ഡീപ്സീക്ക് V4 ഫ്ലാഷ്
Previous V4 Flash release; still one of the cheapest capable models.
റിലീസ് തീയതി: 2026 ഏപ്രി 24
₹53.76
10 ലക്ഷം ഔട്ട്പുട്ട് Tokens-ന്
ഇൻപുട്ട്: 10 ലക്ഷം Tokens-ന് ₹20.16
0% മാർക്ക്അപ്പിൽ, ഒരു ഡോളറിന് ₹96 എന്ന നിരക്കിലാണ് ഈടാക്കുന്നത്.
നിരക്കുകൾ
ബെഞ്ച്മാർക്കുകൾ
റേറ്റിംഗ് എന്ന് രേഖപ്പെടുത്താത്ത സ്കോറുകൾ ശതമാനത്തിലാണ്. എല്ലാ ബെഞ്ച്മാർക്കുകളും സ്വതന്ത്രമായി പരിശോധിച്ചവയാണ്.
90.8%
GPQA Diamond
GPQA Diamond - graduate-level science Q&A
38.6%
HLE
Humanity's Last Exam
50.3%
SciCode
SciCode - scientific code generation
79.7%
Long Context
Long Context Reasoning - reasoning over long inputs
78.7%
Terminal-Bench 2
Terminal-Bench 2.1 - agentic terminal tasks, second edition
1431
WebDev Arena
WebDev Arena - head-to-head web-app builds, Elo rating
ഡീപ്സീക്ക് V4 ഫ്ലാഷ്-നെ കുറിച്ച്
The earlier V4 Flash release: the same 284B-total, 13B-active Mixture-of-Experts design and million-token context, designed for fast inference at scale. It remains one of the cheapest genuinely capable models available and supports non-think, high and max reasoning settings. The 0731 revision supersedes it with better agent tuning.
This is the checkpoint that opened the V4 generation. DeepSeek launched V4-Pro and V4-Flash together as a preview, open-sourced both, published a technical report, and framed the whole release around one idea: making a million tokens of context cheap enough to use by default. It went further than a claim - a million tokens became the standard window across every official DeepSeek service on the day, and Flash was the tier built to serve it at volume, appearing in the chat product as Instant Mode.
DeepSeek positions Flash against its own flagship rather than against the field. It says the smaller model's reasoning comes close to V4-Pro, that the two perform on a par on simple agent tasks, and that Flash trades the remaining gap for smaller size, faster responses and a much lower price. Its published table for the preview weights at max effort puts Flash at 86.2 on MMLU-Pro, 88.1 on GPQA Diamond, 34.8 on Humanity's Last Exam and 91.6 on LiveCodeBench, with 78.7 on the million-token MRCR retrieval test and 79.0 on SWE-bench Verified - close to Pro on knowledge and reasoning, further behind on the agentic column, where Pro reached 67.9 on Terminal Bench 2.0 against Flash's 56.9.
The efficiency story is architectural. DeepSeek describes a new attention design that pairs token-wise compression with its own sparse attention, and credits it for long-context handling at sharply reduced compute and memory cost - the reason a million-token window could be made the default rather than a premium tier. The lab also says V4 was tuned deliberately for agent tools, calls out integration with the popular coding agents of the day, and notes it was already driving DeepSeek's own in-house agentic coding.
Two things date this checkpoint. The release set a retirement clock on the legacy `deepseek-chat` and `deepseek-reasoner` names, which pointed at Flash's non-thinking and thinking modes until they were switched off in July 2026. And Flash itself was superseded three months later by a re-post-trained revision that kept the same architecture and weights count but scored far higher on agent work - so this build is best understood as the cheap, capable baseline of the V4 line rather than its current form.
ലോഞ്ചിംഗ് വേളയിൽ DeepSeek വ്യക്തമാക്കിയത്
- A million tokens as standard
- DeepSeek made a one-million-token context the default across all of its official services with this release, rather than offering it as a separately priced long-context tier.
- Close to the flagship
- The lab says Flash's reasoning closely approaches V4-Pro and that the two perform on a par on simple agent tasks, with the smaller model trading the rest for speed and price.
- Preview benchmark set
- DeepSeek's table for these weights at max effort reports 88.1 on GPQA Diamond, 86.2 on MMLU-Pro, 91.6 on LiveCodeBench, 79.0 on SWE-bench Verified and 78.7 on million-token MRCR retrieval.
- Attention built for long context
- The lab credits a combination of token-wise compression and its own sparse attention for cutting the compute and memory cost of very long inputs.
- Open weights and a report
- Both V4 models were open-sourced at launch alongside a technical report, and the API kept its existing base URL so only the model name had to change.
- What it is not for
- On DeepSeek's own preview table this build trails V4-Pro on agentic coding, and the later 0731 revision of Flash scores far higher on the same agent evaluations at the same price.
