeek-V4更新：百万 token 上下文、1.6T MoE、FP4+FP8 混合精度、Pro-Max 与 Flash-Max 全面解析
4月24日，DeepSeek-AI正式发布DeepSeek-V4系列预览版本，该系列包含两款强大的混合专家（Mixture-of-Experts, MoE）语言模型——DeepSeek-V4-Pro与DeepSeek-V4 -Flash、DeepSeek-V4-Flash-Base、DeepSeek-V4-Pro、DeepSeek-V4-Pro-Base，其中DeepSeek-V4-Flash与DeepSeek-V4-Pro 两款核心功能模型（DeepSeek-V4-Flash与DeepSeek-V4-Pro）均采用混合专家（MoE）架构，支持百万token（1M）的上下文长度，这意味着模型能够处理超长文本输入，适配长文档分析 二者的核心差异集中在参数量与性能定位上：DeepSeek-V4-Pro总参数量达1.6T，激活参数量49B，主打高性能、全场景覆盖；DeepSeek-V4-Flash总参数量284B，激活参数量13B， 其中，ModelScope平台的模型地址分别为： - DeepSeek-V4-Flash：可通过ModelScope搜索“deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash”获取下载链接； -
1.2K30编辑于 2026-04-28 DeepSeek-V4首发即支持，ZStack AIOS 私有化部署即刻可用
DeepSeek-V4：效率与能力的双重跃升DeepSeek-V4 系列包括 DeepSeek-V4-Pro（1.6T 总参数 / 49B 激活） 与 DeepSeek-V4-Flash（284B 总参数 AIOS 率先完成私有化适配，全面支持国产化算力ZStack AIOS 现已全面支持 DeepSeek-V4-Pro 与 DeepSeek-V4-Flash 在自有数据中心的私有化部署。 三步上手：以 DeepSeek-V4-Flash 为例DeepSeek-V4-Flash 每次推理仅需激活 13B 参数，推理效率较高，是在有限 GPU 资源下验证 V4 系列能力的合适起点。 在 ModelScope 上找到 DeepSeek-V4-Flash 的 Model ID并填入，点击下载，系统将自动根据 Model ID 拉取模型文件至平台模型仓库。
37100编辑于 2026-04-24DeepSeek V4 刚刚发布：API 定价、配置与最佳实践完全指南
OpenCode性能表现DeepSeek-V4-Pro：Agent编程能力：开源SOTA世界知识：开源模型第一，仅次于Gemini-3.1-Pro推理能力：数学/STEM/编程全面领先，对标顶级闭源模型DeepSeek-V4 定价详解DeepSeekV4定价模型输入（缓存命中）输入（缓存未命中）输出deepseek-v4-flash$0.028/M$0.14/M$0.28/Mdeepseek-v4-pro$0.145/M$1.74 DEEPSEEK_API_KEY"),base_url="https://api.deepseek.com")response=client.chat.completions.create(model="deepseek-v4 response.choices[0].message.content)Python：流式输出展开代码语言：PythonAI代码解释stream=client.chat.completions.create(model="deepseek-v4 sk-deepseek-key",base_url="https://api.deepseek.com"#改这一行)response=client.chat.completions.create(model="deepseek-v4
8.7K290编辑于 2026-04-27百万上下文成为标配:DeepSeek-V4-Flash上线Canopy Wave,7 天免费试用怎么玩？
对大多数开发者来说，更直接的一个变化是：DeepSeek-V4-Flash 已经同步登陆 Canopy Wave 平台，并且 Canopy Wave 新用户注册后可以享受 7 天免费试用。 Canopy Wave 平台已经上线 DeepSeek-V4-Flash，我自己也是使用的这个平台,有兴趣可以试试https://canopywave.com/.新用户注册并绑定后，即可享受 7 天免费试用 五、小结DeepSeek-V4-Flash 的定位非常明确：它不是“缩水版”，而是“经济主力版”。 感兴趣的同行可以去 Canopy Wave 注册，开启 7 天免费试用，拿自己的业务数据测一下DeepSeek-V4-Flash的效果。
36601编辑于 2026-04-30DeepSeek V4 领衔实测：国产 AI 大模型工程代码能力大测评！
第一梯队是 deepseek-v4-pro、deepseek-v4-flash 和 minimax-m2.7。 在这个层面，deepseek-v4-pro 和 deepseek-v4-flash 在国产模型里表现最佳，为第一梯队，其余模型都有一定差距。 deepseek-v4-pro、deepseek-v4-flash 和 minimax-m2.7 在这一维度上的优势比较明显。 deepseek-v4-flash 在这一维度上表现最佳，deepseek-v4-pro 和 qwen3.6-plus 紧随其后。这类模型通常能够较快收敛到可用结果，整体路径较短。 如果更看重响应速度和吞吐效率，deepseek-v4-flash 值得优先考虑。它的平均耗时是所有模型里最短的，效率评分也排在国产第一。
1.4K20编辑于 2026-05-06- 来自专栏机器学习与统计学
DeepSeek-V4-Flash 本地部署，2 x H20（96GB版本），性能简测
