DeepSeek-V4-Flash-0731
DeepSeek-V4-Flash-0731 is the official release of DeepSeek-V4-Flash, superseding the preview version with substantially stronger agentic capabilities. It retains the V4-Flash architecture and adds an attached DSpark speculative-decoding module for faster inference. The open-weight model supports a 1M-token context window and low, high, and max reasoning-effort levels, and DeepSeek reports that it outperforms the much larger DeepSeek-V4-Pro Preview across its published agent benchmark suite.
Identité
| Organisation | DeepSeek |
|---|---|
| Pays | — |
| Famille | — |
| Type | llm |
| Date de sortie | 2026-07-31 |
| Licence | mit |
| Licence commerciale | oui |
| Licence open source | oui |
| Poids ouverts | oui |
| Auto-hébergement (DGX Spark) | non — 304 Md > 107 Md |
| Modalités | text |
| Fenêtre de contexte | 1 048 576 |
| KV cache / token (Q8) | 44.0 ko/token |
| Paramètres totaux | 304 B |
| Paramètres actifs (session) | 13 B |
| Source des paramètres actifs | web : https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731 |
| Curation des paramètres actifs | 2026-11-04 |
| Prix par session | 0.10 $ (1 000 000 tokens entrée + 200 000 sortie, prix le moins cher par fournisseur) |
| Tokens / tâche (Data Players) | 1.2 M |
| Tokens / tâche (Terminal-Bench) | 83.3 M (est.) |
| Ratio Terminal-Bench / Data Players | 69.4× |
| Coût / tâche (Terminal-Bench) | 0.81 $ (est.) |
| Tokens d'entraînement | — |
| Coupure de connaissance | — |
| Créé le | 2026-08-03T01:32:50.556586Z |
| Mis à jour le | 2026-11-04T06:04:40.593562Z |
| Source | LLM Stats |
| URL | https://llm-stats.com/models/deepseek-v4-flash-0731 |
IA Act — preuves fournisseur
| Critère | Note / 5 | Poids |
|---|---|---|
| Documentation technique | 2,5 | 5 % |
| Résumé des données d'entraînement | 5,0 | 35 % |
| Conformité droit d'auteur | 5,0 | 35 % |
| Code of Practice GPAI | 3,8 | 20 % |
| Risque systémique | 0,0 | 5 % |
Curation : 2026-10-23.
IA ActPrix par fournisseur
Statut du modèle (offres + auto-hébergement) : souverain — via GreenPT (eurouter), Inceptron (cortecs, eurouter), Lyceum Technology GmbH (eurouter), Scaleway (cortecs, eurouter, scaleway), Tensorix (cortecs, eurouter).
Toutes sources confondues : catalogue llm-stats, routeurs EUrouter/Cortecs et catalogues directs (OVHcloud, Scaleway, Infomaniak). Les prix sont convertis en USD pour la comparaison ; le prix publié et le taux BCE utilisé sont dans l'infobulle. Les prix inconnus restent indiqués « — ».
| Fournisseur | Source | Souveraineté | Entrée (/M tok) | Sortie (/M tok) | Quantification | Contexte | Latence (s) | Débit (tok/s) | Statut |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GreenPT | eurouter | souverain | — | — | — | 1 000 000 | — | — | — |
| Inceptron | cortecs, eurouter | souverain | 0.08 $ | 0.42 $ | fp4 | 1 000 000 / 1 048 576 | — | — | — |
| Lyceum Technology GmbH | eurouter | souverain | — | — | — | 1 000 000 | — | — | — |
| Scaleway | cortecs, eurouter, scaleway | souverain | 0.45 $ | 0.90 $ | — | 256 000 / 1 000 000 | — | — | — |
| Tensorix | cortecs, eurouter | souverain | 0.25 $ | 0.30 $ | fp4 | 1 000 000 / 1 048 576 | — | — | — |
| Sference | cortecs | partiel | 0.28 $ | 0.56 $ | nvfp4 | 1 048 576 | — | — | — |
| DeepInfra | llm-stats | non | 0.06 $ | 0.18 $ | — | — | — | — | active |
| Melious | eurouter | non | — | — | — | 1 000 000 | — | — | — |
| Novita | llm-stats | non | 0.14 $ | 0.28 $ | — | — | — | — | active |
Souveraineté qualifiée par offre (modèle × fournisseur) ; survolez le badge pour les critères.
SouverainetéScores par catégorie (top_scores)
| Catégorie | Score |
|---|---|
| reasoning | 0.50 |
| safety | 0.80 |
| general | 0.60 |
| agents | 0.60 |
| code | 0.70 |
| tool_calling | 0.50 |
Scores par benchmark
| Benchmark | Catégorie | Score | Max | Normalisé (API) | Vérifié | Auto-déclaré | Daté du |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| agents-last-exam | agents | 0.25 | 1.00 | 0.25 | non | oui | 2026-11-04T06:04:40.653018Z |
| automationbench | agents | 0.25 | 1.00 | 0.25 | non | oui | 2026-11-04T06:04:40.659565Z |
| cybergym | code | 0.77 | 1.00 | 0.77 | non | oui | 2026-11-04T06:04:40.623081Z |
| deepswe | code | 0.54 | 1.00 | 0.54 | non | oui | 2026-11-04T06:04:40.633398Z |
| dsbench-fullstack | code | 0.69 | 1.00 | 0.69 | non | oui | 2026-11-04T06:04:40.662973Z |
| dsbench-hard | code | 0.60 | 1.00 | 0.60 | non | oui | 2026-11-04T06:04:40.670267Z |
| nl2repo | code | 0.54 | 1.00 | 0.54 | non | oui | 2026-11-04T06:04:40.613427Z |
| terminal-bench-2.1 | reasoning | 0.83 | 1.00 | 0.83 | non | oui | 2026-11-04T06:04:40.603506Z |
| toolathlon | agents | 0.70 | 1.00 | 0.70 | non | oui | 2026-11-04T06:04:40.643230Z |
Classements
| Catégorie | Rang | Score | Note conservatrice | Benchmarks évalués | Méthode | Daté du | Provenance |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| agents | 46 | — | 29.12 | 8 | trueskill | 2026-10-19 | model_history |
| code | 52 | — | 31.24 | 5 | trueskill | 2026-10-19 | model_history |
Données
Dates de curation (récupération depuis l'API) : models 2026-11-04 · benchmarks 2026-11-04 · scores 2026-11-04 · updates 2026-11-04 · account 2026-11-04 · model_history 2026-11-04 · rankings 2026-11-04