ഇന്ത്യൻ ഭാഷകൾ
ഡീപ്സീക്ക് V4 ഫ്ലാഷ് 14 ഇന്ത്യൻ ഭാഷകളിൽ മറുപടി നൽകും. മെസ്സേജ് ബോക്സിന് അടുത്തുള്ള മെനുവിൽ നിന്ന് ആവശ്യമുള്ള ഭാഷ തിരഞ്ഞെടുക്കാം.
Frequently Asked Questions
ഡീപ്സീക്ക് V4 ഫ്ലാഷ് സംബന്ധിച്ച പ്രധാന ചോദ്യങ്ങളും ഉത്തരങ്ങളും.
ഡീപ്സീക്ക് V4 ഫ്ലാഷ് എപ്പോഴാണ് റിലീസ് ചെയ്തത്?
DeepSeek 2026 ഏപ്രി 24-ൽ ഡീപ്സീക്ക് V4 ഫ്ലാഷ് പുറത്തിറക്കി.
ഡീപ്സീക്ക് V4 ഫ്ലാഷ് വികസിപ്പിച്ചത് ആരാണ്?
ഡീപ്സീക്ക് V4 ഫ്ലാഷ് വികസിപ്പിച്ചത് DeepSeek ആണ്. 99Models AI ഒറിജിനൽ പ്രൊവൈഡർ നിരക്കിൽ തന്നെ ഇതിലേക്ക് കണക്ട് ചെയ്യുന്നു.
ഡീപ്സീക്ക് V4 ഫ്ലാഷ് എത്രത്തോളം കാര്യക്ഷമമാണ്?
ഇന്റലിജൻസ് റാങ്കിംഗിൽ 54 മോഡലുകളിൽ 26-ാം സ്ഥാനത്താണ് ഇത്. ബെഞ്ച്മാർക്ക് സ്കോറുകൾ മുകളിലുള്ള പാനലിൽ കാണാം.
ഡീപ്സീക്ക് V4 ഫ്ലാഷ് ഉപയോഗിക്കാൻ എത്ര ചെലവാകും?
10 ലക്ഷം ഇൻപുട്ട് Tokens-ന് ₹20.16 രൂപയും ഔട്ട്പുട്ടിന് ₹53.76 രൂപയുമാണ് അധിക മാർക്ക്അപ്പില്ലാത്ത നിരക്ക്. സബ്സ്ക്രിപ്ഷനില്ല, ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് മാത്രം പണമടയ്ക്കുക.
ഡീപ്സീക്ക് V4 ഫ്ലാഷ് API-യുടെ ഡോളർ നിരക്ക് എത്രയാണ്?
10 ലക്ഷം ഇൻപുട്ട് Tokens-ന് $0.21 ഡോളറും 10 ലക്ഷം ഔട്ട്പുട്ട് Tokens-ന് $0.56 ഡോളറുമാണ് നിരക്ക്. ഈ പേജിലെ രൂപ നിരക്കുകൾ ഡോളറിന് ₹96 എന്ന നിരക്കിൽ മാറ്റിയതാണ്.
ഡീപ്സീക്ക് V4 ഫ്ലാഷ്-ന് എത്ര നീളമുള്ള സംഭാഷണം ഓർത്തുനിൽക്കാനാകും?
ഇതിന്റെ Context window 10.5 lakh Tokens ആണ്. ഒരുമിച്ച് നൽകുന്ന സംഭാഷണങ്ങളും ഫയലുകളും ഉൾപ്പെടെ ഇതിൽ വായിക്കാൻ സാധിക്കും.
ഡീപ്സീക്ക് V4 ഫ്ലാഷ് മികച്ച വാല്യൂ നൽകുന്ന ഒന്നാണോ?
പെർഫോമൻസും നിരക്കും അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള വാല്യൂ റാങ്കിംഗിൽ 54 മോഡലുകളിൽ 2-ാം സ്ഥാനത്താണ് ഇത്.
മറുപടി നൽകുന്നതിന് മുൻപ് ഡീപ്സീക്ക് V4 ഫ്ലാഷ് Reasoning നടത്തുമോ?
ഡിഫോൾട്ടായി ഓൺ ആണ്. Reasoning പിന്തുണയ്ക്കുന്ന മോഡലുകളിൽ ചിന്തിക്കുന്നതിന്റെ വ്യാപ്തി മെസ്സേജ് ബോക്സിൽ ക്രമീകരിക്കാം.
ഡീപ്സീക്ക് V4 ഫ്ലാഷ് ഏതൊക്കെ ഇന്ത്യൻ ഭാഷകളിൽ മറുപടി നൽകും?
14 ഇന്ത്യൻ ഭാഷകളിൽ ഇത് മറുപടി നൽകും. മെസ്സേജ് ബോക്സിന് അടുത്തുള്ള മെനുവിൽ നിന്ന് ഭാഷ തിരഞ്ഞെടുക്കാം.
DeepSeek-ൽ നിന്നുള്ള മറ്റ് Models
കാറ്റലോഗ് പുതുക്കിയത്: 2026 സെപ്റ്റം 9