ဆင်ဆာမဲ့ DeepSeek Flash API

LLM API ကို အကဲဖြတ်နေသော အဖွဲ့အများစုသည် မှားနေသည့် variable ကို ချိန်ညှိနေကြသည်။ သူတို့ တွေးနိုင်သမျှ အခက်ခဲဆုံး prompt နှစ်ဆယ်ဖြင့် benchmark လုပ်ကာ အနိုင်ရသူကို ရွေးချယ်ပြီး ၆ ပတ်အကြာတွင် သူတို့၏ traffic ၉၅ ရာခိုင်နှုန်းသည် စျေးနှုန်း လေးပုံတစ်ပုံသာ ကုန်ကျမည့် မော်ဒယ်တစ်ခုက အတူတူပင် ကိုင်တွယ်နိုင်မည့် တိုတောင်း၊ ဖွဲ့စည်းပုံရှိ၊ ထပ်ခါထပ်ခါ ဖြစ်နေသော အလုပ်ဖြစ်ကြောင်း တွေ့ရှိကြသည်။ DeepSeek-V4-Flash သည် ထို ၉၅ ရာခိုင်နှုန်းအတွက် ရှိနေခြင်း ဖြစ်သည်။ ဤစာမျက်နှာသည် သင် ထိုအထဲတွင် ရှိမရှိ — မရှိချိန်ကိုလည်း — သိရှိရန် အကြောင်းဖြစ်သည်။

01အမှန်တကယ် ရရှိသည့်အရာ

Property	DeepSeek-V4-Flash-0731 · W4A16-AUTOROUND-REAP
Model id	DeepSeek-V4-Flash-0731-W4A16-AUTOROUND-REAP
Context / max output	262,144 tokens / 16,384 tokens
1M လျှင် စျေးနှုန်း (input / output)	$0.50 / $2.00
Streaming · tool calling · reasoning	ရှိသည် — dialect သုံးမျိုးစလုံး
Structured output	json_schema နှင့် response_format
ရုပ်ပုံ input (vision)	မရှိပါ — စာသားသာ
ငြင်းပယ်မှု အလွှာ / output filter	မရှိပါ
ဝန်ဆောင်မှုပေးနေသည့်နေရာ	Shannon ကိုယ်ပိုင် GPU ကလပ်စတာ

Weight တစ်ခုတည်းကို API dialect သုံးမျိုးက ချိတ်ဆက်နိုင်သည် — /v1/chat/completions (OpenAI ပုံစံ)၊ /v1/messages (Anthropic ပုံစံ) နှင့် /v1/responses။ Streaming သည် သုံးမျိုးလုံးတွင် အလုပ်လုပ်သည်။ parameter အပြည့်အစုံ အညွှန်းကို API documentation တွင် ကြည့်ရှုနိုင်သည်။

02ဘယ်ကလာသလဲ — DeepSeek မျိုးရိုး

DeepSeek-AI သည် မော်ဒယ် မျိုးဆက် ငါးဆက်ကို တစ်ခုတည်းသော စွဲလန်းမှုအတွက် အသုံးပြုခဲ့သည် — မော်ဒယ်တစ်ခုကို လေ့ကျင့်ရန် စျေးသက်သာရုံသာမက ဝန်ဆောင်မှုပေးရန်လည်း စျေးသက်သာအောင် ရယူခြင်း ဖြစ်သည်။ ဤမျိုးရိုးရှိ ဗိသုကာဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက် အနီးနီးစပ်စပ်တိုင်းသည် ထိုနေရာသို့ ပြန်ရောက်သွားပြီး အရေးကြီးသည့်အချက်များကို ထုတ်ဝေထားသည်။ ဤ endpoint ကို ခေါ်သည့်အခါ သင် ခေါ်ဆိုနေသည့်အရာကို ရှင်းပြသည့် အချက်သုံးချက် ရှိသည်။

DeepSeekMoE — အသေးစားအဆင့် expert များ ထပ်၍ shared expert တစ်ခု

Mixture-of-Experts layer တစ်ခုသည် feed-forward network ကြီးတစ်ခုကို feed-forward network သေးငယ်များစွာနှင့် token တစ်ခုစီအတွက် အနည်းငယ်ကို ရွေးချယ်ပေးသည့် router တစ်ခုနှင့် အစားထိုးသည်။ DeepSeek ၏ ပုံစံသည် expert များကို ရိုးရိုး expert ရှစ်ခု ပုံစံထက် ပိုသေးငယ်စွာ ခွဲထားသဖြင့် activate လုပ်သော FLOPs ပမာဏတူညီစွာဖြင့် ပိုမို တိကျသော ပေါင်းစပ်မှု ရရှိပြီး၊ token တိုင်း ဖြတ်သန်းရသော shared expert တစ်ခုကိုလည်း သီးခြားထားကာ ဘုံအသိပညာကို expert သီးခြားစီအတွင်း ထပ်ခါထပ်ခါ လေ့လာစရာ မလိုအောင် လုပ်ထားသည်။ DeepSeek-V3 က ၎င်းကို routed expert 256 ခု ထပ် shared expert 1 ခု၊ token တစ်ခုလျှင် routed expert 8 ခု activate ပုံစံဖြင့် ထုတ်လုပ်ခဲ့သည် — parameter စုစုပေါင်း 671B၊ active 37B — ထို့နောက် auxiliary-loss-free load balancing ကိုလည်း ထည့်သွင်းခဲ့သည် — အရည်အသွေးကို ညံ့ဖျင်းစေသည့် penalty term အစား၊ expert တစ်ခုချင်းစီအတွက် bias တစ်ခုက ထို expert ကို routing များနေ သို့မဟုတ် နည်းနေသည့်အလိုက် step တိုင်း တွန်းပေးသည်။

