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 to...

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deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash

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

291B

Paramètres

1,049K

Fenêtre de contexte

192GB

VRAM minimale

POST /api/v1/chat/completions 200 OK

Caractéristiques

Paramètres 291B

Fenêtre de contexte 1,048,576 tokens

VRAM minimale 192 GB

Architecture DeepseekV4ForCausalLM (vLLM)

Licence mit

Modalité text->text

Date de sortie April 2026

Éditeur deepseek-ai ↗

Tarifs

Router partagé · par token

€0.29

Entrée (par 1M de tokens)

€0.35

Sortie (par 1M de tokens)

0,07 € par million de tokens d'entrée en cache

GPU dédié · par heure

à partir de 5,33 € par heure

Votre propre instance vLLM sur un cloud européen (192 Go de VRAM), facturée à l'heure.

Router européen partagé, paiement au token, scale-to-zero. Les déploiements GPU dédiés sont facturés à l'heure, voir tarifs.

Indice Bench

Bench est notre indice de qualité pour chaque modèle, de 0 à 100. Il s'appuie sur des mesures publiques (Epoch AI avec une quarantaine de benchmarks, LiveBench, LMArena et d'autres) et est actualisé chaque matin. Là où personne ne mesure, il affiche une estimation avec une fourchette.

70,1 / 100 · Mesuré

Mesuré par Epoch AI sur 4 benchmarks, avec une fourchette.

Fourchette de 67,1 à 72,7 · Rang 81 sur 277 chez Epoch AI

Sources: Epoch AI ↗ · LiveBench ↗ · LMArena ↗ · Mis à jour chaque jour, dernière fois le 19-10-2026

LiveBench · 74,2 · Rang 43 sur 70

Raisonnement 86,6

Code 75,0

Code agentique 46,8

Mathématiques 86,8

Analyse de données 79,3

Langue 79,2

Respect des consignes 65,5

Tous les benchmarks (4)

DTBench 77,3

WeirdML 45,6

LMCA 42,2

SimpleBench 35,6

LiveBench · Toutes les tâches

Raisonnement

theory of mind 86,5

zebra puzzle 100,0

spatial 90,0

logic with navigation 70,0

Code

code generation 76,1

code completion 73,9

Code agentique

javascript 63,6

typescript 26,7

python 50,0

Mathématiques

AMPS Hard 97,0

integrals with game 65,0

math comp 96,1

olympiad 89,1

Analyse de données

consecutive events 89,4

tablejoin 48,5

tablereformat 100,0

Langue

connections 97,3

plot unscrambling 58,2

typos 82,0

Respect des consignes

paraphrase 61,7

simplify 58,4

story generation 70,5

summarize 71,5

Appelez-le dès maintenant

Remplacement direct d'OpenAI : changez uniquement l'URL de base et la clé API. Le format Anthropic (/v1/messages) est également pris en charge.

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

Questions fréquentes

Puis-je exécuter DeepSeek V4 Flash dans l'UE ?

Oui. HostYourAI exécute DeepSeek V4 Flash sur des GPU situés dans des centres de données européens via vLLM. Les prompts et les réponses ne quittent jamais l'UE, et aucun fournisseur de cloud américain n'intervient dans la chaîne.

L'hébergement de DeepSeek V4 Flash est-il conforme au RGPD ?

Oui. Tout le traitement a lieu au sein de l'UE, un accord de traitement des données (DPA) est disponible et la liste des sous-traitants est publique. Des poids open source signifient aussi : aucun entraînement sur vos données.

Combien coûte DeepSeek V4 Flash ?

Via le Router européen partagé, vous payez 0.29 € par million de tokens d'entrée et 0.35 € par million de tokens de sortie, sans coûts fixes. Pour de gros volumes ou pour l'isolation, vous pouvez aussi exécuter DeepSeek V4 Flash sur une instance GPU dédiée facturée à l'heure.

L'API est-elle compatible avec OpenAI ?

Oui. Vous utilisez les SDK OpenAI standard avec une URL de base personnalisée (https://hostyourai.com/api/v1). L'API Anthropic Messages est également prise en charge en remplacement direct.

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DeepSeek OCR 2

Inference using Huggingface transformers on NVIDIA GPUs. Requirements tested on python 3.12.9 + CUDA11.8：

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