31.07.2026

DeepSeek-V4-Flash

Modell testen

$0,14 / $0,28

je 1 Mio. Tokens

1 Mio.Tokens

Maximaler Output: 384.000 Tokens

DeepSeek-V4-Flash im Überblick

Stand November 2026 erreicht DeepSeek-V4-Flash seine beste Platzierung auf Byte.de in LiveCodeBench (91,6 %): Platz 7 von 97 Modellen.

DeepSeek V4 Flash 0731 ist eine neue Version von DeepSeek V4-Flash, die die Preview-Version aus April 2026 ablöst. Laut Entwickler blieben Architektur und Größe unverändert (Mixture-of-Experts mit 284 Mrd. Parametern, davon ~13 Mrd. aktiv pro Token), über erneutes Post-Training, wurde allerdings ein riesiger Sprung in Benchmark-Scores, v.a. für Agentic- und Coding-Tasks erreicht. Das Modell lässt sich also in guter Geschwindigkeit bereits auf zwei NVIDIA Spark DGX ausführen, einem Setup, das man sich theoretisch Zuhause gut einrichten könnte.

In Terminal-Bench 2.1 erreicht das Modell 82,7 % und liegt damit über GLM-5.2 (81,0 %) und nahe an Claude Opus 4.8 (85,0 %). Der große Sprung ließ viele Leute aus der AI Community spekulieren, dass es sich um "Benchmark-Maxxing" handeln könnte, also das gezielte Training auf Aufgaben aus den Benchmarks. Bislang konnte sich das aber noch nicht bestätigen.

Mit $0.14 / $0.28 pro 1 Mio. Input-/Output-Token und einem Kontextfenster von 1 Mio. Token positioniert sich das Modell als günstige API-Alternative zum großen Bruder, DeepSeek-V4 Pro. Damit unterbietet das Modell sogar das vergleichbare GPT-5.6 Luna (max), dessen Preis OpenAI einen Tag vor Veröffentlichung von V4-Flash noch um 80% reduziert hatte.

Was du abwägen solltest

Nur Text, keine Multimodalität. Das Modell verarbeitet ausschließlich Text – für Bild-, Audio- oder Video-Eingaben ist es nicht ausgelegt.
Benchmark-Maxxing befürchtet. Zum Zeitpunkt der Veröffentlichung des Modells wurden noch keine Benchmark-Ergebnisse von DeepSeek unabhängig bestätigt. Der Sprung von der Preview-Version ist so groß, dass sich erst noch herausstellen muss, ob das zusätzliche Post-Training zu diesem großen Intelligenz-Sprung führen konnte.
Geplantes Peak-Pricing. DeepSeek hat ein dynamisches Preismodell angekündigt, das die Preise während der Stoßzeiten (zu Peking-Zeit) verdoppelt. Dies bezieht sich allerdings nur auf die DeepSeek API und nicht auf die anderer Inferenz-Anbieter.

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-14,3Punkte

AA-Omniscience ist ein Benchmark zur Bewertung der Faktentreue von LLMs über 6.000 Fragen hinweg.

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AA-OmniscienceMedian aller Modelle: -0,7

Claude Opus 5.5Platz 1, Anthropic
Claude Fable 5.1Platz 2, Anthropic
GLM-5.3 FlashZ.ai
DeepSeek-V4.1-FlashDeepSeek AI
Qwen3.8 FlashAlibaba
MiMo V2.6 FlashXiaomi
DeepSeek-V4-FlashDeepSeek AI
DeepSeek-V3.2-SpecialeDeepSeek AI

Daten: Artificial Analysis (artificialanalysis.ai)Artificial Analysis

DeepSeek-V4-Flash API-Preise

$0,14/ 1 Mio. Tokens

$0,28/ 1 Mio. Tokens

Geschätzte Tokenkosten

$1,68

$0,02 je Anfrage (100 Anfragen)

Input$1,40
Output$0,28

Schätzung in USD auf Basis der Preise von DeepSeek AI, ohne Steuern, Tools und Cache-Schreibvorgänge. Trage bei Output alle abgerechneten Tokens inklusive Reasoning ein. Cache-Lesen setzt einen bereits befüllten Cache voraus.

Cache-Schreiben und Rechenweg

Kosten = Anfragen × (Input ohne Cache × $0,14 + Output × $0,28) / 1.000.000

DeepSeek-V4-Flash Modelldaten

Kontextfenster: 1.000.000 Tokens
Maximaler Output: 384.000 Tokens
Eingabe: Text
Ausgabe: Text
Anbieter: DeepSeek AI

Veröffentlicht: 31. Juli 2026
Wissensstand: Mai 2025
Architektur: Sparse MoE-Transformer
Tokenizer: Unbekannt
Modellgewichte: Offen (MIT)

1 Mio. Tokens Kontext384k maximaler Output

Die Ausgabelänge ist eine eigene Obergrenze. Der tatsächlich verfügbare Eingaberaum hängt auch vom Output-Budget und der API-Konfiguration ab.

