DeepSeek-V4-Flash-0731

Нейросеть DeepSeek-V4-Flash-0731 является официальным релизом, который заменяет предварительную версию модели. В структуру решения интегрирован модуль спекулятивного декодирования DSpark. Модель поддерживает работу с текстовыми данными и программным кодом, ориентируясь на использование в автономных агентских средах.

Обзор модели DeepSeek-V4-Flash-0731

Модель DeepSeek-V4-Flash-0731 построена на архитектуре, оптимизированной для решения логических задач и программирования. Продукт распространяется по лицензии MIT, что относится как к программному коду, так и к весам модели. Архитектура предусматривает использование единого чекпоинта для основной и черновой моделей в рамках механизмов инференса.

Технология спекулятивного декодирования DSpark

В нейросети DeepSeek-V4-Flash-0731 применяется технология DSpark для реализации спекулятивного декодирования. Особенностью данной реализации является отсутствие необходимости загружать отдельную черновую модель, так как необходимые параметры содержатся в основном чекпоинте. Активация технологии производится через специализированные флаги конфигурации в программных средах исполнения.

Агентские способности и результаты тестов

Согласно данным разработчика, нейросеть DeepSeek-V4-Flash-0731 превосходит DeepSeek-V4-Pro (Preview) в агентских тестах. Показатели зафиксированы в бенчмарках Terminal Bench, NL2Repo, Cybergym и DeepSWE. Также оценка проводилась с использованием инструментов Toolathlon-Verified и AutomationBench Public. Для тестирования агентских функций в сфере программирования применялся фреймворк DeepSeek Harness в минимальном режиме.

Настройка уровней логического вывода (Reasoning Effort)

Параметр reasoning effort позволяет настраивать интенсивность внутреннего процесса размышления модели перед выдачей ответа. Доступны следующие уровни:

• low
• high
• max

В текущем релизе отсутствует стандартный шаблон чата Jinja. Для взаимодействия с моделью в формате, совместимом с OpenAI API, предусмотрены Python-скрипты, обеспечивающие корректное кодирование сообщений и парсинг ответов.

Запуск через vLLM и SGLang

Развертывание нейросети DeepSeek-V4-Flash-0731 возможно с использованием inference vLLM или библиотеки SGLang. При работе через vLLM технология DSpark активируется аргументом speculative-config. В SGLang используется параметр speculative-algorithm DSPARK. Для работы на различных аппаратных конфигурациях поддерживаются бэкенды deep_gemm_mega_moe и flashinfer_mxfp4.

Локальное развертывание и лицензия MIT

Для локального запуска DeepSeek-V4-Flash-0731 предусмотрены инструкции по конвертации весов и настройке интерактивных демонстраций. Лицензия MIT обеспечивает открытый доступ к технологии. При настройке агентских сценариев рекомендуется использовать параметры сэмплирования, указанные в технической документации к модели.

часто задаваемые вопросы

Какая лицензия используется для DeepSeek-V4-Flash-0731?

Модель и ее веса распространяются на условиях лицензии MIT.

Чем отличается DeepSeek-V4-Flash-0731 от версии Pro?

По результатам тестов на агентские способности и решение задач программирования нейросеть DeepSeek-V4-Flash-0731 превосходит предварительную версию DeepSeek-V4-Pro.

Как активировать технологию DSpark при запуске?

Для активации в vLLM используется флаг speculative-config с методом dspark, а в SGLang — параметр speculative-algorithm DSPARK.