DeepSeek V4 Flash · 媒体来源 · 平台遥测
Command Code、flaq、OpenRouter 和 BenchLM 聚合模型 ID、价格和能力字段，采集窗口可能不同。
待验证：本次未能重新核实原文。下方历史数字不代表已核实的当前结果。
模型 ID：deepseek/deepseek-v4-flash（fast hybrid-attention reasoning）
命令：cmd --model deepseek/deepseek-v4-flash
智能指数：52
输出速度：115.9 tok/s
定价：输入 $0.22 /M；输出 $0.66 /M；缓存读取 $0.007 /M；Agent-loop 成本 $0.07 /M（in）
上下文：1M tokens；发布：2026-07-31
| 模型 | 智能 | 编码 | 速度 | 输入 $/M | 输出 $/M | Blended $/M | 上下文 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Muse Spark 1.2 Contributor | 56.8◆ | 72.2◆ | —◆ | $0.10◆ | $0.20◆ | $0.13◆ | 1.05M◆ |
| GPT-5.6 Luna | 52.3◆ | 71.4◆ | 159.5◆ | $0.20◆ | $1.20◆ | $0.45◆ | 1.05M◆ |
| Gemini 3.5 Flash | 52 | 70.1 | — | $1.50 | $9 | $3.38 | 1M |
| DeepSeek V4 Flash (latest) | 52 | 69.1 | 115.9 | $0.22 | $0.66 | $0.33 | 1M |
（◆ = 该行各列最佳价值）
模型：deepseek-v4-flash-text-to-text-0731（另有 web-search 变体 deepseek-v4-flash-web-search-0731）
定位：快速、实惠的文本生成、摘要、写作和自动化任务，适合高频调用、批量内容处理、智能助手、可扩展 LLM 工作流
OpenAI 兼容接口：https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions，支持流式输出（text/event-stream）
提供 API 定价与基准信息（具体数值以页面实时为准）；X 平台用户 @LeeLeepenkman 称 OpenRouter 渠道的 deepseek-v4-flash-latest 仍是"crazy deal"（疯狂好价）
第三方平台普遍确认：1M 上下文、2026-07-31 发布、智能指数约 50-52、输出速度 100+ tok/s
Command Code 的混合定价（Blended $0.33/M）与 BenchLM、官方定价互有出入，反映各平台对缓存命中率假设不同
定价与基准分数会随模型版本迭代变化，引用时建议以官方 DeepSeek API 文档和平台实时页面为准
本文中的数字、任务集、推理档位和客户端条件只在所列来源及采集时点内成立。不同版本、不同 harness 或不同提供商的数据不能直接并排比较；未公开的参数保持未知。
需要复测时，请固定模型版本、提供商或客户端、推理档位、工具、任务集版本、样本数和采集日期，并记录失败、重试与人工修正。完整方法和复现步骤见下方来源笔记。
commandcode.ai · 作者未公开 · 原文发布日期 Unknown · 本站编辑日期 2026-09-20
打开原始来源DeepSeek V4 Flash
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