MLA — memory ထဲ ဝင်ကျသော attention

ဝန်ဆောင်မှုစရိတ် ပြဿနာ၏ ကျန်တစ်ဝက်မှာ KV cache ဖြစ်ပြီး၊ context ကြာရှည်လာသည်နှင့်အမျှ linear အနေနှင့် တိုးလာကာ sequence ရှည်လျားသည့်အခါ memory ကို လွှမ်းမိုးသည်။ DeepSeek-V2 တွင် စတင်မိတ်ဆက်ခဲ့သော Multi-head Latent Attention သည် key နှင့် value များကို low-rank latent vector တစ်ခုအဖြစ် အတူတကွ ချုံ့ထားပြီး ထို vector ကိုသာ cache လုပ်ကာ အသုံးဝင်သော K/V ကို လိုအပ်ချိန်တွင် ပြန်လည် တည်ဆောက်သည်။ DeepSeek ၏ ထုတ်ဝေထားသော V2 ကိန်းဂဏန်းများက၊ ၎င်းတို့၏ ယခင် dense DeepSeek 67B နှင့် နှိုင်းယှဉ်လျှင် KV cache ကို 93.3% လျှော့ချနိုင်ပြီး အများဆုံး generation throughput ကို 5.76× မြှင့်တင်နိုင်ကြောင်း ဖော်ပြသည်။ ထို့ကြောင့်ပင် ဤမျိုးရိုးတွင် 262K-token window သည် premium ထပ်ပေါင်းခွင့် အစား standard တစ်ခုအဖြစ် ရှိနေခြင်း ဖြစ်သည်။

Sparse attention — token စျေးသက်သာသည့် ရှေ့နမူနာ

V3.2-Exp တွင် DeepSeek Sparse Attention ကို ထပ်ထည့်ခဲ့သည် — context token များကို query နှင့် နှိုင်းယှဉ် အမှတ်ပေးသော indexer ပေါ့ပေါ့တစ်ခုနှင့် အမှတ်အများဆုံးရသူများကိုသာ ထားသော selector တစ်ခု ဖြစ်သည်။ စိတ်ဝင်စားစရာအချက်မှာ mechanism ထက် ရလဒ်ဖြစ်သည်။ DeepSeek က V3.1-Terminus နှင့် ယှဉ်ပြထားရာ MMLU-Pro 85.0 တွင် တူညီ၊ AIME 2025 တက်လာ (88.4 → 89.3)၊ SWE-bench Verified အနည်းငယ် ကျ (68.4 → 67.8) — အရည်အသွေး လုံးဝနီးပါး မပြောင်းလဲ — ထို့ပြင် API စျေးနှုန်းကို တစ်နေ့တည်းတွင် 50% ကျော် ဈေးဖြတ်ချခဲ့သည်။ ရိုးသားစွာ ထုတ်ဖော်ထားသော ဗိသုကာလက်ရာက စျေးနှုန်းအဖြစ် တိုက်ရိုက် ပြောင်းလဲသွားခြင်း ဖြစ်သည်။ Flash သည် ထို argument ကို နောက်တစ်ဆင့် ဆက်တိုးခေါ်ဆောင်သွားသည်။

V4 မျိုးဆက်

2026 ခုနှစ် ဧပြီလတွင် MIT license ဖြင့် preview ထုတ်ပြခဲ့သော V4 သည် attention stack ကို Compressed Sparse Attention နှင့် Heavily Compressed Attention ပေါင်းစပ်ထားသော hybrid တစ်ခုနှင့် ထပ်မံ အစားထိုးထားပြီး၊ token 32T ကျော်ဖြင့် Muon optimizer ဖြင့် လေ့ကျင့်ကာ V3 ၏ multi-token-prediction objective ကို ဆက်လက် အသုံးပြုသည် — ၎င်းသည် speculative decoding အဖြစ်လည်း တစ်ပြိုင်နက် ဆောင်ရွက်ပေးပြီး V3 တွင် second-token acceptance rate 85–90% ခန့်ဖြင့် decoding အမြန်နှုန်း 1.8× ခန့် မြှင့်တင်ပေးကြောင်း DeepSeek တိုင်းတာခဲ့သည်။ V4 abstract တွင် V4-Pro သည် V3.2 ၏ single-token inference FLOPs ၏ 27% နှင့် ၎င်း၏ KV cache ၏ 10% ဖြင့် လည်ပတ်ကြောင်း ဖော်ပြထားသည်။ ဤမျိုးရိုးသည် reasoning-effort level သုံးမျိုးကို ဖော်ထုတ်ပေးထားပြီး ၎င်းသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ reasoning_effort parameter နှင့် တိုက်ရိုက် ကိုက်ညီသည်။

Sources: DeepSeek-V2 (arXiv 2405.04434) · DeepSeekMoE (arXiv 2401.06066) · DeepSeek-V3 Technical Report (arXiv 2412.19437) · DeepSeek-V3.2-Exp model card · DeepSeek-V4 (arXiv 2606.19348)။ ကိန်းဂဏန်းအားလုံးသည် DeepSeek မှ ထုတ်ဖော်ထားသည့်အတိုင်း ဖြစ်သည်။

03"Flash" ဆိုသည်မှာ အမှန်တကယ် ဘာကို ဆိုလိုသလဲ

ဤအချက်ကိုပင် နှိုင်းယှဉ်ချက် အများစုက မှားနေတတ်သောကြောင့် တိတိကျကျ ဖော်ပြထားရန် တန်ဖိုးရှိသည် — DeepSeek ၏ Flash သည် Pro ကို quantize, prune သို့မဟုတ် distill လုပ်ထားသော ဗားရှင်း မဟုတ်ပါ။ ၎င်းသည် ကိုယ်ပိုင် pre-training run ရှိသော၊ သီးခြား လေ့ကျင့်ထားသော Mixture-of-Experts မော်ဒယ် သေးငယ်တစ်ခု ဖြစ်သည်။ V4 preview paper တွင် အရွယ်အစား နှစ်ခုကို ဖော်ပြထားသည်။

