DeepSeek a ouvert son API V4-Flash en bêta publique. Aucun changement d'appel n'est nécessaire : il suffit de définir le paramètre model sur deepseek-v4-flash pour utiliser la nouvelle version.

La version annonce des capacités d'agent nettement améliorées, avec des résultats de benchmarks présentés comme bien supérieurs à V4-Pro-Preview : Terminal Bench 2.1 à 82,7, NL2Repo 54,2, Cybergym 76,7, DeepSWE 54,4, Toolathlon verified 70,3, Agent Last Exam 25,2, Automation Bench (Public) 25,1, DSBench-FullStack 68,7 et DSBench-Hard 59,6. Pour les tâches Code Agent des ensembles publics, DeepSeek a testé avec son framework DeepSeek Harness (bientôt publié) en mode minimal, au niveau d'effort maximal, avec topp=0,95 et temperature=1,0. DSBench-FullStack et DSBench-Hard sont des jeux de tests internes de DeepSeek pour le développement full-stack et les problèmes difficiles d'agents de codage.

V4-Flash prend en charge nativement le format Responses API et est spécialement adapté à Codex ; la configuration est détaillée dans la documentation. Le checkpoint, nommé en interne V4-Flash-0731, conserve l'architecture et la taille de V4-Flash-Preview et ne diffère que par un nouveau post-entraînement.

Cette mise à jour ne concerne que l'API V4-Flash : l'API V4-Pro ainsi que les modèles de l'app/web restent inchangés. La version officielle de V4-Pro suivra bientôt, selon DeepSeek. Contexte tiré du changelog : depuis le 24/04/2026, l'API propose deepseek-v4-pro et deepseek-v4-flash via les interfaces OpenAI ChatCompletions et Anthropic ; les anciens noms deepseek-chat et deepseek-reasoner devaient être retirés le 24/07/2026, pointant entre-temps vers les modes non-thinking et thinking de V4-Flash.