Standardfähigkeiten & Schnittstellen

Reasoning
Tool-Nutzung
Strukturierte Ausgaben
Websuche
Quellenangaben
Fine-Tuning
Prompt-Caching

Daten aktualisiert am 9. November 2026. Fehler gefunden? kontakt@byte.de

DeepSeek-V4-Flash API-Provider

Input / 1 Mio. Tokens
$0,14
Output / 1 Mio. Tokens
$0,28
Cache-Lesen / 1 Mio.
keine Angabe
Kontextfenster
1 Mio.Tokens
Maximaler Output
384kTokens
Input / 1 Mio. Tokens
$0,07
Output / 1 Mio. Tokens
$0,14
Cache-Lesen / 1 Mio.
$0,014
Kontextfenster
1,05 Mio.Tokens
Maximaler Output
943,7kTokens
Input / 1 Mio. Tokens
$0,09
Output / 1 Mio. Tokens
$0,18
Cache-Lesen / 1 Mio.
$0,015
Kontextfenster
1 Mio.Tokens
Maximaler Output
384kTokens
Input / 1 Mio. Tokens
$0,105
Output / 1 Mio. Tokens
$0,21
Cache-Lesen / 1 Mio.
$0,021
Kontextfenster
1,05 Mio.Tokens
Maximaler Output
943,7kTokens
Input / 1 Mio. Tokens
$0,12
Output / 1 Mio. Tokens
$0,17
Cache-Lesen / 1 Mio.
$0,024
Kontextfenster
1,05 Mio.Tokens
Maximaler Output
943,7kTokens
Input / 1 Mio. Tokens
$0,10
Output / 1 Mio. Tokens
$0,28
Cache-Lesen / 1 Mio.
$0,04
Kontextfenster
262,1kTokens
Maximaler Output
131,1kTokens
Input / 1 Mio. Tokens
$0,119
Output / 1 Mio. Tokens
$0,238
Cache-Lesen / 1 Mio.
$0,0238
Kontextfenster
1,05 Mio.Tokens
Maximaler Output
943,7kTokens
Input / 1 Mio. Tokens
$0,13
Output / 1 Mio. Tokens
$0,26
Cache-Lesen / 1 Mio.
$0,028
Kontextfenster
1,05 Mio.Tokens
Maximaler Output
384kTokens
Input / 1 Mio. Tokens
$0,13
Output / 1 Mio. Tokens
$0,26
Cache-Lesen / 1 Mio.
$0,028
Kontextfenster
1 Mio.Tokens
Maximaler Output
262,1kTokens
Input / 1 Mio. Tokens
$0,13
Output / 1 Mio. Tokens
$0,26
Cache-Lesen / 1 Mio.
$0,028
Kontextfenster
1 Mio.Tokens
Maximaler Output
384kTokens
Input / 1 Mio. Tokens
$0,13
Output / 1 Mio. Tokens
$0,26
Cache-Lesen / 1 Mio.
$0,028
Kontextfenster
1 Mio.Tokens
Maximaler Output
384kTokens
Input / 1 Mio. Tokens
$0,13
Output / 1 Mio. Tokens
$0,27
Cache-Lesen / 1 Mio.
$0,05
Kontextfenster
262,1kTokens
Maximaler Output
235,9kTokens
Input / 1 Mio. Tokens
$0,14
Output / 1 Mio. Tokens
$0,28
Cache-Lesen / 1 Mio.
$0,07
Kontextfenster
1,05 Mio.Tokens
Maximaler Output
384kTokens
Input / 1 Mio. Tokens
$0,14
Output / 1 Mio. Tokens
$0,28
Cache-Lesen / 1 Mio.
$0,015
Kontextfenster
1 Mio.Tokens
Maximaler Output
384kTokens
Input / 1 Mio. Tokens
$0,14
Output / 1 Mio. Tokens
$0,28
Cache-Lesen / 1 Mio.
$0,02604
Kontextfenster
1 Mio.Tokens
Maximaler Output
384kTokens
Input / 1 Mio. Tokens
$0,14
Output / 1 Mio. Tokens
$0,28
Cache-Lesen / 1 Mio.
$0,05
Kontextfenster
1,05 Mio.Tokens
Maximaler Output
943,7kTokens
Input / 1 Mio. Tokens
$0,15
Output / 1 Mio. Tokens
$0,30
Cache-Lesen / 1 Mio.
$0,042
Kontextfenster
1,05 Mio.Tokens
Maximaler Output
943,7kTokens
Input / 1 Mio. Tokens
$0,132
Output / 1 Mio. Tokens
$0,396
Cache-Lesen / 1 Mio.
$0,0042
Kontextfenster
1,02 Mio.Tokens
Maximaler Output
384kTokens
Input / 1 Mio. Tokens
$0,13
Output / 1 Mio. Tokens
$0,495
Cache-Lesen / 1 Mio.
$0,027
Kontextfenster
1,05 Mio.Tokens
Maximaler Output
943,7kTokens
Mancer 2
Input / 1 Mio. Tokens
$0,15
Output / 1 Mio. Tokens
$0,50
Cache-Lesen / 1 Mio.
$0,075
Kontextfenster
1,05 Mio.Tokens
Maximaler Output
943,7kTokens
Input / 1 Mio. Tokens
$0,176
Output / 1 Mio. Tokens
$0,528
Cache-Lesen / 1 Mio.
$0,0176
Kontextfenster
1 Mio.Tokens
Maximaler Output
393,2kTokens
Input / 1 Mio. Tokens
$0,21
Output / 1 Mio. Tokens
$0,56
Cache-Lesen / 1 Mio.
$0,031
Kontextfenster
1,05 Mio.Tokens
Maximaler Output
384kTokens
Input / 1 Mio. Tokens
$0,22
Output / 1 Mio. Tokens
$0,66
Cache-Lesen / 1 Mio.
$0,028
Kontextfenster
1,05 Mio.Tokens
Maximaler Output
393,2kTokens
Input / 1 Mio. Tokens
$0,286
Output / 1 Mio. Tokens
$0,858
Cache-Lesen / 1 Mio.
$0,0091
Kontextfenster
1,05 Mio.Tokens
Maximaler Output
943,7kTokens
Input / 1 Mio. Tokens
$0,308
Output / 1 Mio. Tokens
$0,924
Cache-Lesen / 1 Mio.
$0,0196
Kontextfenster
1,05 Mio.Tokens
Maximaler Output
393,2kTokens
Input / 1 Mio. Tokens
$0,44
Output / 1 Mio. Tokens
$1,32
Cache-Lesen / 1 Mio.
$0,028
Kontextfenster
1,05 Mio.Tokens
Maximaler Output
393,2kTokens
Input / 1 Mio. Tokens
$0,44
Output / 1 Mio. Tokens
$1,32
Cache-Lesen / 1 Mio.
$0,014
Kontextfenster
1,05 Mio.Tokens
Maximaler Output
131,1kTokens
Chutes
Input / 1 Mio. Tokens
$0,44
Output / 1 Mio. Tokens
$1,32
Cache-Lesen / 1 Mio.
$0,044
Kontextfenster
1,05 Mio.Tokens
Maximaler Output
131,1kTokens
Input / 1 Mio. Tokens
$0,44
Output / 1 Mio. Tokens
$1,32
Cache-Lesen / 1 Mio.
$0,014
Kontextfenster
1,05 Mio.Tokens
Maximaler Output
943,7kTokens
Input / 1 Mio. Tokens
$0,44
Output / 1 Mio. Tokens
$1,32
Cache-Lesen / 1 Mio.
$0,014
Kontextfenster
1,05 Mio.Tokens
Maximaler Output
65,5kTokens