ကိန်းဂဏန်းများသည် DeepSeek-V4 preview paper မှ ဖြစ်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့ ဝန်ဆောင်မှုပေးနေသည့် checkpoint တကယ့် V4-Flash-0731 နှင့် V4-Pro-0813 တို့၏ model card များတွင်မူ 304B နှင့် 1.7T ဟု အနည်းငယ် ပိုကြီးသော ကိန်းများ ဖော်ပြထားသည်; ထို build များအတွက် activated parameter ကို DeepSeek က ပြန်ဖော်ပြထားခြင်း မရှိပါ။

ဤနေရာတွင် ကိန်းဂဏန်းနှစ်ခုက အလုပ်လုပ်သည်။ Parameter စုစုပေါင်းက memory footprint ကို သတ်မှတ်ပြီး ၎င်းက မော်ဒယ် တစ်စုံတည်းက hardware မည်မျှ သိမ်းယူသလဲကို ဆုံးဖြတ်သည်။ Active parameter က token တစ်ခုလျှင် arithmetic ပမာဏကို သတ်မှတ်ပြီး ၎င်းက throughput ကို ဆုံးဖြတ်သည်။ Flash သည် ပထမတန်ဖိုးတွင် 5.6× ခန့်၊ ဒုတိယတန်ဖိုးတွင် 3.8× ခန့် သေးငယ်သည် — သို့သော် ထိုကွာဟချက်ထဲတွင် သတိထားသင့်သည့် အသေးစိတ်တစ်ခု ရှိသည် — Flash သည် parameter 284 ဘီလီယံအနက် 13 ဘီလီယံကို activate လုပ်ပြီး ၎င်းမှာ ခန့်မှန်းခြေ 4.6% ဖြစ်ကာ၊ Pro သည် 1,600 ဘီလီယံအနက် 49 ဘီလီယံကို activate လုပ်ပြီး ၎င်းမှာ ခန့်မှန်းခြေ 3.1% ဖြစ်သည်။ Flash သည် sparse နည်းသော မော်ဒယ် ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် expert အနည်းငယ်သာ ဖွင့်ထားသော Pro မျှသာ မဟုတ်ဘဲ၊ token တစ်ခုစီထုတ်လုပ်ရန် ပိုများသော ပမာဏ ကုန်ဆောင်သည့် ပို densely-balanced ဒီဇိုင်း တစ်ခု ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် တကယ့် engineering ရွေးချယ်မှု တစ်ခုဖြစ်ပြီး အဆင့်နိမ့်ချခြင်း မဟုတ်ပါ။

DeepSeek ကိုယ်တိုင်၏ ကိန်းဂဏန်းများက ဘာပြောသလဲ

Model card နှစ်ခုစလုံးသည် agentic နှင့် software-engineering benchmark တူညီသည့် အမှတ်များကို ထုတ်ဝေထားသောကြောင့် ဤနှိုင်းယှဉ်ချက်သည် ပုံမှန်ထက် ရှင်းလင်းသည် — laboratory တူ၊ evaluation harness တူ၊ အရွယ်အစား နှစ်မျိုးသာ ကွာသည်။

Benchmark (DeepSeek ဖော်ပြချက်)	V4-Flash-0731	V4-Pro-0813
Terminal Bench 2.1	82.7	87.9
Toolathlon-Verified	70.3	74.1
DeepSWE	54.4	62.7
NL2Repo	54.2	61.5
DSBench-FullStack	68.7	71.1

Pro က row တိုင်းတွင် အနိုင်ရသည်။ ၎င်းသည် ရိုးသားသော headline ဖြစ်ပြီး production ထဲတွင် သင် ကိုယ်တိုင် တွေ့ရမည့်အစား ဤနေရာတွင် ဖတ်ရှုစေလိုသည်။ သို့သော် margin ကို ဖတ်ကြည့်ပါ — ၎င်းသည် သင် အမှန်တကယ် ဝယ်ယူနေသည့်အရာ ဖြစ်သောကြောင့်ဖြစ်သည်။ Terminal Bench 2.1 တွင် parameter နှစ်ဆယ့်ငါးပုံတစ်ပုံသာ ရှိသော မော်ဒယ်တစ်ခု၏ ကွာဟချက်မှာ အမှတ် 5.2 ခန့်ဖြစ်ပြီး tool-use တွင် 3.8 ခန့် ဖြစ်သည်။ အလုပ် အနက်ဆုံးနေရာများတွင် ကွာဟချက် ပိုကျယ်လာသည် — DeepSWE တွင် 8.3၊ NL2Repo တွင် 7.3 ဖြစ်ပြီး နှစ်ခုစလုံးသည် အဆင့်ဆင့် code reasoning ဆက်တိုက်ကို ဆုချသည့် benchmark များ ဖြစ်သည်။ ဤသည်ကား ဇယားတစ်ခုတည်းထဲမှ ကုန်သွယ်မှု ပုံသဏ္ဌာန် ဖြစ်သည် — Flash သည် ကန့်သတ်ထားသော task များတွင် ကွာဟချက် အများစုကို ပိတ်ဆို့နိုင်ပြီး open-ended task များတွင် နေရာ ချန်ထားပေးသည်။