继续看看 V4，本文看下 DeepSeek-V4-Flash 本地部署 我的设备 CPU：Intel Xeon Platinum 8457C 内存：480 GiB GPU：2 x NVIDIA H20， 580.126.09 CUDA 版本：13.0 系统盘：100G 数据盘：1T 1、模型下载 模型文件 160GB 国内网络，模型下载 modelscope download --model deepseek-ai/DeepSeek-V4 -Flash --local_dir /data/models/DeepSeek-V4-Flash 2、vLLM Docker 镜像准备 安装vllm-nightly我从没有成功过，只有Docker最省心 models:ro \ -e VLLM_ENGINE_READY_TIMEOUT_S=3600 \ vllm/vllm-openai:deepseekv4-cu129 \ /models/DeepSeek-V4
2.5K20编辑于 2026-05-08 - 来自专栏后端架构师
开多个 Agent 后 Claude Code 账单翻了 4 倍，一个配置解决了
-flash" # Haiku 级 → V4-Flash export CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL="deepseek-v4-flash" # 显式绑定子 Agent 如果账单里同时出现 deepseek-v4-pro 和 deepseek-v4-flash 两种模型，说明分层路由已经在工作了——文件扫描走的是 Flash，你的主对话走的是 Pro。 model: deepseek-v4-flash tools: - Read - Bash --- 你是一个专注代码质量的 reviewer，检查以下四个维度： 安全漏洞、性能问题、代码规范、 坑 2：模型名写错不报错，会静默 fallback DeepSeek 的 Anthropic 端点在遇到不认识的模型名时，会静默 fallback 到 deepseek-v4-flash，不返回错误。 -flash", "CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL": "deepseek-v4-flash" } } 只对当前项目生效，不影响其他项目的配置。
52810编辑于 2026-05-08 BUG Report: DeepSeek V4 思考模式与工具调用兼容性问题
一、问题描述使用WorkBuddy连接DeepSeekV4系列模型（deepseek-v4-pro/deepseek-v4-flash）时，当AI响应涉及工具调用（tool_calls），WorkBuddy 三、复现步骤在WorkBuddy中配置自定义模型，API地址指向DeepSeek官方API选择模型ID为deepseek-v4-pro或deepseek-v4-flash发起一段需要工具调用的对话（例如 七、参考信息DeepSeekV4发布日期：2026-04-24V4系列模型：deepseek-v4-pro,deepseek-v4-flash旧模型下线日期：2026-07-24相关协议字段：reasoning_content
3.4K10编辑于 2026-04-26DeepSeek-V4 实战——我用国产大模型重写了3个项目
▪ 切到 DeepSeek-V4-Flash 后 DeepSeek-V4-Flash 是轻量版，专门为快速推理设计。平均每个接口 1.5 秒，100 个接口只要 2.5 分钟。 速度提升了 3 倍。 if complexity_score < 0.7: model = "<em>deepseek-v4-flash</em>" else: model = "deepseek-v4-pro" 代价： 加了个复杂度评分逻辑 api.deepseek.com/v1") response = client.chat.completions.create( model="deepseek-v4-pro", # 或 "deepseek-v4 原因： DeepSeek-V4 的模型名是 deepseek-v4-pro 和 deepseek-v4-flash，不是 deepseek-v4。 解决： 查官方文档，用正确的模型名。
30211编辑于 2026-05-09- 来自专栏大模型系列
边缘计算应用：DeepSeek V4轻量级部署实战——让万亿参数大模型在消费级设备上飞驰
展开代码语言：TXTAI代码解释fromhuggingface_hubimportsnapshot_downloadsnapshot_download(repo_id="deepseek-ai/DeepSeek-V4 /DeepSeek-V4-Flash",local_dir_use_symlinks=False)步骤3：启动推理服务针对消费级显卡（如RTX4090），我们需要限制上下文长度并利用量化来节省显存。 /DeepSeek-V4-Flash\--tensor-parallel-size4\--max-model-len1048576\#启用百万Token--dtypebfloat16对于RTX4090单卡 /DeepSeek-V4-Flash\--tensor-parallel-size1\--max-model-len131072\#128Ktokens--gpu-memory-utilization0.95 你可以选择使用deepseek-v4-flash作为模型。
22410编辑于 2026-05-17 Claude Code 怎么接 DeepSeek？
DeepSeek 文档已经说明，这两个老模型名后续会废弃，只是为了兼容才映射到 deepseek-v4-flash 的不同模式。 -flash" $env:CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL="deepseek-v4-flash" $env:CLAUDE_CODE_EFFORT_LEVEL="max" macOS -flash export CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL=deepseek-v4-flash export CLAUDE_CODE_EFFORT_LEVEL=max 这些变量不用长期手敲 Claude Code 场景按 DeepSeek 文档优先填 deepseek-v4-pro[1m] 和 deepseek-v4-flash。 比如 DeepSeek-v4-pro、DeepSeek-v4-flash，不要每个人随手起一个名字。 第三，正式项目第一次使用时，只允许先读项目，不直接改项目。
