Model garden Router · bajo petición Dedicado · disponible

DeepSeek V4 Flash 0731

Se ejecuta como su propio despliegue de GPU dedicada, listo para lanzar desde el asistente. Los datos permanecen en Europa.

DeepSeek-V4-Flash-0731 is the official release of DeepSeek-V4-Flash, superseding the preview version, with substantially enhanced agentic capabilities. It has the same model structure as DeepSeek-V4-Flash-DSpark, i.e. it comes with a speculative decoding module attached.

deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731 Bajo petición
text->text · deepseek-ai · sovereign EU
Runs on EU infrastructure operated by European companies; US marketplace capacity is never part of this chain. Full chain
304B
Parámetros
1,049K
Ventana de contexto
201GB
VRAM mínima
POST /api/v1/chat/completions Bajo petición

Especificaciones

Parámetros 304B
Ventana de contexto 1,048,576 tokens
VRAM mínima 201 GB
Arquitectura DeepseekV4ForCausalLM (vLLM)
Licencia mit
Modalidad text->text
Lanzamiento July 2026

Precios

Router compartido · por token
Bajo petición
No disponible en el Router compartido. Precio bajo petición como despliegue de GPU dedicada.
GPU dedicada · por hora
desde 11,88 € por hora
Su propia instancia de vLLM en una nube europea (201 GB de VRAM), facturada por horas.

Router europeo compartido, pago por token, scale-to-zero. Los despliegues de GPU dedicada se facturan por horas, consulte precios.

Índice Bench

Bench es nuestro índice de calidad para cada modelo, de 0 a 100. Se basa en mediciones públicas (Epoch AI con unos 40 benchmarks, LiveBench, LMArena y más) y se actualiza cada mañana. Donde nadie mide, muestra una estimación con un rango.

80,6 / 100 · Medido

Medido por Epoch AI en 15 benchmarks, con un rango.

Rango de 77,7 a 83,0 · Puesto 37 de 277 en Epoch AI

Fuentes: Epoch AI ↗ · LiveBench ↗ · LMArena ↗ · Actualizado a diario, última vez el 19-10-2026

LiveBench · 74,2 · Puesto 43 de 70
Razonamiento 86,6
Programación 75,0
Programación agéntica 46,8
Matemáticas 86,8
Análisis de datos 79,3
Lenguaje 79,2
Seguimiento de instrucciones 65,5
Todos los benchmarks (15)
OTIS Mock AIME 2024-2025 94,4
ARC-AGI 89,0
GPQA diamond 88,0
DTBench 84,9
WeirdML 63,0
ARC-AGI-2 61,4
FrontierMath-Tiers-1-3-v2-Private 57,5
ProofBench 56,0
SimpleBench 53,3
LMCA 49,1
SimpleQA Verified 33,6
Chess Puzzles 28,5
Mystery Game Puzzles 27,3
FrontierMath-Tier-4-v2-Private 24,4
FrontierCode 18,8
LiveBench · Todas las tareas
Razonamiento
theory of mind 86,5
zebra puzzle 100,0
spatial 90,0
logic with navigation 70,0
Programación
code generation 76,1
code completion 73,9
Programación agéntica
javascript 63,6
typescript 26,7
python 50,0
Matemáticas
AMPS Hard 97,0
integrals with game 65,0
math comp 96,1
olympiad 89,1
Análisis de datos
consecutive events 89,4
tablejoin 48,5
tablereformat 100,0
Lenguaje
connections 97,3
plot unscrambling 58,2
typos 82,0
Seguimiento de instrucciones
paraphrase 61,7
simplify 58,4
story generation 70,5
summarize 71,5

Llámelo ahora

Sustituto directo de OpenAI: cambie solo la URL base y la clave de API. También se admite el formato de Anthropic (/v1/messages).

curl https://hostyourai.com/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer hyai-..." \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

Preguntas frecuentes

¿Puedo ejecutar DeepSeek V4 Flash 0731 en la UE?

Sí. HostYourAI ejecuta DeepSeek V4 Flash 0731 en GPU de centros de datos europeos mediante vLLM. Los prompts y las respuestas nunca salen de la UE y en la cadena no interviene ningún proveedor de nube estadounidense.

¿El alojamiento de DeepSeek V4 Flash 0731 cumple el RGPD?

Sí. Todo el tratamiento se realiza dentro de la UE, hay disponible un acuerdo de encargo del tratamiento (DPA) y la lista de subencargados es pública. Además, los pesos de código abierto significan que no se entrena con sus datos.

¿Cuánto cuesta DeepSeek V4 Flash 0731?

DeepSeek V4 Flash 0731 está disponible bajo petición: a través del Router europeo compartido tras una breve conversación, o como despliegue de GPU dedicada propio facturado por horas. Cuéntenos su caso de uso y lo configuraremos para usted.

¿La API es compatible con OpenAI?

Sí. Usted utiliza los SDK estándar de OpenAI con una URL base personalizada (https://hostyourai.com/api/v1). La API Anthropic Messages también se admite como sustituto directo.

Más modelos de DeepSeek

DeepSeek V4.1 Flash 1017

DeepSeek-V4.1-Flash-1017 is a minor update to DeepSeek-V4.1-Flash, delivering substantial improvements across reasoning, coding, agentic tasks, and visual benchmarks. Alongside these gains, the model reduces task execution time and output length, enabling users to complete tasks faster and at lower cost and advancing the performance–cost Pareto frontier across multiple agent harnesses.

763B 1M contexto Ver modelo →
DeepSeek V4.1 Flash

We introduce DeepSeek-V4.1-Flash, a multimodal Mixture-of-Experts (MoE) model with 552B backbone parameters and support for contexts of up to one million tokens. The model natively processes images and text, and generates text autoregressively.

763B 1M contexto Ver modelo →
DeepSeek V4 Flash Vision Exp

We are excited to introduce DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp, our first experimental multimodal model in the DeepSeek-V4 family. It builds on the DeepSeek-V4-Flash architecture by incorporating visual modules and undergoing continued training to unlock visual understanding capabilities.

305B 1M contexto Ver modelo →
DeepSeek V4 Pro 0813

DeepSeek-V4-Pro-0813 is the official release of DeepSeek-V4-Pro, superseding the preview version, with greatly enhanced agentic capabilities and performance improvements that are especially pronounced in production environments. It is built on the DeepSeek-V4-Pro (Preview) model structure, with a DSpark speculative decoding module attached.

1650B 1M contexto Ver modelo →
DeepSeek V4 Pro

We present a preview version of DeepSeek-V4 series, including two strong Mixture-of-Experts (MoE) language models — DeepSeek-V4-Pro with 1.6T parameters (49B activated) and DeepSeek-V4-Flash with 284B parameters (13B activated) — both supporting a context length of one million tokens.

1M contexto Ver modelo →
DeepSeek V4 Flash

We present a preview version of DeepSeek-V4 series, including two strong Mixture-of-Experts (MoE) language models — DeepSeek-V4-Pro with 1.6T parameters (49B activated) and DeepSeek-V4-Flash with 284B parameters (13B activated) — both supporting a context length of one million tokens.

291B 1M contexto Ver modelo →

Pruebe DeepSeek V4 Flash 0731 gratis

Crear una cuenta lleva un minuto. Pruebe DeepSeek V4 Flash 0731 de inmediato en el Playground.

Empezar gratis