DeepSeek ၏ Flash card ကိုယ်တိုင်ကလည်း ထိုအချက်ကို ပိုပြင်းထန်စွာ ဖော်ပြသည် — Flash-0731 သည် activated parameter အရေအတွက် ပိုနည်းနေသော်လည်း ဖော်ပြထားသော benchmark များတွင် V4-Pro preview ကို ကျော်လွှားသည်။ ပိုအသစ်သော မော်ဒယ် သေးငယ်တစ်ခုက ပိုအဟောင်းသော မော်ဒယ် ကြီးတစ်ခုကို အနိုင်ယူခြင်းသည် ဤနယ်ပယ်တွင် ပုံမှန် အခြေအနေ ဖြစ်ပြီး "tier ပိုမြင့်" ဆိုသည်ကို သင့် default အဖြေအဖြစ် မလုပ်သင့်ခြင်း၏ အကြောင်းရင်း ဖြစ်သည်။

04နောက်ဆက်တွဲကို ဖတ်ခြင်း — W4A16-AUTOROUND-REAP

ကျွန်ုပ်တို့၏ model id များသည် compression scheme ကို ပွင့်လင်းစွာ ဖော်ပြထားသည် — အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် ၎င်းသည် output အရည်အသွေးကို အများဆုံး ထိခိုက်စေသော်လည်း နီးပါးတိုင်း ထုတ်ဖော်မပြသောကြောင့် ဖြစ်သည်။ ဤနောက်ဆက်တွဲသည် claim သုံးခုအဖြစ် ခွဲထုတ်နိုင်သည်။

W4A16 — 4-bit weight၊ 16-bit activation

Weight တစ်ခုစီကို 4 bit ဖြင့် သိမ်းဆည်းပြီး activation များသည် 16-bit precision ဖြင့် စီးဆင်းသည်။ ၎င်းသည် weight-only quantization ဖြစ်ပြီး token generation ၏ အမှန်တကယ် ခြုံငုံသော အတားအဆီး — arithmetic ထက် memory bandwidth — ကို ရည်ရွယ်သည်။ activation များကိုပါ quantize လုပ်လျှင် အနှုန်း အနည်းငယ်သာ ရသော်လည်း accuracy ပြုတ်ကျမှု ပိုကြီးလာနိုင်သည့် အန္တရာယ် ရှိသည်; 16 bit တွင် ထားလိုက်ခြင်းသည် သတိထားသော၊ fidelity မြင့်သော ရွေးချယ်မှု ဖြစ်သည်။ notation သည် serving-ecosystem အတိုကောက်ဖြစ်ပြီး quantization စာပေတွင် group size တစ်ခုနှင့်တကွ W4 ဟု တူညီစွာ ရေးလေ့ရှိသည်။

AUTOROUND — အနီးဆုံး round လုပ်ခြင်း မဟုတ်၊ လေ့လာထားသော rounding

Naive quantization သည် weight တိုင်းကို ကိုယ်စားပြုနိုင်သော အနီးဆုံးတန်ဖိုးသို့ round ချသည်။ ၎င်းသည် အကောင်းဆုံး မဟုတ်ကြောင်း သက်သေပြနိုင်သည် — weight တစ်ခုကို "မှား" သည့်နည်းဖြင့် round ချခြင်းသည် အနီးအနားရှိ weight များ၏ error ကို ဖျက်ဆီးပေးနိုင်ပြီး weight ဘီလီယံနှင့်ချီ ရှိသည့်အခါ ထို interaction များက လွှမ်းမိုးလာသည်။ Intel ၏ AutoRound သည် rounding ဆုံးဖြတ်ချက်ကိုယ်တိုင်ကို လေ့လာစရာအဖြစ် သတ်မှတ်သည် — ±0.5 ဖြင့် ကန့်သတ်ထားသော၊ single rounding ဆုံးဖြတ်ချက်ကို flip လုပ်ရန်သာ လုံလောက်ပြီး ထို့ထက် မပိုသော trainable per-weight perturbation တစ်ခု၊ ထို့ပြင် learnable clipping range များကို calibration set သေးငယ်တစ်ခုအပေါ် block-wise output-reconstruction objective တစ်ခုနှင့် signed gradient descent ဖြင့် optimize လုပ်သည်။ Step နှစ်ရာသာ လုပ်ပြီးနောက် ပြီးဆုံးသည်။

Intel ၏ ထုတ်ဝေထားသော နှိုင်းယှဉ်ချက်များအရ 4-bit weight-only setting များတွင် AutoRound သည် GPTQ ကို scenario 32 ခုအနက် 30 ခု၊ AWQ ကို 27 ခု၊ OmniQuant ကို 29 ခု အနိုင်ရပြီး၊ 2-bit တွင် naive round-to-nearest ထက် accuracy point 6.9 မှ 33.2 အထိ ပိုမိုရရှိသည်။ ဤအားလုံးသည် inference အချိန်တွင် ဘာမျှ စျေးမကျစေပါ — offline တွင် တစ်ကြိမ်တည်း ပြုလုပ်ထားသော ကိန်းဂဏန်း ရွေးချယ်မှု ပိုကောင်းခြင်းသာ ဖြစ်သည်။

REAP — ဘယ်သူမှ မ route လုပ်တော့သော expert များကို ဖြုတ်ချခြင်း

Cerebras Systems နှင့် University of Calgary မှ REAP (Router-weighted Expert Activation Pruning) သည် MoE မော်ဒယ်များအတွက် one-shot compression တစ်ခု ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် expert တစ်ခုစီကို router က ဘယ်လောက် ပြင်းထန်စွာနှင့် ဘယ်လောက် မကြာခဏ gate လုပ်သလဲကို ထို expert ၏ output magnitude နှင့် မြှောက်ကာ အမှတ်ပေးပြီး၊ အရေးအကြီးဆုံး နည်းသော expert များကို retraining မလုပ်ဘဲ တိုက်ရိုက် ဖျက်ချသည်။

