Что произошло
31 июля 2026 года DeepSeek перевела модель V4 Flash из превью в релиз — сборку 0731. API вышел в публичную бету, а веса выложены на Hugging Face под лицензией MIT, то есть их можно скачать и использовать коммерчески без ограничений.
Главное в релизе — модель не стала больше. В документации сказано прямо: сборка 0731 сохраняет архитектуру и размер версии Preview и была только заново переобучена на этапе post-training.
Детали
- Размер. 284 млрд параметров всего, около 13 млрд активируется на каждый токен (архитектура MoE). В карточке Hugging Face указано 304 млрд — в это число входит модуль спекулятивного декодирования DSpark, упакованный в тот же файл.
- Контекст. 1 млн токенов, предел вывода — 384 тыс.
- Бенчмарки вендора. Terminal-Bench 2.1 — 82,7 против 72,1 у старшей V4 Pro в статусе Preview; DeepSWE — 54,4 против 12,8.
- Цены (на 3 августа 2026 года). $0,14 за миллион входных токенов при промахе мимо кэша, $0,0028 при попадании и $0,28 за миллион выходных. Медиана по сопоставимому классу — $0,43 и $1,20 (Artificial Analysis).
- Независимая оценка. Artificial Analysis ставит модели индекс интеллекта 50 — третье место из 101 при медиане 25 по классу.
Что это значит
Интересен не сам рост баллов, а его источник. Прирост дало переобучение, а не увеличение модели: та же архитектура, то же число параметров, другой post-training. Это меняет ожидание, что каждый следующий шаг качества обязан стоить очередного порядка вычислений.
Кого касается. Разработчиков агентов и всех, кто платит за токены. Модель уровня «выше среднего по классу» с открытыми весами и ценой втрое ниже медианы делает перенос части нагрузки с платного флагмана вопросом расчёта, а не принципа.
Что конкретно меняется. При $0,28 за миллион выходных токенов типовая агентская сессия из 20 шагов обходится примерно в три цента. Но честная метрика — цена не сессии, а принятой задачи: модель многословна, а часть вендорских тестов — внутренние наборы, прогнанные на собственной обвязке DeepSeek. Мы разобрали это подробно в обзоре DeepSeek V4 Flash — там же требования к железу, если запускать веса у себя.
Горизонт. Проверять стоит сразу: API уже открыт, веса уже лежат. Реальный ответ даст прогон своего набора задач, а не таблица бенчмарков.
Контекст
Релиз попал в плотную неделю открытых моделей: за шесть дней вышли сразу несколько конкурирующих релизов с открытыми весами. Ближайший сосед по классу — Kimi K3 от Moonshot, у которой выше независимый индекс интеллекта, но веса на момент нашего разбора скачать было нельзя. У V4 Flash они доступны.
