¿Qué es DeepSeek V4-Flash?

DeepSeek V4-Flash es un modelo de IA avanzado adecuado para cargas de trabajo de producción exigentes, desarrollado por DeepSeek y lanzado en abril de 2026. Es conocido principalmente por su rendimiento en ingeniería de software del mundo real, con una puntuación del 79.0% en SWE-bench Verified.

¿DeepSeek V4-Flash es de código abierto o de pesos abiertos?

DeepSeek V4-Flash es un modelo de pesos abiertos. Sus pesos entrenados están disponibles públicamente para descarga, autoalojamiento y fine-tuning. Puedes ejecutarlo en tu propia infraestructura sin tarifas de API por token. Ten en cuenta que pesos abiertos no es lo mismo que código abierto: el código de entrenamiento y los datos pueden no ser completamente públicos.

¿En qué puntos de referencia se ha evaluado DeepSeek V4-Flash?

DeepSeek V4-Flash ha sido evaluado en: SWE-bench Verified (79.0%), GPQA Diamond (88.1%), MMLU-Pro (86.2%), LiveCodeBench (91.6%), HLE (34.8%). Las puntuaciones etiquetadas como SR son auto-reportadas por el proveedor; las puntuaciones etiquetadas como 3P o AA han sido verificadas de forma independiente por terceros.

¿Está DeepSeek V4-Flash disponible en FlowHunt?

Sí — DeepSeek V4-Flash está directamente disponible en FlowHunt. Puedes usarlo para construir agentes de IA, flujos de trabajo automatizados, chatbots y tuberías de procesamiento de documentos sin necesidad de configuración adicional.

¿Cómo se compara DeepSeek V4-Flash con otros modelos de IA?

Puedes comparar DeepSeek V4-Flash con los 24 modelos registrados en el Ranking de IA de FlowHunt usando la tabla de puntos de referencia ordenable. La sección Clasificación de Puntos de Referencia en esta página muestra la posición de DeepSeek V4-Flash en cada punto de referencia en el que ha sido evaluado.

DeepSeek

DeepSeek V4-Flash

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DeepSeek V4-Flash es un modelo de IA avanzado adecuado para cargas de trabajo de producción exigentes, desarrollado por DeepSeek y lanzado en abril de 2026. Como modelo de pesos abiertos, sus pesos entrenados están disponibles públicamente — puedes autoalojarlo, ajustarlo con datos propietarios o ejecutarlo en local sin dependencias de API. La ventana de contexto de 1M de tokens es lo suficientemente grande como para contener bases de código completas, documentos técnicos extensos o sesiones agente prolongadas sin truncamiento.

En el Ranking de IA de FlowHunt es uno de los 24 modelos registrados, evaluado en 5 puntos de referencia. Puntuaciones destacadas: 86.2% en MMLU-Pro (#3 de 8); 91.6% en LiveCodeBench (#3 de 5); 34.8% en HLE (#5 de 6).

DeepSeek V4-Flash fue lanzado junto con V4-Pro el 24 de abril de 2026 como la variante ligera y de baja latencia de la cuarta generación de la serie V. Utilizando 13B de parámetros activos de un total de 284B MoE, V4-Flash alcanza un 91.6% en LiveCodeBench — solo 1.9 puntos porcentuales por detrás de V4-Pro — con un costo de inferencia por token significativamente menor. Esta casi paridad entre Flash y Pro en programación competitiva refleja la filosofía de diseño característica de DeepSeek: lograr un rendimiento casi de vanguardia con recuentos de parámetros activos más pequeños mediante el enrutamiento de tokens a través de redes de expertos especializadas. V4-Flash apunta al segmento de alto rendimiento donde los desarrolladores necesitan capacidad de codificación cercana a la frontera con tiempos de respuesta de API medidos en milisegundos.

Nota: Calidad cercana a Pro a una fracción del costo. ~2500 solicitudes concurrentes.

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Lanzamiento: Abril 2026
Parámetros: 13B/284B MoE
Contexto: 1M tokens
Pesos: Abiertos
Nivel: Avanzado
Proveedor: DeepSeek

DeepSeek V4-Flash 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	79.0%	9 of 13	SR	Real GitHub issue resolution (500 verified issues)
GPQA Diamond	88.1%	8 of 14	SR	Graduate-level Google-proof science Q&A
MMLU-Pro	86.2%	3 of 8	SR	Hard knowledge reasoning, 12K questions
LiveCodeBench	91.6%	3 of 5	SR	Competitive programming, continuously updated
HLE	34.8%	5 of 6	SR	Humanity's Last Exam (50+ STEM disciplines)

Detailed Benchmark Scores

SWE-V SR

79.0%

Real GitHub issue resolution (500 verified issues)

GPQA ◇ SR

88.1%

Graduate-level Google-proof science Q&A

MMLU-P SR

86.2%

Hard knowledge reasoning, 12K questions

LiveCode SR

91.6%

Competitive programming, continuously updated

HLE SR

34.8%

Humanity's Last Exam (50+ STEM disciplines)

DeepSeek V4-Flash vs. Advanced Peers

Head-to-head benchmark comparison with other Advanced-tier models. Higher is better for all metrics.

