DeepSeek V4 Flash 0731, le modèle de DeepSeek en chiffres

Ce qu'il faut savoir

DeepSeek a publié DeepSeek V4 Flash 0731 le 31 juillet 2026. Il dispose d'un mode raisonnement : il peut « réfléchir » avant de répondre, ce qui aide sur les problèmes en plusieurs étapes mais consomme plus de tokens, donc plus d'argent. C'est un modèle à poids ouverts : il peut être installé chez vous, sur un serveur maîtrisé, en plus d'être proposé par 54 fournisseurs d'API recensés sur models.dev. Il a donc 3 mois au 22 octobre 2026.

Nous le rangeons parmi les modèles à poids ouverts (68 modèles dans cette catégorie sur le site).

Performances mesurées

Selon les résultats publiés par Epoch AI (relevé du 22 octobre 2026), DeepSeek V4 Flash 0731 obtient un indice de capacité de 68,2 sur 100, calculé sur 4 tests de notre panier.

Il ne figure pas parmi les 30 premiers du classement hebdomadaire.

• GPQA Diamond (questions de sciences de niveau doctorat) : 91 % — le meilleur modèle suivi, Gemini 4 Argon, atteint 96,4 %
• OTIS Mock AIME (problèmes de mathématiques de compétition) : 94,4 % — le meilleur modèle suivi, GPT-5.5 Pro, atteint 100 %
• FrontierMath (mathématiques de recherche très difficiles) : 57,5 % — le meilleur modèle suivi, GPT-6 Astra, atteint 93,7 %
• FrontierCode (tâches de programmation avancées) : 18,8 % — le meilleur modèle suivi, Claude Opus 5.5, atteint 54,6 %

Ce qu'il sait faire

Sa fenêtre de contexte atteint 1 000 000 tokens, soit environ 1 500 pages de texte à 500 mots par page : de quoi charger un livre entier ou une base de code de taille moyenne. Une réponse peut compter jusqu'à 50 000 tokens.

Il accepte en entrée : texte. Ses connaissances s'arrêtent à mai 2025 : au-delà, il lui faut une recherche web ou vos documents.

Il sait appeler des outils (fonctions, API) et produire une sortie structurée en JSON, ce qui en fait une base possible pour un agent IA.

Les poids sont publiés sur Hugging Face (deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731) : 304,2 milliards de paramètres, licence mit et 4 297 931 téléchargements sur les 30 derniers jours. Voir aussi notre sélection de modèles open source.

Ce que ça coûte

DeepSeek V4 Flash 0731 est facturé 0,14 $US par million de tokens en entrée et 0,28 $US en sortie (médiane de 54 hébergeurs, relevé du 22 octobre 2026).

Concrètement, une tâche d'agent qui lit 20 000 tokens et en écrit 2 000 revient à environ 0,003 $US, soit 3,36 $US pour 1 000 tâches de ce type.

C'est 3,6 fois moins cher que le prix de sortie médian des modèles à poids ouverts (1 $US).

Pour estimer votre propre budget, utilisez le calculateur de coût d'un agent.

Pour quels usages ?

Par sa catégorie, DeepSeek V4 Flash 0731 vise d'abord les projets où vous voulez garder la main sur vos données ou sur l'hébergement, ou adapter le modèle à votre domaine.

Sa très grande fenêtre de contexte le rend intéressant pour analyser de gros volumes de documents en une seule requête.

Son coût très bas (moins d'un demi-centime pour notre tâche type) permet de l'appeler des milliers de fois par jour.

Avant de l'adopter, testez-le sur vos propres exemples : les benchmarks mesurent des tâches standard, pas votre métier.

Modèles comparables

Dans la même catégorie, les modèles les plus proches de DeepSeek V4 Flash 0731 sont :

• GLM-4.7 (Zhipu AI (Z.ai), indice 68,4)
• Kimi K2 Thinking (Moonshot AI, indice 69,6)
• Kimi K2.7 Code (Moonshot AI, indice 66,7)
• GLM-5.2 (Zhipu AI (Z.ai), indice 70,5)