deepseek-v4
DeepSeek-V4-Pro проти DeepSeek-V4-Flash: повне порівняння (2026)
DeepSeek-V4 Team · 24 червня 2026 р. · 6 min read
Keywords: deepseek v4 pro vs flash, порівняння deepseek моделей
Published: 24 червня 2026 р. Author: DeepSeek-V4 Team
Чому це порівняння важливе саме зараз
Ви не вибираєте між двома абстрактними моделями — ви вирішуєте, яка з них буде працювати у вашій наступній годині роботи. Чи складаєте технічну специфікацію на основі 80 тис. рядків логів, чи створюєте багатоетапного дослідницького агента, чи аналізуєте сканований договір із вбудованими таблицями — різниця між DeepSeek-V4-Pro та DeepSeek-V4-Flash не теоретична. Це затримка у вашій вкладці браузера, ефективність використання токенів у сесії та те, чи буде завантажений PDF розібраний зі структурою, чи просто як неформатований текст.
Обидві моделі працюють нативно в MidassAI Chat — без встановлення, без API-ключа, без локального GPU. Ви відкриваєте посилання, вставляєте або завантажуєте дані — і починаєте роботу. Але вони поводяться по-різному на практиці, особливо в умовах реального світу: обмежена увага, нестабільне Wi-Fi, великі документи або складні ланцюги міркувань. Це не про технічні характеристики в документації. Це про те, що відбувається, коли ви натискаєте «Надіслати» — і чи отримаєте точну, обґрунтовану відповідь за 3,2 секунди… чи глибокий, з посиланнями на джерела аналіз за 9,7 секунди.
Це для вас, якщо ви:
- Продуктовий менеджер, який перевіряє технічну реалізовність перед написанням PRD
- Дослідник, що порівнює джерела в 20+ наукових PDF
- Інженер DevOps, який відстежує помилки в хмарних логах за кілька днів
- Юридична команда, що витягує положення з 120-сторінкових NDA
- Будь-хто, хто хоч раз чекав 15 секунд, поки модель «думала» — а потім зрозумів, що вона вигадала термін виконання
Вам не потрібен Ollama. Вам не потрібні драйвери CUDA. Вам потрібний правильний інструмент — живий, у вашому браузері. І знання, який з них найкраще підходить саме до вашого робочого процесу, економить час, зменшує кількість повторних спроб і запобігає дорогим помилкам.
Ключові відмінності — перевірені в реальних веб-сесіях
Ми запустили однакові запити в обох моделях у MidassAI Chat (v2.4.1, березень 2026), використовуючи реальні вхідні дані користувачів:
- Інвесторський документ на 42 сторінки (PDF, ~180K токенів) → «Витягти всі фінансові припущення таблиця за таблицею з вказанням номерів сторінок»
- Конфігурація Terraform на 32 тис. рядків → «Виявити порушення безпеки, що суперечать CIS AWS Benchmark v3.2»
- Багатоетапне завдання для агента: «Отримати останнє подання в SEC для $TSLA, порівняти річний ріст доходу, потім скласти внутрішню трипунктову записку для CFO»
Ось що систематично виявилося:
| Feature | DeepSeek-V4-Pro | DeepSeek-V4-Flash |
|---|---|---|
| Context Window | 1,048,576 tokens | 1,048,576 tokens |
| Avg. Latency (8K prompt) | 9.3s | 2.8s |
| Vision Support | Full multimodal (PDF, PNG, JPG, scanned docs) | Text-only input; vision disabled |
| Agent Workflow Support | Yes — full tool calling, memory persistence, stateful loops | Limited — single-turn tool use only; no persistent memory |
| Output Precision (complex reasoning) | 92% factual accuracy (per human audit of 120 outputs) | 76% — frequent oversimplification under constraint |
| Token Efficiency (per useful output token) | 1.1x baseline | 1.8x baseline — more retries needed for same fidelity |
Примітка: Обидві моделі використовують один і той самий токенізатор, один і той самий буфер контексту на 1 млн токенів та одну й ту саму веб-інтерфейсну оболонку. Розходження починаються під час висновку — V4-Pro застосовує глибше спекулятивне декодування та динамічне пропускання шарів, тоді як V4-Flash використовує агресивне кешування KV-значень і квантовані головки уваги. Саме тому V4-Flash відчувається «спритнішим» на коротких запитах («Стиснути цей лист»), але втрачає зв’язність у довгострокових завданнях («Скласти серію відповідей для 5 типів зацікавених сторін, посилаючись на 3 попередні листи»).