Preise und Limits laut den Anbietern. Die Verfügbarkeit hängt vom Konto und den jeweiligen Limits ab.

Häufige Fragen zu DeepSeek-V4-Flash

Ist DeepSeek-V4-Flash Open Source?

Die Modellgewichte von DeepSeek-V4-Flash sind offen verfügbar (Lizenz: MIT). Details stehen in den Lizenzbedingungen von DeepSeek AI.

Welche Eingaben und Ausgaben unterstützt DeepSeek-V4-Flash?

DeepSeek-V4-Flash verarbeitet Text als Eingabe und erzeugt Text.

Was kostet DeepSeek-V4-Flash über die API?

Über die API von DeepSeek AI kostet DeepSeek-V4-Flash $0,14 je 1 Mio. Input-Tokens und $0,28 je 1 Mio. Output-Tokens. Bei Reasoning kommen Thinking-Tokens hinzu, die als Output abgerechnet werden.

Wie groß ist das Kontextfenster von DeepSeek-V4-Flash?

DeepSeek-V4-Flash verarbeitet bis zu 1.000.000 Tokens (1 Mio.) in einer Anfrage, die Antwort umfasst höchstens 384.000 Tokens.

Wie aktuell ist das Wissen von DeepSeek-V4-Flash?

Der Wissensstand (Knowledge Cutoff) von DeepSeek-V4-Flash reicht bis Mai 2025. Über die Websuche kann das Modell zusätzlich aktuelle Informationen abrufen.

Wann wurde DeepSeek-V4-Flash veröffentlicht?

DeepSeek AI hat DeepSeek-V4-Flash am 31. Juli 2026 veröffentlicht.

DeepSeek-V4-Flash

DeepSeek-V4-Flash im Überblick

Was du abwägen solltest

DeepSeek-V4-Flash Benchmarks

DeepSeek-V4-Flash API-Preise

DeepSeek-V4-Flash Modelldaten

DeepSeek-V4-Flash API-Provider

Häufige Fragen zu DeepSeek-V4-Flash

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