Paper ၏ အဓိက တွေ့ရှိချက်မှာ အသုံးဝင်သော အချက် ဖြစ်သည် — compression ratio မြင့်သည့်အခါ expert များကို ပေါင်းစည်းခြင်းထက် ဖြုတ်ချခြင်းက ပိုကောင်းသည်။ လုပ်ဆောင်ချက်အားဖြင့် ကွဲပြားသော expert များကို ပေါင်းစည်းခြင်းသည် အခြေခံရေးသားသူများ ခေါ်ဆိုသော functional subspace collapse ကို ဖြစ်စေသည် — router သည် MoE ကို တည်ဆောက်ရသော အကြောင်းရင်းဖြစ်သည့် ခြေရာခံ၊ input-dependent ထိန်းချုပ်မှုကို ဆုံးရှုံးပြီး static average များကြားတွင်သာ ထိန်းသွင်းနေရသည်။ Parameter 20B မှ 1T အထိ မော်ဒယ်များကို ခြေရာခံထားသော ၎င်းတို့၏ ကိန်းဂဏန်းများ — coding task များတွင် expert compression 25% ၌ REAP သည် mean accuracy 2.8% သာ ဆုံးရှုံးပြီး ပေါင်းစည်းခြင်း baseline များက 5% ကျော် ဆုံးရှုံးသည်; 50% တွင် REAP က 8.0% ဆုံးရှုံးပြီး ပေါင်းစည်းခြင်းက 20% ကျော် ဆုံးရှုံးသည်။ Qwen3-Coder-480B ပေါ်တွင် pruning 50% ၌ ကျဆင်းမှုမှာ 1.4% ဖြစ်ပြီး naive frequency-based pruning ၏ 39.3% နှင့် ယှဉ်ရသည်။ Cerebras သည် DeepSeek line အပါအဝင် REAP checkpoint များကို ထုတ်ဝေထားသည်။

ဤနေရာတွင် 4-bit ဘာကြောင့် Pro တွင် 3-bit ဖြစ်ရသလဲ

Tier နှစ်ခုစလုံးသည် hardware အတန်းစားတူတူပေါ်တွင် ဝင်ကျပြီး မြန်ဆန်နေရမည်။ Pro သည် parameter 1.7 ထရီလီယံ သယ်ဆောင်နေသောကြောင့် ဝင်ကျရန် ပိုပြင်းထန်သော 3-bit treatment လိုအပ်သည်။ Flash သည် 300 ဘီလီယံခန့်သာ သယ်ဆောင်သောကြောင့် ထိုသို့ မလိုအပ်ပါ — ချွေတာနိုင်သော bit ကို fitting အတွက် အသုံးမပြုဘဲ fidelity အတွက် သုံးစွဲသည်။

ထို bit အပိုသည် arithmetic ပြသည်ထက် ပိုအရေးကြီးသည် — quantization ၏ ပျက်စီးမှုသည် linear မဟုတ်သောကြောင့် ဖြစ်သည်။ AWQ paper ၏ WikiText-2 တိုင်းတာမှုများတွင် Llama-2-7B သည် FP16 ၌ perplexity 5.47 မှ 4-bit ၌ 5.60 သို့ ရောက်သည် — 2.4% penalty — သို့သော် 3-bit ၌ 6.24 သို့ ရောက်ကာ 14% penalty ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် compression 25% ပိုများသောအတွက် ပျက်စီးမှု ခြောက်ဆခန့် ဖြစ်ပြီး ပုံစံတူညီမှုမှာ 70B တွင်လည်း ဆက်ရှိသည်။ GPTQ paper က ပို ရှင်းလင်းသေချာသည် — 3 bit တွင် naive round-to-nearest သည် parameter 175B အတန်းစား မော်ဒယ်များတွင် perplexity ထောင်နှင့်ချီ ပြိုကျသွားသော်လည်း 4 bit တွင်မူ လုံးဝ အသုံးပြုနိုင်ဆဲ ဖြစ်သည်။ bit လေးထက် နိမ့်လာသည်နှင့်အမျှ quantization algorithm ကောင်းကောင်းတစ်ခုသည် နှစ်သက်စရာ တစ်ခုသာ မဟုတ်တော့ဘဲ မော်ဒယ်ကို စုစည်းထားနိုင်သော တစ်ခုတည်းသော အချက် ဖြစ်လာသည်။

ထို့ကြောင့် ဤနောက်ဆက်တွဲနှစ်ခု၏ ရိုးသားသော အနက်ဖွင့်ချက်မှာ — Flash သည် ၎င်း၏ compress မလုပ်ရသေးသော ကိုယ်ပိုင်ဗားရှင်းနှင့် Pro ထက် ပိုနီးကပ်သည်။ Pro သည် ပိုအားကောင်းသော မော်ဒယ်ဖြစ်ကြောင်း အထက်ပါ benchmark ဇယားက အတည်ပြုသည်။ ၎င်းသည် ဤနေရာသို့ ရောက်ရှိရန် ပိုများစွာ စွန့်လွှတ်ခဲ့ရုံသာ ဖြစ်ပြီး သင်က ထို အခွင့်ထူးအတွက် ငွေပေးဆောင်ရသည်။

Sources: AutoRound — "Optimize Weight Rounding via Signed Gradient Descent for the Quantization of LLMs" (arXiv 2309.05516), Intel, Findings of EMNLP 2024။ REAP — "REAP the Experts: Why Pruning Prevails for One-Shot MoE Compression" (arXiv 2510.13999), Cerebras Systems။ Perplexity ကိန်းဂဏန်းများသည် AWQ (arXiv 2306.00978) နှင့် GPTQ (arXiv 2210.17323) မှ ဖြစ်သည်။

