DeepSeekV4 Flash实测分享
DeepSeek-V4-Flash
DeepSeek V4 Flash的API价格很低，又支持100万token上下文，第一眼很适合拿来处理大量招聘资料。但实际接入工作流之前，最好先回答一个问题：什么样的结果才算合格？比如整理面试反馈，不能只要求“生成一份总结”。更明确的任务应该是：区分面试官陈述的事实和主观评价；提取有证据支持的优势和风险；指出不同面试官之间的矛盾；所有结论附上原文；信息不足时不得自行补充。然后准备一批脱敏材料，让模型重复运行相同任务。检查的重点不是语言是否流畅，而是有没有漏掉关键信息、引用是否准确、格式是否稳定，以及人工复核需要多长时间。有时模型生成得很快，但HR要逐句对照原文，最后并没有真正节省时间。这种任务即使token成本再低，也不算成功。比较适合先交给Flash的，是字段提取、分类、格式转换和容易核对的批量整理。涉及候选人录用、薪酬和绩效判断，模型只能提供辅助材料。便宜让试错门槛降低，但能不能进入正式流程，最终还是看结果是否容易验收
发布于 上海
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