Часто задаваемые вопросы

Для тяжёлых рассуждений, сложного многофайлового кодинга и трудной математики выбирайте deepseek-v4-pro (1.6T/49B, без визуального ввода, параллелизм 500); для сценариев с высоким параллелизмом, длинными документами, чувствительностью к стоимости и необходимостью ввода изображений выбирайте deepseek-flash (сейчас указывает на V4.1-Flash-1017, 552B, параллелизм 2500). У обоих одинаковые 1M контекст / 384K вывод.

В серии V4 режим размышления включён по умолчанию; в API он включается и отключается параметром reasoning. Обучение RLSF у V4.1-Flash-1017 сделало цепочку размышлений более компактной — официальные бенчмарки показывают, что она выдаёт заметно меньше token, чем предыдущее поколение, и именно это стало главной причиной снижения стоимости одной задачи с $0.50 до $0.20.

API тарифицируется по фактическому использованию, бесплатной квоты нет: V4.1-Flash — $0.15/$0.60 вне пиковых часов и $0.30/$1.20 в часы пик, вход с попаданием в кэш — $0.003; V4-Pro — $0.66/$1.98 вне пиковых часов за миллион tokens. При этом веса V4-Pro, V4-Flash и V4.1-Flash открыты под лицензией MIT, их можно развернуть самостоятельно с нулевой стоимостью API. Демо-зона на этом сайте бесплатно предоставляет потоковую демонстрацию.

Начиная с 2026-09-14 официальный API маршрутизирует вызовы v4-pro на V4.1-Flash и рекомендует новым проектам сразу использовать deepseek-flash. Для старых ID предусмотрен переходный период миграции — ориентируйтесь на инструкции по миграции в официальной документации API.

Да: у серии V4 окно ввода 1M и максимальный вывод 384K; гибридное внимание (CSA+HCA) снижает вычислительные затраты при нагрузке 1M примерно до 27% от уровня V3.2, а объём KV-кэша — примерно до 10%. При этом сторонние обзоры отмечают: по полноте recall при извлечении из сверхдлинного контекста всё ещё остаётся разрыв с Claude Opus 4.6 (MRCR), поэтому для задач, требующих фактической точности, рекомендуется дополнять модель поиском (retrieval).

Код и веса V4-Pro и V4-Flash открыты на Hugging Face под лицензией MIT (Flash — около 160GB); допускается коммерческое использование и модификация, региональных ограничений нет. Серия V4.1-Flash также опубликована с открытыми весами.

Да, совместим. Официальный API предоставляет два совместимых формата — OpenAI и Anthropic; для миграции обычно достаточно изменить base_url и название модели; поддерживаются вывод JSON, вызов инструментов и стриминг.

Демонстрационная площадка на этом сайте (deepseek.wang) не хранит содержимое диалогов, а лишь выполняет потоковую пересылку; для коммерческих требований к приватности рекомендуется использовать официальное корпоративное решение либо развернуть веса с лицензией MIT на собственном сервере.