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Raisonnement · DeepSeek

Utilisez DeepSeek V4 Flash en Europe via une API compatible OpenAI

DeepSeek V4 Flash est le modèle de raisonnement à mélange d'experts de DeepSeek, avec un contexte d'un million de tokens, publié sous licence MIT. Cette page couvre la version officielle 0731, qui remplace la préversion d'avril. Sur inference.eu, vos requêtes sont traitées dans l'UE, jamais en Chine, et ne servent jamais à l'entraînement.

Contacter l'équipeExemple de requête
  1. 01284B · 13B
  2. 02Centres de données dans l'UE
  3. 03MIT

Ce qu'est DeepSeek V4 Flash

DeepSeek V4 Flash est le plus petit modèle de la série DeepSeek V4 : un modèle à mélange d'experts de 284 milliards de paramètres, dont 13 milliards actifs par token, avec une fenêtre de contexte d'un million de tokens. DeepSeek a publié une préversion en avril 2026 puis la version officielle DeepSeek-V4-Flash-0731 fin juillet ; nous les traitons comme un seul modèle et proposons la 0731.

L'architecture combine deux mécanismes d'attention creuse compressée pour rendre les très longs contextes abordables. Le paramètre reasoning_effort propose trois niveaux : low, high et max. Selon DeepSeek, la 0731 est nettement plus performante que la préversion sur les tâches agentiques. Le modèle traite du texte.

Points forts et limites

DeepSeek V4 Flash est conçu pour les tâches d'agent longues et le code, à faible coût par token. Il peut contenir un dépôt entier, un dossier volumineux ou des mois d'historique en une requête et, avec un effort élevé, planifie et vérifie son travail sur de nombreuses étapes. Pour 13 milliards de paramètres actifs, il est remarquablement capable avec des outils.

Il ne lit que du texte ; pour les images, utilisez DeepSeek V4.1 Flash. Le niveau max peut produire des sorties très longues, DeepSeek recommandant jusqu'à 384 000 tokens de sortie : coût et durée augmentent vite. Pour une conversation simple, préférez un effort faible ou un modèle plus petit. Son entraînement reflète les choix de son éditeur, y compris sur des sujets politiquement sensibles.

Appeler DeepSeek V4 Flash via l'API

inference.eu utilise le format de requête OpenAI : les SDK OpenAI, LangChain, LlamaIndex et la plupart des agents de code fonctionnent tels quels. Indiquez l'URL de base de l'API inference.eu, votre clé inference.eu et le modèle deepseek-v4-flash.

DeepSeek fournit son propre encodage de prompt au lieu d'un modèle de conversation standard ; nous le gérons, vous envoyez donc des messages ordinaires. Réglez reasoning_effort sur low, high ou max. Pour les agents, DeepSeek recommande temperature à 1,0 et top_p à 0,95. Appels d'outils et streaming fonctionnent comme d'habitude, et le raisonnement est renvoyé séparément de la réponse.

DeepSeek sans envoyer de données en Chine

Beaucoup d'entreprises européennes évitent l'application et l'API de DeepSeek, car les données seraient traitées en Chine. Les poids ouverts règlent ce problème. Sur inference.eu, DeepSeek V4 Flash tourne sur une infrastructure située dans l'Union européenne : prompts et réponses sont traités dans des centres de données de l'UE, rien ne part chez DeepSeek et rien ne sert à l'entraînement.

Chaque client reçoit un accord de traitement des données selon l'article 28 du RGPD et la liste de nos sous-traitants : vous pouvez démontrer qu'aucun transfert vers un pays tiers n'a lieu pour l'inférence. La facturation se fait en euros. La licence MIT autorise l'usage commercial quasiment sans condition.

deepseek-v4-flash · Python
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.inference.eu/v1", api_key=os.environ["INFERENCE_EU_API_KEY"])

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarise this contract in five bullet points."}],
)
print(response.choices[0].message.content)

Ce que les équipes en font

  • 1

    Agents de code sur de grands dépôts

    Laisser un agent lire toute une base de code, planifier une modification sur de nombreux fichiers et la vérifier, grâce au contexte d'un million de tokens.

  • 2

    Revue de dossiers et de contrats volumineux

    Analyser un dossier complet ou tout un ensemble de contrats en une requête et raisonner sur les incohérences.

  • 3

    Recherches en plusieurs étapes

    Faire tourner des agents qui cherchent, lisent, comparent et résument des sources sur de nombreux appels d'outils avant de rédiger un rapport.

DeepSeek V4 Flash : questions fréquentes

Les questions que nous posent le plus les achats, les développeurs et les juristes. Il en manque une ? Posez-la-nous directement.

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