05Endpoint ပေါ်ရှိ Flash vs Pro

Section 03 က foundation များကို ဖော်ပြထားသည်။ ဤနေရာတွင် tier နှစ်ခုသည် ကျွန်ုပ်တို့ gateway ပေါ်တွင် product အဖြစ် မည်သို့ ရှိသလဲ ဖော်ပြထားသည်။

	DeepSeek-V4-Flash-0731	DeepSeek-V4-Pro-0813
Quantization	W4A16-AUTOROUND-REAP	3BIT-REAP
Weight precision	4-bit, learned rounding	3-bit
Foundation (စုစုပေါင်း / active)	~304B / 13B	~1.7T / 49B
1M token လျှင် input	$0.50	$1.95
1M token လျှင် output	$2.00	$3.90
Context / max output	262,144 / 16,384	262,144 / 16,384
Tools · structured output · streaming	ရှိသည်	ရှိသည်
Vision	မရှိပါ	မရှိပါ
ငြင်းပယ်မှု အလွှာ	မရှိပါ	မရှိပါ

မပြောင်းလဲသည့်အချက်ကို သတိပြုပါ — context, output ကန့်သတ်ချက်, tool calling, structured output နှင့် ငြင်းပယ်မှု အလွှာ မရှိခြင်း တို့သည် အတူတူပင် ဖြစ်သည်။ ပြောင်းလဲသည့်အရာများမှာ foundation, quantization နှင့် စျေးနှုန်းသာ ဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့် နှစ်ခုကြားတွင် ပြောင်းရွှေ့ခြင်းသည် သင့် code ထဲ string တစ်လုံးကို ပြောင်းရုံသာဖြစ်ပြီး သင့် architecture တွင် စီးပွားရေးဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်တစ်ခုသာ ဖြစ်သည်။

အများဆုံး size ခေါ်ဆိုမှု တစ်ခု၏ ကုန်ကျစရိတ်

262,144-token context တစ်ခုလုံးကို ဖြည့်ပြီး output token 16,384 အပြည့် ယူလျှင်

List price အရ။ Flash: input $0.131 + output $0.033။ Pro: $0.511 + $0.064။ အချိုး 3.51×။ Flash သည် MiniMax-M3, Laguna-S-2.1, MiMo-V2.5, MiMo-V2.5-Pro နှင့် Hy3 တို့နှင့် $0.50 / $2.00 အနိမ့်ဆုံးနှုန်းကို ဝေမျှသည် — vision နှင့် structured output ပေါ်တွင် ၎င်းတို့ ဘယ်လို ကွဲပြားသလဲကို ကက်တလောက် အပြည့်အစုံ တွင် ကြည့်ရှုနိုင်သည်။

06Volume ဂဏန်းသင်္ချာကို အသေးစိတ် တွက်ချက်ခြင်း

"3.9× စျေးသက်သာသည်" ဆိုသည်မှာ input ပေါ်တွင်သာ မှန်သည်။ output ပေါ်တွင် Flash သည် 1.95× သာ သက်သာသည်။ သင့်အမှန်တကယ် ချွေတာမှုသည် သင့် input-to-output အချိုးပေါ်တွင်သာ မူတည်ပြီး ကွာဟချက်သည် ဒီဇိုင်း ဆုံးဖြတ်ချက်များကို ပြောင်းလဲနိုင်လောက်အောင် ကျယ်ပြန့်သည်။ request 100,000 ချင်းစီရှိ လက်တွေ့ workload လေးမျိုး —

Workload	ခေါ်ဆိုမှုတစ်ခုလျှင် In / out	Flash	Pro	ချွေတာမှု
Ticket classification	1,200 / 120	$84	$281	3.3×
RAG question answering	8,000 / 600	$520	$1,794	3.4×
Long-document summary	60,000 / 1,500	$3,300	$12,285	3.7×
Synthetic data generation	500 / 2,000	$425	$878	2.1×

ပုံစံမှာ — context ပိုတွန်းသွင်းလေ၊ စာသား ပိုနည်းနည်း ထုတ်လုပ်လေ Flash က ပိုချွေတာပေးလေ ဖြစ်သည်။ Retrieval pipeline, document triage, log နှင့် transcript ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု နှင့် context ရှည်လျားသော extraction တို့သည် sweet spot ဖြစ်သည် — ၎င်းတို့သည် input-dominated ဖြစ်ပြီး input သည် 3.9× လျှော့ဈေး ရှိသည့်နေရာ ဖြစ်သောကြောင့်ဖြစ်သည်။ တစ်ဖန် သင့် workload သည် စာသား တိုတောင်း prompt တစ်ခုက စကားလုံး ထောင်နှင့်ချီ ထုတ်လုပ်နေလျှင် ကွာဟချက်သည် 2× ခန့်သို့ ကျဉ်းလာပြီး Pro ၏ စွမ်းရည်ဆိုင်ရာ argument ပိုအားကောင်းလာသည်။

မှတ်သားထိုက်သည့် ဂဏန်းသင်္ချာ နောက်တစ်ခု — 1M input token လျှင် $0.50 နှုန်းတွင် 262,144-token window တစ်ခုလုံးကို ဖြည့်ရန် cent 13.1 သာ ကုန်ကျသည်။ ထိုစျေးနှုန်းတွင် context ရှည်လျားစွာ prompting သည် budget ပြဿနာ တစ်ခု မဖြစ်တော့ဘဲ retrieval layer တစ်ခုလုံးကို မတည်ဆောက်ဘဲ context window ကို အလုပ်လုပ်ခိုင်းနိုင်သည့် အချိန်များပင် ရှိသည် — token ချွေတာမှုအပြင် engineering ချွေတာမှုပါ ထပ်ရသည်။

