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摘要

DeepSeek 於 7 月 31 日發布 DeepSeek-V4-Flash API 公開測試版，透過後訓練提升效能，終端測試分數達 82.7，且價格比前代降低約 60%。該模型支援 1M 上下文長度，並提供 4 位和 3 位量化選項，可透過 Hugging Face 直接下載。文章指出此為後訓練突破而非擴散定律，強調工具使用與自主子代理群體模式，並討論了價格競爭與本地推理工具鏈的整合。

DeepSeek launched the public-beta of DeepSeek-V4-Flash API, boasting a significant post-training performance leap without architecture or size changes, achieving a Terminal-Bench score of 82.7 and nearing GPT-5.6 Luna's 51 score at about 60% lower cost per task. The model features 284B total / 13B 1…

重點

• DeepSeek 發布 V4-Flash API，後訓練提升效能，終端分數 82.7，價格降低約 60%。
• 模型支援 1M 上下文長度，提供 4 位和 3 位量化選項，可本地部署。
• 此為後訓練突破而非擴散定律，強調工具使用與自主子代理群體模式。

提到的工具與公司

• DeepSeek-V4-Flash API
• DeepSeek
• Hugging Face
• Unsloth
• Quantization

適合誰看

對 AI 工具開發、後訓練模型最佳化及本地推理部署感興趣的程式設計師。

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