Benchmark	DeepSeek V4-Flash	Claude Sonnet 4.6	GPT-4.1
SWE-V	79.0%	79.6%	54.6%
GPQA ◇	88.1%	—	—
MMLU-P	86.2%	—	—
LiveCode	91.6%	—	—
HLE	34.8%	—	—

About DeepSeek

DeepSeek Founded 2023 · Hangzhou, China

Website →

DeepSeek es un laboratorio de investigación de IA chino fundado en 2023 como subsidiaria de High-Flyer, uno de los mayores fondos de cobertura cuantitativos de China. El laboratorio se hizo ampliamente conocido a principios de 2025 cuando el lanzamiento de DeepSeek V3 y R1 provocó la mayor caída en un solo día en la capitalización de mercado de NVIDIA hasta esa fecha, mientras los inversores reevaluaban la intensidad de capital del desarrollo de modelos frontera a la luz de los menores costos de entrenamiento reportados por DeepSeek. DeepSeek es inusual entre los laboratorios frontera por su compromiso de lanzar modelos de pesos abiertos junto con su investigación propietaria, y por mantener una presencia activa en redes sociales que critica los precios de los modelos cerrados. Sus modelos de la serie V (V3 a V4-Pro) son ampliamente utilizados como modelos de codificación y razonamiento autoalojables en Occidente, a pesar del escrutinio regulatorio y de seguridad en curso sobre los modelos de IA de origen chino en varias jurisdicciones.

Casos de Uso

Para Qué Usar DeepSeek V4-Flash

Ingeniería de Software: DeepSeek V4-Flash obtiene un 79% en SWE-bench Verified — clasificado #9 de 13 modelos aquí registrados. Resuelve problemas reales de GitHub, escribe código de calidad de producción en múltiples lenguajes y maneja flujos de trabajo de codificación agente de varios pasos — una opción sólida para equipos de desarrollo de software asistidos por IA.
Razonamiento Científico y Técnico: DeepSeek V4-Flash obtiene un 88% en GPQA Diamond (#8 de 14 modelos), alrededor o por encima del nivel de referencia humano experto con doctorado. Maneja razonamiento científico exigente, resumen de literatura de investigación y tareas intensivas en conocimiento en disciplinas STEM.
Despliegues Autoalojados y Privados: DeepSeek V4-Flash es de pesos abiertos (13B/284B MoE parámetros) — sus pesos entrenados están disponibles públicamente para descarga y autodespliegue. Ejecútalo en tu propio hardware de GPU o nube privada para garantizar que los datos nunca salgan de tu entorno, elimina los costos de API por token a gran escala, o ajusta el modelo con conjuntos de datos propietarios.
Análisis de Documentos Extensos y Bases de Código: Con una ventana de contexto de 1M de tokens, DeepSeek V4-Flash puede ingerir repositorios de software completos, contratos legales extensos, informes de investigación del tamaño de un libro o historiales de conversación prolongados en una sola solicitud — lo que permite preguntas y respuestas profundas sobre documentos, razonamiento entre archivos de bases de código y resúmenes completos sin heurísticas de fragmentación ni tuberías RAG.
Programación Competitiva: DeepSeek V4-Flash obtiene un 91% en LiveCodeBench (#3 de 5 modelos), un punto de referencia resistente a la contaminación que se actualiza continuamente con nuevos problemas de programación competitiva. A este nivel maneja estructuras de datos avanzadas, algoritmos de grafos y desafíos de nivel de entrevista con alta fiabilidad.

Strengths & Limitations

Strengths

Sólida ingeniería de software — 79% SWE-bench Verified
Preguntas y respuestas científicas avanzadas — 88% GPQA Diamond
Programación competitiva — 91% LiveCodeBench
Despliegues autoalojados y con privacidad de datos (pesos abiertos)
Documentos muy extensos y grandes bases de código (contexto de 1M)

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Preguntas frecuentes

: DeepSeek V4-Flash es un modelo de IA avanzado adecuado para cargas de trabajo de producción exigentes, desarrollado por DeepSeek y lanzado en abril de 2026. Es conocido principalmente por su rendimiento en ingeniería de software del mundo real, con una puntuación del 79.0% en SWE-bench Verified.
: DeepSeek V4-Flash es un modelo de pesos abiertos. Sus pesos entrenados están disponibles públicamente para descarga, autoalojamiento y fine-tuning. Puedes ejecutarlo en tu propia infraestructura sin tarifas de API por token. Ten en cuenta que pesos abiertos no es lo mismo que código abierto: el código de entrenamiento y los datos pueden no ser completamente públicos.
: DeepSeek V4-Flash admite una ventana de contexto de 1M de tokens, lo suficientemente grande como para contener bases de código completas, documentos técnicos extensos o sesiones agente prolongadas sin truncamiento.
: DeepSeek V4-Flash ha sido evaluado en: SWE-bench Verified (79.0%), GPQA Diamond (88.1%), MMLU-Pro (86.2%), LiveCodeBench (91.6%), HLE (34.8%). Las puntuaciones etiquetadas como SR son auto-reportadas por el proveedor; las puntuaciones etiquetadas como 3P o AA han sido verificadas de forma independiente por terceros.
: Sí — DeepSeek V4-Flash está directamente disponible en FlowHunt. Puedes usarlo para construir agentes de IA, flujos de trabajo automatizados, chatbots y tuberías de procesamiento de documentos sin necesidad de configuración adicional.
: Puedes comparar DeepSeek V4-Flash con los 24 modelos registrados en el Ranking de IA de FlowHunt usando la tabla de puntos de referencia ordenable. La sección Clasificación de Puntos de Referencia en esta página muestra la posición de DeepSeek V4-Flash en cada punto de referencia en el que ha sido evaluado.

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