DeepSeek Advanced Open Weight In FlowHunt verfügbar

DeepSeek V4-Flash

DeepSeek V4-Flash ist ein fortschrittliches KI-Modell, das für anspruchsvolle Produktionsworkloads geeignet ist. Es wurde von DeepSeek entwickelt und im April 2026 veröffentlicht. Als Open-Weight-Modell sind seine trainierten Gewichte öffentlich verfügbar – Sie können es selbst hosten, auf proprietären Daten feintunen oder vor Ort ohne API-Abhängigkeiten betreiben. Das Kontextfenster von 1 Mio. Token ist groß genug, um gesamte Codebasen, umfangreiche technische Dokumente oder ausgedehnte agentische Sitzungen ohne Kürzung aufzunehmen.

Mehr lesen
DeepSeek V4-Flash wurde zusammen mit V4-Pro am 24. April 2026 als leichtgewichtige, latenzarme Variante der vierten V-Serie veröffentlicht. Diese nahezu gleichwertige Leistung zwischen Flash und Pro bei Wettbewerbsprogrammierung spiegelt DeepSeeks charakteristische Designphilosophie wider: nahezu Flaggschiff-Leistung mit geringeren aktiven Parametern zu erzielen, indem Token über spezialisierte Expertennetzwerke geleitet werden. V4-Flash zielt auf das Hochdurchsatzsegment ab, in dem Entwickler erstklassige Programmierfähigkeiten mit API-Antwortzeiten im Millisekundenbereich benötigen.

Benchmarks

Jedes Ergebnis erscheint einmal, mit seinem Rang unter den erfassten Modellen und dem Hinweis, wer es gemessen hat.

Im Vergleich mit Advanced-Modellen auf derselben Skala
  • DeepSeek V4-Flashdieses Modell
  • Mistral Large 4dieses Modell liegt bei 0 von 3 vorn
  • Claude Sonnet 5.5dieses Modell liegt bei 0 von 3 vorn
Verifiziert unabhängiger Prüfer, zählt für die Einstufung Selbst gemeldet von DeepSeek veröffentlicht, angezeigt, aber nicht eingestuft
Gesamt

AA Intelligence Index

Independent composite of agent, coding, knowledge and science tests by Artificial Analysis (v4).

Quelle ↗

DeepSeek V4-Flash 24,2 Mistral Large 4 38,4 Claude Sonnet 5.5 56,0
#33von 45 Verifiziert
Coding

DeepSWE

113 long-horizon software tasks written from scratch, graded by hidden tests.

Quelle ↗

DeepSeek V4-Flash 53,0% Mistral Large 4 61,7% Claude Sonnet 5.5 71,0%
#14von 17 Verifiziert

SWE-bench Verified

500 verified GitHub issues. Saturated at the frontier.

DeepSeek V4-Flash 79,0% Mistral Large 4 Kein Ergebnis Claude Sonnet 5.5 Kein Ergebnis
Nicht eingestuft Selbst gemeldet
Agenten

Terminal-Bench 4.0

Multi-step professional tasks done by an agent in a command-line terminal.

Quelle ↗

DeepSeek V4-Flash 2,5% Mistral Large 4 26,8% Claude Sonnet 5.5 63,6%
#27von 36 Verifiziert
Schlussfolgern

GPQA Diamond

Graduate-level science questions that search cannot answer.

Quelle ↗Außerdem: Selbst gemeldet 88,1%

DeepSeek V4-Flash 89,4% Mistral Large 4 Kein Ergebnis Claude Sonnet 5.5 Kein Ergebnis
#24von 37 Verifiziert

Wofür Sie DeepSeek V4-Flash einsetzen sollten

Softwareentwicklung

Es löst echte GitHub-Issues, schreibt produktionsreifen Code in mehreren Sprachen und bewältigt mehrstufige agentische Codierungs-Workflows – eine starke Wahl für KI-gestützte Softwareentwicklungsteams.

Wissenschaftliches & technisches Denken

Es bewältigt anspruchsvolles wissenschaftliches Denken, Zusammenfassung wissenschaftlicher Literatur und wissensintensive Aufgaben in MINT-Disziplinen.

