DeepSeek モデル

A strong high-throughput, lower-cost default for general and agentic work: it natively understands images and supports a 1M-token context, optional thinking and non-thinking modes, tool calls, and JSON output. Compared with the higher-tier V4 Pro, it is positioned around speed, throughput, and cost efficiency, making it practical for long documents, coding/agents, and image-text analysis; enable thinking when deeper reasoning is needed.

An experimental multimodal variant of DeepSeek-V4-Flash for image understanding alongside text. A practical choice for visual Q&A, screenshot and document analysis, while its experimental status makes it better suited to evaluation and flexible workflows than strict production-critical paths.

DeepSeek V3.2 よりも強力なロングコンテキスト、思考モード、および複雑なタスクの実行を備えた、推論、コーディング、およびエージェント ツールの使用のために構築されています。 Qwen、GLM、Kimi などの中国の同業他社と比較して、特に数学、プログラミング、論理的推論のタスクで競争力があります。

DeepSeek V3.2 よりも強力なロングコンテキスト、思考モード、および複雑なタスクの実行を備えた、推論、コーディング、およびエージェント ツールの使用のために構築されています。 Qwen、GLM、Kimi などの中国の同業他社と比較して、特に数学、プログラミング、論理的推論のタスクで競争力があります。