DeepSeek V4 Flash 0731 — это разреженная модель mixture-of-experts от DeepSeek с 13 миллиардами активных параметров из 284 миллиардов общих. Эта переобученная версия подходит для кодирования, рассуждений и рабочих процессов агентов.
Провайдер для DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0731
Hubris маршрутизирует запросы к лучшему доступному провайдеру с автоматическим fallback при сбоях.
Модальности
Провайдеры
Запросы обслуживает один из провайдеров ниже — маршрутизация автоматически выбирает оптимального по доступности и скорости в момент запроса. Итоговая стоимость зависит от того, какой провайдер обслужил запрос, и от попадания в кэш: при повторяющемся контексте вход тарифицируется по цене чтения кэша — до 60–80 % дешевле. Цены — в рублях за 1 млн токенов.
Wafer | 7,45 ₽ | 37,87 ₽ | 4,42 ₽ | 48 т/с | 100,0 % | 4,6 % |
DeepInfra | 7,57 ₽ | 22,72 ₽ | 1,89 ₽ | 38 т/с | 100,0 % | 8,8 % |
Relace | 8,84 ₽ | 17,67 ₽ | 1,77 ₽ | 46 т/с | 100,0 % | 52,9 % |
Relace | 8,84 ₽ | 17,67 ₽ | 1,77 ₽ | 46 т/с | 100,0 % | 52,9 % |
Wafer | 10,73 ₽ | 29,03 ₽ | 10,10 ₽ | 48 т/с | 100,0 % | 4,6 % |
PrimeIntellect | 11,36 ₽ | 29,03 ₽ | 3,66 ₽ | — | 99,8 % | < 0,1 % |
Reka | 12,62 ₽ | 35,35 ₽ | 5,05 ₽ | — | 100,0 % | < 0,1 % |
DigitalOcean | 15,02 ₽ | 30,04 ₽ | 3,00 ₽ | — | 100,0 % | < 0,1 % |
BaseTen | 16,41 ₽ | 32,82 ₽ | 3,53 ₽ | — | 99,8 % | < 0,1 % |
BaseTen | 16,41 ₽ | 32,82 ₽ | 3,53 ₽ | — | 99,8 % | < 0,1 % |
Venice | 16,41 ₽ | 32,82 ₽ | 3,53 ₽ | — | 97,2 % | < 0,1 % |
CoreWeave | 16,41 ₽ | 35,35 ₽ | 8,84 ₽ | 113 т/с | 100,0 % | 2,3 % |
Inceptron | 16,41 ₽ | 62,49 ₽ | 3,41 ₽ | 15 т/с | 100,0 % | 1,2 % |
StreamLake−70 % | 102 т/с | 100,0 % | 12,0 % | |||
Cohere | 17,67 ₽ | 35,35 ₽ | 8,84 ₽ | — | 100,0 % | < 0,1 % |
Parasail | 17,67 ₽ | 35,35 ₽ | 6,31 ₽ | — | 100,0 % | < 0,1 % |
Sail Research | 18,94 ₽ | 37,87 ₽ | 5,30 ₽ | — | 100,0 % | < 0,1 % |
Sail Research | 18,94 ₽ | 37,87 ₽ | 5,30 ₽ | — | 100,0 % | < 0,1 % |
Alibaba | 22,22 ₽ | 66,65 ₽ | 2,22 ₽ | — | 97,9 % | < 0,1 % |
Alibaba | 23,61 ₽ | 70,82 ₽ | 2,36 ₽ | — | 100,0 % | < 0,1 % |
Mancer 2 | 25,25 ₽ | 75,74 ₽ | — | — | 99,2 % | < 0,1 % |
SiliconFlow | 27,77 ₽ | 83,32 ₽ | 3,53 ₽ | — | 100,0 % | < 0,1 % |
GMICloud−35 % | — | 100,0 % | < 0,1 % | |||
Phala−30 % | — | 99,5 % | < 0,1 % | |||
Novita−7 % | — | 100,0 % | < 0,1 % | |||
Chutes | 55,54 ₽ | 166,63 ₽ | 5,55 ₽ | — | 91,9 % | < 0,1 % |
Baidu | 55,54 ₽ | 166,63 ₽ | 1,77 ₽ | 159 т/с | 99,9 % | 12,6 % |
AtlasCloud | 55,54 ₽ | 166,63 ₽ | 3,53 ₽ | — | 100,0 % | < 0,1 % |
Cloudflare | 55,54 ₽ | 166,63 ₽ | 1,77 ₽ | — | 99,9 % | < 0,1 % |
Доля запросов, скорость и латентность считаются по нашему трафику за 30 дней, в разрезе по провайдеру. У одного провайдера может быть несколько строк — разные регионы или тарифы с отдельными ценами; эти значения общие для провайдера, поэтому в таких строках они совпадают.