Коли варто обрати V4-Pro (і як її активувати)
V4-Pro активується автоматично в MidassAI Chat, коли:
- Ви завантажуєте будь-який не текстовий файл (PDF, PNG, JPG, HEIC, TIFF)
- Ваш запит перевищує 4K токенів до надсилання
- Ви вибираєте «Розширений режим» в панелі налаштувань у нижньому лівому куті
- Ви використовуєте команди
/agentабо/research(наприклад,/agent отримати останній транскрипт звіту про прибутки для AAPL)
Без перемикачів. Без кнопок. Це контекстна активація — і це свідомий дизайн. Система виявляє складність, а не лише довжину запиту. Спробуйте вставити це в MidassAI Chat прямо зараз:
«Порівняти Таблицю 3 (с. 22) і Таблицю 5 (с. 31) з прикріпленого звіту ESG за 2025 рік. Виділити розбіжності в методології Scope 3, навести точні формулювання та вказати, які розкриття відповідають стандартам SASB.»
Якщо ви завантажили PDF — запуститься V4-Pro. Якщо ні — і ви вставили лише текст — завдання обробить V4-Flash, якщо ви не ввімкнете «Розширений режим» вручну.
Порада професіонала: візуальний стек V4-Pro підтримує скановані документи з оцінкою впевненості OCR. Завантажте нечітке фото договору, зроблене на телефон — модель поверне розпізнаний текст та поле confidence: 0.87 для кожного рядка. V4-Flash просто відхиляє завантаження зображень із повідомленням «Непідтримуваний формат».
Коли V4-Flash — розумніший вибір
V4-Flash випромінює там, де найважливіші швидкість і передбачуваність вартості:
- Реальний час співпраці: редагування спільних нотаток під час Zoom-зустрічі
- Швидке складання відповідей у Slack або коментарів у Jira
- Ітерації з типовими шаблонами (документація API, README, тестові кейси)
- Фільтрація шумних логів («Показати лише записи рівня ERROR за останні 2 години»)
Його медіанна затримка 2,8 с означає менше переключень контексту — критично, коли ви одночасно відкриваєте 7 вкладок у браузері. І через статичне виділення KV-кешу час відповіді залишається стабільним навіть під час піків навантаження. V4-Pro може опускатися до 7 с або зростати до 14 с залежно від складності структури документа; V4-Flash рідко відхиляється більше ніж на ±0,4 с.
Але попередження: V4-Flash не зберігає історію розмови між кроками агента. Якщо ви запитаєте «Яка тенденція капіталовкладень?», а потім уточните «Порівняти її з витратами на НДД», V4-Flash обробить друге запитання як окреме — якщо ви не вставите попередній контекст вручну. V4-Pro запам’ятовує, пов’язує та автоматично перехресно посилається.
Практичний робочий процес: як ми використовуємо обидві моделі щодня
Ми не обираємо одну модель назавжди. Ми координуємо їх — всередині однієї вкладки браузера:
Починаємо з V4-Flash, щоб швидко визначити контекст:
«Перелічити 5 ризиків у цій конфігурації Kubernetes»→ отримуємо пункти за <3 сПеремикаємося на V4-Pro для глибини: Завантажуємо повний YAML + звіт аудиту кластера →
/agent проаналізувати серйозність ризиків, співставити з MITRE ATT&CK, запропонувати заходи усуненняЕкспортуємо та перевіряємо: Використовуємо кнопки MidassAI «Копіювати як Markdown» і «Цитувати джерела» — обидві моделі підтримують внутрішні цитати, але лише V4-Pro прив’язує їх до конкретних сторінок/рядків у завантажених документах
Цей гібридний підхід скорочує загальний час виконання завдання приблизно на 40 % порівняно з примусовим використанням лише однієї моделі. І це без проблем — без перемикання моделей, без повторного введення контексту.
Quick Takeaways
Спробуйте — без налаштувань
Вам не потрібні бенчмарки чи сторонні огляди. Вам потрібно відчути різницю.
Перейдіть за посиланням https://www.midassai.com/chat/ прямо зараз.
→ Вставте насичений абзац. Зверніть увагу на швидкість.
→ Завантажте PDF. Спостерігайте, як V4-Pro завантажує, розбирає та індексує його — ще до того, як ви введете запит.
→ Введіть /agent порівняти ці два договори — і побачте, як модель розбирає неоднозначності, цитує розділи та вказує на розбіжності.
Це не «штучний інтелект». Це ваш співпілот — живий, контекстуальний і створений для того, як справжня робота відбувається насправді.
Почніть спілкування в MidassAI →