説明
DeepSeek-V4-Flash-0731は、エージェント能力を大幅に強化するために設計されたDeepSeekシリーズの最新リリースです。このモデルは、DeepSeek-V4-Flashのプレビュー版を上回り、DeepSeek-V4-Flash-DSparkに似た推測デコーディングモジュールを組み込んでいます。アクティブなパラメータ数が少ないにもかかわらず、DeepSeek-V4-Flash-0731は、複数のベンチマークで前のモデルであるDeepSeek-V4-Pro(プレビュー)を上回っています。
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このモデルは、Terminal Bench 2.1、NL2Repo、Cybergym、DeepSWEなど、さまざまなベンチマークで優れたパフォーマンスを発揮し、主要なプロプライエタリモデルと競争力を示しています。例えば、Terminal Bench 2.1では82.7のスコアを記録し、プレビュー版の61.8やDeepSeek-V4-Proの72.1を上回っています。また、NL2RepoとCybergymでもそれぞれ54.2と76.7のスコアを示し、強力なパフォーマンスを発揮しています。
DeepSeek-V4-Flash-0731は、低、中、高の3つの推論努力レベルをサポートしており、ユーザーが回答を提供する前にモデルが行う熟考を制御できます。このモデルは、vLLMおよびSGLangとの簡単なデプロイメントを目的としており、ローカルデプロイメントおよびモデルウェイト変換のための詳細な指示を提供しています。
このモデルはMITライセンスの下でライセンスされており、その機能にオープンアクセスを保証しています。ユーザーは、OpenAI互換形式でメッセージをエンコードするためのPythonスクリプトやテストケースを提供する専用のエンコーディングフォルダーを通じて、その機能を探求できます。このリリースにはJinja形式のチャットテンプレートは含まれていませんが、メッセージエンコーディングおよび出力解析のための包括的なドキュメントが提供されています。
- カテゴリーAIモデルとLLM
- 料金モデルオープンソース
- デプロイクラウド, セルフホスト
- プラットフォームWeb
DeepSeek-V4-Flash-0731のハイライト
強化されたエージェント能力
推測デコーディングモジュール
競争力のあるベンチマークパフォーマンス
3つの推論努力レベル
OpenAI互換エンコーディング
MITライセンス
ローカルデプロイメントサポート
詳細なドキュメント
DeepSeek-V4-Flash-0731をはじめる
モデルページにアクセス: Hugging Faceのモデルページを訪問
認証: Hugging Faceアカウントにログイン
設定: 推論努力とデコーディングパラメータを設定
プロンプトを送信: 設定した状態でモデルを使用
ファインチューニング: 特定のタスクに合わせてパラメータを調整
DeepSeek-V4-Flash-0731の使用例
- 高度なテキスト分析
- ベンチマークテスト
- エージェントシナリオ
- オープンソースプロジェクト
- 研究開発