Поддерживаемые параметры
Сравнить с…
выбрать любую модель →Другие модели от deepseek
DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash
DeepSeek V4.1 Flash — это разреженная модель Mixture-of-Experts от DeepSeek, представляющая собой экономичный уровень семейства V4.1. DeepSeek сообщает, что она превосходит V4 Pro по производительности, скорости и времени выполнения задач, поэтому она находится выше предыдущего флагмана, а не ниже. Она подходит для кодирования, рассуждений и агентских рабочих процессов, и особенно сильна в долгосрочных задачах, которые должны быть выполнены до конца за множество шагов.
DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423
DeepSeek V4 Pro — это крупномасштабная модель Mixture-of-Experts от DeepSeek с общим количеством параметров 1,6T и 49B активированных параметров, поддерживающая контекстное окно в 1M токенов. Она разработана для продвинутого рассуждения, кодирования и рабочих процессов агентов с длительным горизонтом, демонстрируя высокую производительность в тестах по знаниям, математике и разработке программного обеспечения. Построенная на той же архитектуре, что и DeepSeek V4 Flash, она представляет гибридную систему attention для эффективной обработки длинного контекста. Поддерживаются уровни рассуждения high и xhigh; xhigh соответствует максимальному уровню рассуждения. Модель хорошо подходит для сложных рабочих нагрузок, таких как анализ всей кодовой базы, многошаговая автоматизация и крупномасштабный синтез информации, где критически важны как возможности, так и эффективность.
DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017
DeepSeek V4.1 Flash 1017 — это снимок DeepSeek V4.1 Flash от 17 октября 2026 года, предоставляемый DeepSeek под именем API-модели deepseek-flash. V4.1 Flash — это разреженная модель mixture-of-experts от DeepSeek, первая, построенная на архитектуре Causal Encoder-Decoder (CED) компании. Она активирует 8B параметров на входе и 16B на выходе из основы в 552B параметров, асимметричное разделение, которое поддерживает низкие вычислительные затраты на токен относительно общего размера модели. Понимание изображений является родным для архитектуры, с визуальными и текстовыми embedding'ами, совместно обученными с самого начала предварительного обучения, а не добавленными позже, как в более ранней экспериментальной V4 Flash Vision Exp. Она подходит для кодирования, терминальных и компьютерных агентов, а также для долгосрочных задач, которые должны быть выполнены за множество шагов, и для анализа длинных контекстов. Сжатое KV-кэширование сокращает память кэша примерно до четверти по сравнению с предыдущим поколением Flash, значительно снижая затраты на агентские рабочие нагрузки. DeepSeek позиционирует ее как экономичный уровень семейства V4.1 и сообщает, что она превосходит V4 Pro по производительности, скорости и времени выполнения задач.
DeepSeek: DeepSeek Pro Latest
Эта модель всегда перенаправляется на последнюю модель семейства DeepSeek Pro.
DeepSeek: DeepSeek Flash Latest
Эта модель всегда перенаправляется на новейшую модель семейства DeepSeek Flash.
DeepSeek: DeepSeek V4 Flash Vision Exp
DeepSeek V4 Flash Vision Exp — это экспериментальная версия DeepSeek V4 Flash 0731 от DeepSeek с поддержкой зрения, добавляющая понимание изображений при сохранении текстовых возможностей базовой модели, включая агентов, рассуждения и мировые знания. Это разреженная модель mixture-of-experts с 13 миллиардами активных параметров из 284 миллиардов общих. Она подходит для понимания документов и диаграмм, визуальных ответов на вопросы и рабочих процессов мультимодальных агентов, которые чередуют текст и изображения.