モデル紹介
A bfloat16 re-export of deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731. The weights are the published ones, dequantized: the dense linears from fp8 (e4m3 with ue8m0 scales over 128x128 blocks) and the routed experts from MXFP4, both to plain bfloat16. 43 layers, 114 safetensors shards. The upstream `config.json` carries `quantization_config` and `expert_dtype = "fp4"`. An inference engine reading those fields allocates fp8 linear parameters and MXFP4 expert parameters, which bfloat16 weights cannot fill. The routed experts at least fail loudly, in vLLM's `_load_w13`, where the packed MXFP4 shape does not match. The fp8 linears fail silently: a bfloat16 tensor has the same shape as the fp8 parameter it is loaded into, so `copy_` casts it elementwise and no dequantization scale is ever applied. Serving bfloat16 weights therefore requires a checkpoint whose config carries neither field, which is what this repo is. There is no Jinja chat template, by upstream design. Use the bundled `encoding/` directory, which is copied verbatim from upstream and is the reference implementation for turning OpenAI-format messages into an input string and for parsing completions back.
主な特徴
特点摘要待依据来源补齐，不凭模型名称推断能力。
制約と注意点
具体的な制約を判断する出典が不足しています。実際の性能、遅延、データ方針、ライセンス、提供期間を確認してください。
出典別料金と費用分析
料金はチャネル・地域・設定によって異なります。各チャネルの料金は個別に表示し、提供元の統一公式料金とは見なしません。
| 出典・チャネル | 入力 | 出力 | 課金単位 | 収集日時 |
|---|---|---|---|---|
| 確認可能な料金がありません。出典を確認してください。 | ||||
月額の基本トークン費用を試算
試算はキャッシュ割引、段階料金、マルチモーダル追加料金、検索、税金、追加推論出力を含みません。
公開評価と実行設定
暂无已采集的可核验公开评分。模型未上榜不代表能力较低。
収録済みの全ランキング →よくある質問
オープンウェイトなら無料で商用利用できますか？
必ずしもそうではありません。バージョン別のライセンス、商用条件、利用方針を確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。
これはリアルタイムの請求料金ですか？
収集日時付きの料金スナップショットです。最新のバージョン、地域、割引、課金方式は各チャネルで確認してください。
出典と追跡記録
许可证：mit。模型介绍与第三方评测均以原来源的具体版本和方法为准。