近期开源的 DeepSeek V4 不负众望，在 Agent 能力、推理和世界知识方面站在了开源模型的领头羊位置。这次沉寂已久的更新带来了两个不同版本——DeepSeek-V4-Pro 和 DeepSeek-V4-Flash，可谓是一则探寻能力天花板，另一则强调工程落地与效率优化。
DeepSeek-V4-Pro的参数规模达到 1.6T，在 Agentic Coding 评测中已达到当前开源模型最佳水平，并在数学、STEM、竞赛型代码的测评中，DeepSeek-V4-Pro 超越当前所有已公开评测的开源模型，取得了比肩世界顶级闭源模型的优异成绩。
而 DeepSeek-V4-Flash 作为性价比之选，基于 284B 的模型参数，展现出了与 Pro 版本接近的推理能力。在 Agent 测评中，DeepSeek-V4-Flash 在简单任务上与 DeepSeek-V4-Pro 旗鼓相当，但在高难度任务上仍有差距。
对比来看，DeepSeek-V4-Pro 更偏向能力上限的探索，而 DeepSeek-V4-Flash 则在保留较强模型能力的同时，通过更轻量的结构设计与推理优化，在延迟、吞吐以及资源消耗方面都有明显改善。尤其是在实际部署场景中，Flash 版本对显存和算力的要求更低，可以在更广泛的硬件条件下运行，并显著降低长期推理成本。
目前，HyperAI 官网（hyper.ai）的教程版块已经上线了「一键部署 DeepSeek-V4-Flash」，完成环境配置，进一步降低模型使用门槛。
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1.进入 hyper.ai 首页后，选择「教程」页面，或点击「查看更多教程」，选择「一键部署 DeepSeek-V4-Flash」，点击「运行此教程」。
2.页面跳转后，点击右上角「Clone」，将该教程克隆至自己的容器中。
注：页面右上角支持切换语言，目前提供中文及英文两种语言，本教程文章以英文为例进行步骤展示。
3.按照教程预先配置的资源类型，点击「Continue job execution（继续执行）」。
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4.等待分配资源，当状态变为「Running（运行中）」后，点击「Open Workspace」进入 Jupyter Workspace。
效果展示
1.页面跳转后，点击左侧 README 文件，进入后点击上方 Run（运行）。
2.待运行完成，根据 README 提示启动 Open WebUI 后，即可点击右侧 API 地址跳转至 demo 页面。
- 注：由于模型较大，启动 vllm 服务约需 30 min。如输出为「等待超时，请检查 vllm.log 日志文件」，请重新运行此单元格
