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title: "DeepSeek V4 Flash en Europe : API conforme au RGPD"
description: "DeepSeek V4 Flash (0731) sur inference.eu : modèle de raisonnement ouvert, 1 million de tokens de contexte, API compatible OpenAI, traité dans l'UE et non en Chine."
canonical: "https://inference.eu/fr/modeles/deepseek-v4-flash/"
language: "fr"
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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'équipe](https://inference.eu/fr/contact/)[Exemple de requête](#example)

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

Éditeur

DeepSeek

Origine

Chine

Type

Raisonnement

Paramètres

284B

Paramètres actifs

13B

Fenêtre de contexte

1 048 576 tokens

Licence

[MIT](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731/blob/main/LICENSE)

Sortie

juillet 2026

ID du modèle

deepseek-v4-flash

Traitement

Centres de données dans l'UE

Entraînement sur vos données

Jamais

Source

[huggingface.co](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731)

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.

La sécurité des données dépend de l'endroit où tourne le modèle. Sur inference.eu, DeepSeek V4 Flash tourne dans l'UE à partir de poids publiés ouvertement : aucune donnée ne part chez DeepSeek ni en Chine. Reste le comportement du modèle, qui reflète son entraînement, y compris sur des sujets sensibles. Testez-le sur vos prompts.

Cela dépend de votre traitement. Sur inference.eu, les requêtes sont traitées dans des centres de données de l'UE, ne servent pas à l'entraînement et sont couvertes par un accord de traitement des données selon l'article 28 du RGPD, avec la liste des sous-traitants. Le transfert vers la Chine, qui pose problème avec le service de DeepSeek, n'a pas lieu.

DeepSeek V4 Flash accepte un million de tokens de contexte : de quoi traiter une grande base de code, de longs dossiers juridiques ou de très longues conversations. Le raisonnement occupe aussi de la place, prévoyez donc une marge avec un effort high ou max.

DeepSeek a publié une préversion de V4 Flash en avril 2026, puis la version officielle DeepSeek-V4-Flash-0731 fin juillet. Taille et contexte sont identiques, mais les capacités agentiques sont nettement meilleures. Sur inference.eu, \`deepseek-v4-flash\` désigne la version 0731.

Oui. Le dépôt et les poids du modèle sont sous licence MIT, qui autorise l'usage commercial, la modification et la redistribution. Il suffit de conserver la mention de droits d'auteur et la licence si vous redistribuez les poids.

Passez \`reasoning\_effort\` avec \`low\`, \`high\` ou \`max\`. Le niveau low donne des réponses rapides, high ajoute un raisonnement soigné étape par étape, et max pousse le raisonnement au maximum. DeepSeek recommande un très grand budget de sortie pour high et max.

Non, V4 Flash ne traite que du texte. DeepSeek V4.1 Flash, sorti en septembre 2026, ajoute l'entrée image native. Pour les documents numérisés, DeepSeek-OCR 2 convertit les pages en Markdown que V4 Flash peut ensuite lire.

V4.1 Flash est un modèle multimodal plus récent, avec une autre architecture, l'entrée image et un effort de raisonnement continu de 1 à 100. V4 Flash ne lit que du texte et propose trois niveaux. Les deux offrent un million de tokens de contexte et la licence MIT.

Remplacez l'URL de base de votre client OpenAI par celle de l'API inference.eu, utilisez votre clé inference.eu et indiquez le modèle \`deepseek-v4-flash\`. Messages, outils et streaming continuent de fonctionner. Augmentez \`max\_tokens\` si vous utilisez un effort élevé.

Non. DeepSeek a publié les poids mais n'intervient pas lorsque vous appelez le modèle sur inference.eu. Les requêtes sont traitées dans des centres de données de l'UE pour produire votre réponse et ne servent jamais à entraîner DeepSeek V4 Flash ni aucun autre modèle.

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