Selbst gehostete & private Bereitstellungen

DeepSeek V4-Flash ist Open-Weight (13B/284B MoE-Parameter) – seine trainierten Gewichte sind öffentlich zum Herunterladen und zur Selbstbereitstellung verfügbar. Betreiben Sie es auf Ihrer eigenen GPU-Hardware oder in Ihrer privaten Cloud, um sicherzustellen, dass Daten Ihre Umgebung nie verlassen, eliminieren Sie Pro-Token-API-Kosten im großen Maßstab oder feintunen Sie das Modell auf proprietären Datensätzen.

Langdokument- & Codebasis-Analyse

Mit einem Kontextfenster von 1 Mio. Token kann DeepSeek V4-Flash gesamte Software-Repositories, lange Rechtsverträge, buchlange Forschungsberichte oder umfangreiche Gesprächsverläufe in einer einzigen Eingabeaufforderung aufnehmen – und ermöglicht tiefgehende Dokumenten-Q&A, codebasisübergreifendes Denken und umfassende Zusammenfassungen ohne Chunking-Heuristiken oder RAG-Pipelines.

Wettbewerbsprogrammierung

Auf diesem Niveau bewältigt es fortgeschrittene Datenstrukturen, Graphalgorithmen und herausfordernde Aufgaben auf Vorstellungsgesprächsniveau mit hoher Zuverlässigkeit.

Stärken und Einschränkungen

Stärken

  • Starke Softwareentwicklung
  • Fortschrittliches wissenschaftliches Q&A
  • Wettbewerbsprogrammierung
  • Selbst gehostete & datenschutzkonforme Bereitstellungen (Open-Weight)
  • Sehr lange Dokumente und große Codebasen (1 Mio. Kontext)

In FlowHunt nutzen

Nutzen Sie DeepSeek V4-Flash in jedem Flow, neben Ihren eigenen Tools und Wissensquellen.

  1. 1Öffnen Sie einen Flow oder erstellen Sie einen aus einer Vorlage
  2. 2Fügen Sie eine AI-Agent- oder Generator-Komponente hinzu
  3. 3Wählen Sie DeepSeek V4-Flash in der Modellauswahl

Verwandte KI-Modelle

Über DeepSeek Hangzhou, China · Gegründet 2023 · deepseek.com

DeepSeek ist ein chinesisches KI-Forschungslabor, das 2023 als Tochtergesellschaft von High-Flyer, einem der größten quantitativen Hedgefonds Chinas, gegründet wurde. Das Labor wurde Anfang 2025 weithin bekannt, als die Veröffentlichung von DeepSeek V3 und R1 den damals größten eintägigen Kursverlust der NVIDIA-Marktkapitalisierung auslöste, da Investoren die Kapitalintensität der Entwicklung von Spitzenmodellen angesichts der berichteten niedrigeren Trainingskosten von DeepSeek neu bewerteten. DeepSeek ist unter den Spitzenlaboren ungewöhnlich in seinem Engagement, Open-Weight-Modelle neben seiner proprietären Forschung zu veröffentlichen, und in seiner aktiven Präsenz in sozialen Medien, die die Preisgestaltung geschlossener Modelle kritisiert. Die V-Serien-Modelle (V3 bis V4-Pro) werden im Westen trotz anhaltender regulatorischer und sicherheitsbezogener Prüfung von KI-Modellen chinesischen Ursprungs in mehreren Jurisdiktionen weit verbreitet als selbst hostbare Codierungs- und Reasoning-Modelle eingesetzt.

deepseek.com ↗

Zum vollständigen KI-Modell-Vergleich

Häufig gestellte Fragen

Mehr erfahren

DeepSeek MCP Server Integration
DeepSeek MCP Server Integration

DeepSeek MCP Server Integration

Integrieren Sie FlowHunt mit dem DeepSeek MCP Server, um fortschrittliche Sprachmodelle in Ihre KI-Workflows zu bringen. Leiten Sie DeepSeek API-Aufrufe sicher ...

4 Min. Lesezeit
AI DeepSeek +5
Llama 4 Scout — Benchmarks, Fähigkeiten und Anwendungsfälle
Llama 4 Scout — Benchmarks, Fähigkeiten und Anwendungsfälle

Llama 4 Scout — Benchmarks, Fähigkeiten und Anwendungsfälle

Llama 4 Scout ist ein Open-Weight-KI-Modell von Meta (17B/109B MoE (16 Experten)), eingestuft als Established-Tier mit einem Kontextfenster von 10 Millionen Tok...

4 Min. Lesezeit