DeepSeek V4-Flash — benchmarky, schopnosti a případy použití
DeepSeek V4-Flash je otevřený model umělé inteligence od společnosti DeepSeek (13B/284B MoE), klasifikovaný jako pokročilá úroveň s kontextovým oknem 1 milion t...
5 min čtení
DeepSeek V4-Pro je špičkový frontier AI model, vyvinutý společností DeepSeek a vydaný v dubnu 2026. Jako model s otevřenými váhami (open-weight) jsou jeho natrénované váhy veřejně dostupné — můžete jej hostovat samostatně, dolaďovat na vlastních datech nebo provozovat on-premise bez závislosti na API. Kontextové okno o velikosti 1M tokenů je dostatečně velké pro celé kódové základny, rozsáhlé technické dokumenty nebo dlouhé agenické relace bez zkracování.
Na FlowHunt AI Leaderboard je jedním z 24 sledovaných modelů, hodnocených napříč 9 benchmarky. Výrazná skóre: 93,5 % na LiveCodeBench (#1 z 5); 87,5 % na MMLU-Pro (#2 z 8); 46,0 % na ARC-AGI-2 (#3 ze 3).
DeepSeek V4-Pro byl vydán 24. dubna 2026 jako vlajková loď čtvrté generace řady V od DeepSeek. Při uvedení dosáhl 93,5 % na LiveCodeBench — nejvyššího skóre v soutěžním programování ze všech měřených modelů — a zaznamenal nejvyšší vlastní skóre SWE-bench Verified mimo Claude Fable 5, a to 80,6 %. Vydání vyvolalo významné diskuse, když CAISI nezávisle naměřila skóre V4-Pro v SWE-bench na 74,0 % namísto 80,6 %, které DeepSeek nahlásil — rozdíl 6,6 procentního bodu, který DeepSeek přičítá rozdílům v použitém scaffoldingu a tokenovém rozpočtu při vyhodnocování. Jako open-weight model s 1M kontextovým oknem a architekturou 49B/1,6T MoE se V4-Pro stal přední volbou pro týmy upřednostňující programovací výkon s plnou kontrolou nad daty, které model hostují samostatně.
Poznámka: Nesoulad SWE-bench: SR 80,6 % vs CAISI 74 %. LiveCodeBench 93,5 % nejvyšší naměřené.
- Vydáno
- Duben 2026
- Parametry
- 49B/1,6T MoE
- Kontext
- 1M tokenů
- Váhy
- Otevřené
- Třída
- Frontier
- Poskytovatel
- DeepSeek
DeepSeek V4-Pro Benchmark Rankings
Rank among all 24 models tracked on this leaderboard. SR = self-reported · 3P / AA / C = independently verified.
| Benchmark | Score | Rank | Source | What it measures |
|---|---|---|---|---|
| SWE-bench Verified | 80.6% | 6 of 13 | SR | Real GitHub issue resolution (500 verified issues) |
| SWE-bench Pro | 55.4% | 9 of 9 | SR | Multi-language, standardised scaffold |
| GPQA Diamond | 90.1% | 6 of 14 | SR | Graduate-level Google-proof science Q&A |
| MMLU-Pro | 87.5% | 2 of 8 | SR | Hard knowledge reasoning, 12K questions |
| LiveCodeBench | 93.5% | 1 of 5 | SR | Competitive programming, continuously updated |
| Terminal-Bench | 67.9% | 4 of 8 | SR | Agentic Linux terminal task completion |
| ARC-AGI-2 | 46.0% | 3 of 3 | C | Novel visual reasoning, no memorisation |
| HLE | 37.7% | 4 of 6 | SR | Humanity's Last Exam (50+ STEM disciplines) |
| AA Intelligence Index | 52.0 pts | 6 of 9 | AA | Artificial Analysis composite score (independent) |
Detailed Benchmark Scores
SWE-V
SR
80.6%
Real GitHub issue resolution (500 verified issues)
Independent: 74.0% (CAISI independent)
SWE-Pro
SR
55.4%
Multi-language, standardised scaffold
GPQA ◇
SR
90.1%
Graduate-level Google-proof science Q&A
MMLU-P
SR
87.5%
Hard knowledge reasoning, 12K questions
LiveCode
SR
93.5%
Competitive programming, continuously updated
Terminal
SR
67.9%
Agentic Linux terminal task completion
ARC-2
C
46.0%
Novel visual reasoning, no memorisation
HLE
SR
37.7%
Humanity's Last Exam (50+ STEM disciplines)
AA Idx
AA
52.0 pts
Artificial Analysis composite score (independent)
DeepSeek V4-Pro vs. Frontier Peers
Head-to-head benchmark comparison with other Frontier-tier models. Higher is better for all metrics.