07ဤနေရာတွင် "ဆင်ဆာမဲ့" ဆိုသည်မှာ အတိအကျ ဘာကို ဆိုလိုသလဲ

ဤစကားလုံးကို လွယ်ကူစွာ သုံးလေ့ရှိသောကြောင့် endpoint ၏ ဂုဏ်သတ္တိတစ်ခုအဖြစ် ဖော်ပြသော ကျွန်ုပ်တို့၏ အနက်ဖွင့်ချက်မှာ — မော်ဒယ်၏ ရှေ့တွင် ငြင်းပယ်ရေး classifier မရှိပြီး ၎င်း၏ output ပေါ်တွင် content filtering မလုပ်ပါ။ Prompt တစ်ခုကို ကြားဖြတ်ကာ ပုံသေ ငြင်းပယ်မှု ပြန်ပေးသည့်အရာ မရှိ; completion ကို စစ်ဆေးကာ ဖျက်ချသည့်အရာလည်း မရှိ။ volume များသော production အလုပ်အတွက် ရလဒ်များသည် ဤစကားလုံး ညွှန်ပြသည်ထက် ပို၍ အသုံးဝင်ပြီး ပို၍ အသက်မတိုက်ခိုက်ပါ —

• အန္တရာယ်မရှိသော traffic ပေါ်တွင် false positive မရှိခြင်း။ Filter ပါသော endpoint များသည် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ အနှစ်ချုပ်များ၊ လုံခြုံရေး ရေးသားချက်များ၊ တရားရေးဆိုင်ရာ ရှာဖွေတွေ့ရှိချက်များ၊ ဝတ္ထုများ၊ ထိခိုက်မှု လျှော့ချရေး ပစ္စည်းများနှင့် moderation အလုပ်ကိုယ်တိုင်ကိုပါ ငြင်းပယ်လေ့ရှိသည် — batch job တစ်ခုသည် အန္တရာယ်ရှိသော အရာတစ်ခု အကြောင်း စာသားကို ထုတ်လုပ်နေခြင်းသာ ဖြစ်ပြီး အန္တရာယ်ရှိသောအရာကို ထုတ်လုပ်နေခြင်း အမှန်တကယ် မဟုတ်သော အမျိုးအစားများ ဖြစ်သည်။ request တစ်သိန်းတွင် false-refusal 1% ဆိုသည်မှာ ပျက်စီးနေသော row တစ်ထောင် ဖြစ်သည်။
• Deterministic ဖြစ်သော ချုပ်ဆိုမှုများ။ json_schema အဖြေ တောင်းလျှင် schema နှင့် ကိုက်ညီသော JSON ကို ရရှိမည် — object တစ်ခု ရှိသင့်သည့်နေရာတွင် တောင်းပန်စာ စာပိုဒ်တစ်ခု မဟုတ်ပါ။ Parser တွင် ငြင်းပယ်မှု branch လိုအပ်ခြင်း မရှိတော့ဘဲ retry logic သည် transport failure နှင့် policy failure ကို ခွဲခြားစရာ မလိုတော့ပါ။
• Policy ကို သင်ကိုယ်တိုင် ပိုင်ဆိုင်ခြင်း။ ၎င်းသည် ကုန်သွယ်မှုပင် ဖြစ်သည်။ သင့်ထုတ်ကုန်တွင် သင့် end user များအတွက် guardrail လိုအပ်လျှင်၊ vendor တစ်ဦး၏ ခန့်မှန်းချက်နှစ်ခုကို အမွေဆက်ခံမည့်အစား သင့် user များနှင့် သင့် နယ်ပယ်ကို သင်ကိုယ်တိုင် သိသည့် သင့် layer တွင် ၎င်းတို့ကို တည်ဆောက်ပါ။ သင့်အကောင့်သည် ကျွန်ုပ်တို့၏ Responsible Use Policy အောက်တွင် ဆက်လက် ရှိနေဆဲ ဖြစ်သည်။

ဆင်ဆာမဲ့ ဆိုသည်မှာ unaligned သို့မဟုတ် အထောက်အကူမပြုသည် နှင့် တူညီသည် မဟုတ်ပါ။ မော်ဒယ်သည် ညွှန်ကြားချက်များကို ဆက်လက် လိုက်နာသည် — system prompt ကိုလည်း ဆက်လက် လေးစားသည်။ သင့် user များအတွက် အမျိုးအစားအချို့ကို ငြင်းပယ်စေလိုလျှင် system prompt တွင် ထည့်ပြောပါ — ထိုညွှန်ကြားချက်သည် ကျွန်ုပ်တို့ ပြဋ္ဌာန်းရမည့်အစား သင် ရေးသားရမည့် တစ်ခု ဖြစ်လာသည်။

08စွမ်းရည်များနှင့် ရိုးသားသော ကန့်သတ်ချက်များ

volume အလုပ်အတွက် အလေးချိန် အများစုကို capability နှစ်ခုက ဆောင်ရွက်သည်။ Strict json_schema output သည် completion တစ်ခုကို parsing layer သို့မဟုတ် ငြင်းပယ်မှု branch လုံးဝ မလိုအပ်ဘဲ database row တစ်ခုအဖြစ် ပြောင်းပေးသည်။ dialect သုံးမျိုးလုံးတွင် tool calling ရှိခြင်းက Flash ကို top-level planner ပိုအားကောင်းသော မော်ဒယ်တစ်ခုပေါ်တွင် လည်ပတ်နေသော agent တစ်ခု၏ စျေးသက်သာသော sub-step များအတွက် သင့်တော်သော engine တစ်ခု ဖြစ်စေသည်။ traffic အနက် လိုအပ်သော ရာခိုင်နှုန်းအတွက်သာ token ထပ်သုံးနိုင်စေသည့် reasoning_effort ကို ထပ်ထည့်လိုက်ပြီး Pro နှင့် တူညီသော 262,144-token context ထားလိုက်လျှင် — စျေးသက်သာသော tier ကို ရွေးချယ်ခြင်းက context ကို လက်လွှတ်ရသည် မဟုတ်ဘဲ ၎င်းသည် ထူးခြားသော အချက် ဖြစ်သည်။