46221编辑于 2026-05-20- 来自专栏爱可生开源社区
SCALE | 2026 年 4 月《大模型 SQL 能力排行榜》发布
一、发版摘要与核心价值 本月，SCALE 测评榜单新增纳入 DeepSeek-V4-Pro、DeepSeek-V4-Flash、GPT-5.5 和 Claude Opus 4.7 四款最新模型。 Claude Opus 4.7 在 SQL 优化和方言转换两个维度均进入前 10，SQL 优化语法错误检测 88.7 分，国产数据库转换达到 100.0 分 • DeepSeek-V4-Pro / DeepSeek-V4 3.4 专项测评：DeepSeek-V4-Flash (DeepSeek) 1. 能力定位判断 DeepSeek-V4-Flash 是 DeepSeek 本期新增的轻量高效思考型对话模型，模型介绍为 284B total / 13B active params。 图 4：DeepSeek-V4-Flash 能力维度评分 2. 核心维度分析 • SQL 理解：模型在基础 SQL 识别和结果判断方面具备可用性；执行计划检测仍有提升空间。
21010编辑于 2026-05-18 - 来自专栏大模型系列
打造你的百万上下文AI智能体：OpenClaw深度集成DeepSeek V4全攻略—— 解锁 DeepSeek-V4 的百万上下文与 MoE 架构
DeepSeek-V4-Flash:经济版，总参数量为284B，激活参数为13B。 模型名称(ModelName):旗舰版:deepseek-v4-pro经济版:deepseek-v4-flash这些信息是后续配置的核心。 -flash设置别名：展开代码语言：BashAI代码解释openclawconfigset'models.models.deepseek/deepseek-v4-flash'--json'{"alias openclawconfigset'agents.defaults.model.primary'--string'deepseek/deepseek-v4-pro'如果您更倾向于使用经济版，可以替换为deepseek/deepseek-v4 DeepSeek-V4-Flash:适用于日常对话、内容创作、普通编程辅助等场景。成本极低（根据官方信息，输出定价约为2元人民币/百万token），性价比极高。
2.9K51编辑于 2026-04-24 - 来自专栏大模型系列
从零部署：Hermes + DeepSeek V4 打造企业级智能助手（附完整代码）
这次发布包含了两个主要版本：DeepSeek-V4-Pro：旗舰版本总参数量：1.6万亿（1.6T）激活参数：490亿（49B）适用于复杂推理、长文本分析等高性能场景DeepSeek-V4-Flash： 2.1.3 充值与配额管理DeepSeek V4 采用按量计费模式：DeepSeek-V4-Flash：输入：¥0.2/百万 tokens输出：¥0.8/百万 tokensDeepSeek-V4-Pro deepseek-v4（自定义名称）Base URL：https://api.deepseek.com/v1API Key：您在 2.1.2 节中获取的 API KeyDefault Model：选择 deepseek-v4 # Available models: deepseek-v4-flash, deepseek-v4-pro 您也可以直接在 Hermes pro" reason: "代码生成需要更强的推理能力" - condition: "task_type == 'simple_qa'" provider: "deepseek-v4
4.3K81编辑于 2026-04-24 DeepSeek V4长上下文推理与NVIDIA Blackwell架构
DeepSeek刚刚发布了其第四代旗舰模型，包括DeepSeek-V4-Pro和DeepSeek-V4-Flash，两者均旨在实现高效的百万令牌上下文推理。 DeepSeek-V4-Flash是一个较小的2840亿参数模型，拥有130亿激活参数，专为更高速度、更高效率的工作负载而设计。 规格 | DeepSeek-V4-Pro | DeepSeek-V4-Flash | ---模态 | 文本 | 文本总参数 | 1.6万亿 | 2840亿激活参数 | 490亿 | 130亿上下文长度
26310编辑于 2026-05-06- 来自专栏Java面试教程
DeepSeek-V4，终于发布，很强！
模型按大小分为两个版本： DeepSeek-V4-Flash，更快更便宜一点，在处理简单的任务上面和 Pro 的版本没太大差距，但如果在难度系数更大的任务上，推荐使用 Pro 的版本。 DeepSeek-V4-Flash，极致性价比，适合高频、简单任务，提供快速响应。简单推理和Agent能力媲美Pro版 DeepSeek-V4-Pro，极致性能，面向复杂逻辑、深度思考和高性能场景。
79230编辑于 2026-04-27 实操教程：OpenClaw 对接 DeepSeek 大模型方法
步骤 8：选择模型并发起对话 进入 OpenClaw 左侧聊天页面，在模型选择框搜索 “deepseek”，选择对应模型（如 deepseek-chat、deepseek-v4-flash、deepseek-v4 新手推荐以下常用模型： deepseek-chat：通用对话场景适配性强； deepseek-v4-flash：响应速度快，适合高频对话； deepseek-v4-pro：输出效果优质，适合复杂任务。
73420编辑于 2026-05-13
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