趋近智
活跃参数
290.9B
上下文长度
1.05M
模态
Text
架构
Mixture of Experts (MoE)
许可证
MIT License
发布日期
31 Aug 2026
训练数据截止日期
-
不同量化方法和上下文大小的显存要求
1024 个令牌
消费级
33x RTX 4090
24GB VRAM
数据中心
9x NVIDIA A100
80GB VRAM
Apple Silicon
7x Apple M3 Max
128GB VRAM
1048576 个令牌
消费级
39x RTX 4090
24GB VRAM
数据中心
11x NVIDIA A100
80GB VRAM
Apple Silicon
8x Apple M3 Max
128GB VRAM
排名
#44
| 基准 | 分数 | 排名 |
|---|---|---|
0.65 | 🥉 3 | |
0.79 | ⭐ 6 | |
0.77 | 18 | |
Web 开发 high | 1580 | 19 |
LiveBench 平均分 | 0.77 | 21 |
0.85 | 28 | |
0.88 | 41 | |
0.68 | 56 |
排名
#44
编程排名
#100
DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp 是一款基于 DeepSeek V4 架构的实验性多模态视觉语言模型。它具备快速的视觉推理、文档解析以及多模态指令遵循能力。
注意力
注意力结构
DeepSeek Sparse Attention
注意力头
64
键值头
1
注意力头维度
512
位置嵌入
ROPE
RoPE Theta
10,000
滑动窗口注意力
Yes
滑动窗口大小
128
滑动窗口比例
-
线性注意力
-
线性注意力比例
-
归一化
RMS Normalization
激活函数
SwigLU
维度
隐藏维度大小
4,096
层数
43
FFN 中间层大小(稠密层)
-
多 Token 预测头数
3
分词器
词汇量大小
129,280
混合专家
专家参数总数
20.4B
专家数量
256
活跃专家
6
共享专家数
1
FFN 中间层大小(每专家)
2,048
MoE 前的稠密层数
-
DeepSeek-V4 is DeepSeek's latest generation of highly efficient Mixture-of-Experts language models, featuring a novel hybrid attention architecture combining Compressed Sparse Attention (CSA) and Heavily Compressed Attention (HCA) that dramatically improves long-context efficiency. Pre-trained on 32T+ tokens with a comprehensive post-training pipeline including domain-specific expert cultivation and unified model consolidation. Both V4-Pro and V4-Flash support 1M context length as standard, with three reasoning effort modes (Non-think, Think High, Think Max). Released open-source under MIT license on April 24, 2026.
APX AI
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