ကန့်သတ်ချက်များမှာလည်း ထပ်တူ တိကျသည် —

• Vision မရှိပါ။ Flash သည် စာသားသာ ဖြစ်ပြီး message တစ်ခုအတွင်းရှိ ရုပ်ပုံ part များကို ငြင်းပယ်မည် ဖြစ်သည်။ $0.50 / $2.00 အနိမ့်ဆုံးနှုန်း တူညီသော ဆင်ဆာမဲ့ မော်ဒယ်ပေါ်တွင် ရုပ်ပုံအတွက် MiniMax-M3 နှင့် MiMo-V2.5 တို့သည် vision ရနိုင်သော ရွေးချယ်စရာများ ဖြစ်ပြီး Kimi-K2.6 နှင့် Kimi-K3 တို့သည် ထို tier ထက် ပိုအားကောင်းသော vision မော်ဒယ်များ ဖြစ်သည်။
• လှေကားထစ် ထိပ်ဆုံး မဟုတ်ပါ။ DeepSeek ၏ ကိုယ်ပိုင် ကိန်းဂဏန်းများက ထုတ်ဝေထားသော agentic benchmark တိုင်းတွင် Pro ကို ရှေ့ဆွဲပေးသည်; အဆင့်ဆင့် code reasoning ဆက်တိုက် လိုအပ်သည့်နေရာတွင် ကွာဟချက် အကျယ်ဆုံး ဖြစ်သည်။ အဖြေ မှားခြင်းတစ်ခု၏ တန်ဖိုးသည် အဖြေမှန် စျေးသက်သာသော အကြိမ်ထောင်ချီထက် ပိုကြီးလျှင် 1M token လျှင် ငွေ $1.45 ထပ်ပေးကာ DeepSeek-V4-Pro ကို သုံးပါ။
• request တစ်ခုလျှင် output token 16,384။ generation ရှည်လျားလျှင် ခေါ်ဆိုမှုများစွာအဖြစ် ခွဲထုတ်ရမည်။ ၎င်းသည် ကျွန်ုပ်တို့ ဝန်ဆောင်မှုပေးနေသည့် မော်ဒယ်တိုင်းတွင် ကန့်သတ်ချက်တူညီပြီး context window ထက် ပိုစော၍ ကန့်သတ်သည်။

09ခေါ်ဆိုနည်း

OpenAI-compatible client မည်သည်ကိုမဆို gateway ဆီသို့ ညွှန်းပြီး model string ကိုသာ ပြောင်းပါ။ သင့် stack ထဲရှိ ကျန်အရာများ မရွှေ့ရပါ။

curl https://api.shannon-ai.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $SHANNON_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "DeepSeek-V4-Flash-0731-W4A16-AUTOROUND-REAP",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "Label the ticket. Reply only with the schema."},
      {"role": "user", "content": "The invoice PDF renders blank on Safari 18."}
    ],
    "response_format": {
      "type": "json_schema",
      "json_schema": {
        "name": "ticket_label",
        "schema": {
          "type": "object",
          "properties": {
            "category": {"type": "string"},
            "severity": {"type": "integer"},
            "needs_human": {"type": "boolean"}
          },
          "required": ["category", "severity", "needs_human"],
          "additionalProperties": false
        }
      }
    }
  }'

Model id တူညီသည်ကို /v1/messages နှင့် /v1/responses ပေါ်တွင်လည်း ပြောင်းစရာမလိုဘဲ သုံးနိုင်ပြီး၊ ရှိပြီးသား integration တစ်ခုအောက်တွင် client ကို ပြန်ရေးစရာမလိုဘဲ စျေးသက်သာသော မော်ဒယ်တစ်ခုကို A/B စမ်းသပ်ရန် အမြန်ဆုံးနည်းလမ်း ဖြစ်သည်။ Parameter, streaming event ပုံစံ, tool-calling schema နှင့် rate limit များကို API reference တွင် စာရွက်စာတမ်းပြုစုထားပြီး ကက်တလောက်ရှိ မော်ဒယ်တိုင်းကို Shannon Research တွင် စာရင်းပြုစုထားသည်။

10မေးလေ့ရှိသော မေးခွန်းများ

---

Sources: DeepSeek-V2 (arXiv 2405.04434) · DeepSeekMoE (arXiv 2401.06066) · DeepSeek-V3 Technical Report (arXiv 2412.19437) · DeepSeek-V4 (arXiv 2606.19348) · DeepSeek-V4-Flash-0731 and DeepSeek-V4-Pro-0813 model cards · AutoRound (arXiv 2309.05516, Intel) · REAP (arXiv 2510.13999, Cerebras Systems) · AWQ (arXiv 2306.00978) · GPTQ (arXiv 2210.17323)။ Foundation နှင့် benchmark ကိန်းဂဏန်းများအားလုံးသည် ၎င်းတို့၏ မူရင်းရေးသားသူများ ထုတ်ဝေထားသည့်အတိုင်း ဖြစ်ပြီး; Shannon AI ၏ စျေးနှုန်းနှင့် ဝန်ဆောင်မှုပေးသော context သည် 2026 စက်တင်ဘာအထိ ကျွန်ုပ်တို့ကိုယ်ပိုင် list value များ ဖြစ်သည်။