| Benchmark | DeepSeek V4-Pro | Claude Opus 4.8 | Claude Opus 4.7 |
|---|---|---|---|
| SWE-V | 80.6% | 88.6% | 87.6% |
| SWE-Pro | 55.4% | 69.2% | 64.3% |
| GPQA ◇ | 90.1% | 93.6% | 94.2% |
| MMLU-P | 87.5% | — | — |
| LiveCode | 93.5% | — | — |
| Terminal | 67.9% | 74.6% | 66.1% |
| ARC-2 | 46.0% | — | — |
| HLE | 37.7% | — | — |
| AA Idx | 52.0 pts | 61.4 pts | 57.3 pts |
About DeepSeek
DeepSeek je čínská výzkumná laboratoř AI založená v roce 2023 jako dceřiná společnost High‑Flyer, jednoho z největších čínských kvantitativních hedgeových fondů. Laboratoř se celosvětově proslavila začátkem roku 2025, kdy vydání DeepSeek V3 a R1 způsobilo největší jednodenní pokles tržní kapitalizace NVIDIA v té době, protože investoři přehodnotili kapitálovou náročnost vývoje špičkových modelů vzhledem k údajně nižším tréninkovým nákladům DeepSeek. DeepSeek je mezi špičkovými laboratořemi neobvyklý svým závazkem k uvolňování modelů s otevřenými váhami vedle vlastního proprietárního výzkumu a aktivní přítomností na sociálních sítích, kde kritizuje ceny uzavřených modelů. Jeho modely řady V (V3 až V4‑Pro) jsou na Západě široce používány jako samo-hostovatelné modely pro kódování a uvažování, a to navzdory probíhajícímu regulatornímu a bezpečnostnímu dohledu nad čínskými modely AI v několika jurisdikcích.
Případy použití
K čemu DeepSeek V4-Pro používat
- Softwarové inženýrství
DeepSeek V4-Pro dosahuje 80 % na SWE-bench Verified — #6 ze 13 modelů zde sledovaných. Řeší reálné GitHub problémy, píše produkční kód ve více jazycích a zvládá vícestupňové agenické programovací workflow — je skvělou volbou pro týmy využívající AI při vývoji softwaru.
- Vědecké a technické uvažování
S 90 % na GPQA Diamond (#6 ze 14 modelů) DeepSeek V4-Pro překonává přibližně 65% hranici lidských PhD expertů u otázek z biologie, chemie a fyziky na postgraduální úrovni. Využijte jej pro syntézu vědecké literatury, vyhodnocování hypotéz, lékařské a právní dotazy a mezioborové výzkumné úkoly vyžadující hluboké doménové znalosti.
- Agenická automatizace CLI
DeepSeek V4-Pro dosahuje 67 % na Terminal-Bench (#4 z 8 modelů), díky čemuž je kompetentní pro běžné shell skriptování, příkazové řádkové workflow a lehké úkoly správy systému v rámci agenických pipeline.
- Samostatné hostování a soukromé nasazení
DeepSeek V4-Pro má otevřené váhy (49B/1,6T MoE parametrů) — jeho natrénované váhy jsou veřejně dostupné ke stažení a samostatnému nasazení. Provozujte jej na vlastním GPU hardwaru nebo privátním cloudu, aby data nikdy neopustila vaše prostředí, eliminujte náklady na API při škálování nebo model dolaďte na proprietárních datech.
- Analýza dlouhých dokumentů a kódových základen
S kontextovým oknem 1M tokenů dokáže DeepSeek V4-Pro zpracovat celé softwarové repozitáře, dlouhé právní smlouvy, výzkumné zprávy knižního rozsahu nebo rozsáhlé historie konverzací v jediném promptu — což umožňuje hloubkové dotazování nad dokumenty, uvažování napříč soubory a komplexní sumarizaci bez nutnosti chunkování nebo RAG pipeline.
- Soutěžní programování
DeepSeek V4-Pro dosahuje 93 % na LiveCodeBench (#1 z 5 modelů), benchmarku odolnému vůči kontaminaci, který je průběžně obnovován novými soutěžními programovacími úlohami. Na této úrovni zvládá pokročilé datové struktury, grafové algoritmy a výzvy na úrovni pohovorů s vysokou spolehlivostí.
Strengths & Limitations
Strengths
- Silné softwarové inženýrství — 80 % SWE-bench Verified
- Vědecké uvažování na postgraduální úrovni — 90 % GPQA Diamond
- Soutěžní programování — 93 % LiveCodeBench
- Kompozitní inteligence — 52 bodů AA Intelligence Index (nezávislý)
- Samostatné hostování a soukromé nasazení dat (open-weight)
- Velmi dlouhé dokumenty a rozsáhlé kódové základny (1M kontext)
Prohlédněte si celý žebříček AI modelů
Porovnejte všech 24 modelů napříč 11 benchmarky — řaditelné, s uvedením zdrojů, aktualizováno červen 2026.
Často kladené otázky
Zjistit více
Llama 4 Scout — Benchmarky, schopnosti a případy použití
Llama 4 Scout je open-weight model umělé inteligence od Meta (17B/109B MoE (16 expertů)), zařazený do kategorie Established s kontextovým oknem 10 milionů token...
4 min čtení
Integrace DeepSeek MCP Serveru
Integrujte FlowHunt s DeepSeek MCP Serverem a přineste pokročilé jazykové modely do svých AI workflowů. Bezpečně proxyujte API volání na DeepSeek, umožněte anon...
4 min čtení
AI
DeepSeek
+5