DeepSeek ha distribuito in beta pubblica tramite API il modello DeepSeek-V4-Flash-0731, una versione aggiornata del modello leggero presentato ad aprile. Gli sviluppatori possono utilizzarla continuando a indicare deepseek-v4-flash come nome del modello, senza modificare le modalità di chiamata già adottate per la versione precedente. L’aggiornamento non modifica l’architettura né le dimensioni del modello. DeepSeek-V4-Flash-0731 mantiene 284 miliardi di parametri complessivi, dei quali 13 miliardi vengono attivati durante l’inferenza, e supporta una finestra di contesto fino a un milione di token. DeepSeek ha spiegato di non aver ripetuto l’addestramento di base, ma di essere intervenuta esclusivamente sulla fase di post-training.
Il nuovo processo di post-addestramento è stato rivolto soprattutto alle attività agentiche, nelle quali il modello deve utilizzare strumenti, operare nel terminale, comprendere repository software ed eseguire sequenze di azioni. DeepSeek-V4-Flash-0731 ha ottenuto 82,7 punti in Terminal-Bench 2.1, mentre nel benchmark DeepSWE dedicato all’ingegneria del software è passato dai precedenti 7,4 punti a 54,4. Ha inoltre raggiunto 54,2 in NL2Repo, 76,7 in Cybergym per il rilevamento delle vulnerabilità, 70,3 in Toolathlon Verified e 68,7 in DSBench Full Stack.
Nella valutazione di Artificial Analysis, il modello ha ottenuto un Intelligence Index di 50 punti, contro i 40 della precedente versione V4 Flash e i 44 di V4 Pro. Il risultato è stato indicato come equivalente a quello di Gemini 3.6 Flash, inferiore di un punto a Muse Spark 1.1 e distante un punto da GPT-5.6 Luna. È migliorata anche l’efficienza nell’uso dei token. Per completare la stessa serie di valutazioni, il modello ha generato circa 206 milioni di token in uscita, contro i 234 milioni richiesti dalla versione precedente, con una riduzione del 12%. Artificial Analysis ha rilevato anche una diminuzione di 12 punti percentuali nel tasso di allucinazione.
DeepSeek-V4-Flash-0731 supporta nativamente il formato della Responses API di OpenAI, permettendo di trasferire applicazioni già costruite su quell’interfaccia con modifiche limitate al codice. DeepSeek ha pubblicato anche indicazioni specifiche per configurare il modello negli ambienti destinati agli agenti di programmazione. La documentazione generale mette inoltre a disposizione interfacce compatibili con i formati OpenAI e Anthropic, modalità di ragionamento e non ragionamento, chiamate agli strumenti e output JSON.
I prezzi dell’API sono rimasti invariati. Il costo è di 0,14 dollari per un milione di token in ingresso non presenti nella cache e di 0,28 dollari per un milione di token in uscita. Quando il contenuto richiesto è già disponibile nella cache, il prezzo dell’input scende a 0,0028 dollari per milione di token. Secondo il confronto riportato, il costo medio per attività rimane inferiore di circa il 60% rispetto a GPT-5.6 Luna anche dopo la riduzione dei prezzi applicata da OpenAI. Considerando soltanto l’output, i 0,28 dollari per milione di token di DeepSeek risultano oltre quattro volte inferiori agli 1,20 dollari richiesti per Luna.
L’aggiornamento riguarda esclusivamente l’API di V4 Flash. DeepSeek-V4 Pro e i modelli disponibili nell’applicazione e nel servizio web non sono stati modificati. La società ha inoltre anticipato l’arrivo della versione definitiva di V4 Pro, senza comunicare una data precisa.