DeepSeek Advanced Poids ouverts Disponible dans FlowHunt

DeepSeek V4-Flash

DeepSeek V4-Flash est un modèle d’IA avancé adapté aux charges de travail de production exigeantes, développé par DeepSeek et publié en avril 2026. En tant que modèle à poids ouverts, ses poids entraînés sont disponibles publiquement — vous pouvez l’héberger vous-même, l’affiner sur des données propriétaires ou l’exécuter sur site sans dépendances API. La fenêtre de contexte de 1 million de tokens est suffisamment grande pour contenir des bases de code entières, de longs documents techniques ou des sessions agentiques étendues sans troncature.

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DeepSeek V4-Flash a été publié aux côtés de V4-Pro le 24 avril 2026 en tant que variante légère et à faible latence de la quatrième génération de la série V. Cette quasi-parité entre Flash et Pro en programmation compétitive reflète la philosophie de conception emblématique de DeepSeek : atteindre des performances proches du modèle phare avec un nombre réduit de paramètres actifs en routant les tokens via des réseaux d’experts spécialisés. V4-Flash cible le segment à haut débit où les développeurs ont besoin de capacités de codage proches de la frontière avec des temps de réponse API mesurés en millisecondes.
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Benchmarks

Chaque score n'apparaît qu'une fois, avec son rang parmi les modèles suivis et l'indication de qui l'a mesuré.

Comparé aux modèles de niveau Advanced sur la même échelle
  • DeepSeek V4-Flashce modèle
  • Mistral Large 4ce modèle est en tête sur 0 sur 3
  • Claude Sonnet 5.5ce modèle est en tête sur 0 sur 3
Vérifié évaluateur indépendant, compte pour le classement Autodéclaré publié par DeepSeek, affiché mais non classé
Général

AA Intelligence Index

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

Source ↗

DeepSeek V4-Flash 24,2 Mistral Large 4 38,4 Claude Sonnet 5.5 56,0
#33sur 45 Vérifié
Programmation

DeepSWE

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

Source ↗

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

SWE-bench Verified

500 verified GitHub issues. Saturated at the frontier.

DeepSeek V4-Flash 79,0% Mistral Large 4 Aucun score Claude Sonnet 5.5 Aucun score
Non classé Autodéclaré
Agents

Terminal-Bench 4.0

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

Source ↗

DeepSeek V4-Flash 2,5% Mistral Large 4 26,8% Claude Sonnet 5.5 63,6%
#27sur 36 Vérifié
Raisonnement

GPQA Diamond

Graduate-level science questions that search cannot answer.

Source ↗Aussi : Autodéclaré 88,1%

DeepSeek V4-Flash 89,4% Mistral Large 4 Aucun score Claude Sonnet 5.5 Aucun score
#24sur 37 Vérifié

À quoi utiliser DeepSeek V4-Flash

Génie logiciel

Il résout de véritables problèmes GitHub, écrit du code de qualité production dans plusieurs langages et gère des sessions agentiques multi-étapes — un choix solide pour les équipes de développement logiciel assistées par l'IA.

Raisonnement scientifique et technique

Il gère le raisonnement scientifique exigeant, la synthèse de littérature de recherche et les tâches nécessitant des connaissances approfondies dans les disciplines STEM.

Déploiements auto-hébergés et privés

DeepSeek V4-Flash est à poids ouverts (13B/284B MoE paramètres) — ses poids entraînés sont disponibles publiquement pour téléchargement et auto-déploiement. Exécutez-le sur votre propre matériel GPU ou cloud privé pour garantir que vos données ne quittent jamais votre environnement, éliminez les coûts API par token à grande échelle, ou affinez le modèle sur des ensembles de données propriétaires.

Analyse de longs documents et de bases de code

Avec une fenêtre de contexte d'un million de tokens, DeepSeek V4-Flash peut ingérer des dépôts logiciels entiers, de longs contrats juridiques, des rapports de recherche de la taille d'un livre ou des historiques de conversation étendus en une seule invite — permettant des questions-réponses approfondies sur des documents, un raisonnement inter-fichiers sur des bases de code et une synthèse complète sans heuristiques de découpage ni pipelines RAG.

Programmation compétitive

À ce niveau, il gère les structures de données avancées, les algorithmes de graphes et les défis de type entretien avec une grande fiabilité.

Points forts et limites

Points forts

  • Solide en génie logiciel
  • Questions-réponses scientifiques avancées
  • Programmation compétitive
  • Déploiements auto-hébergés et respectueux des données (poids ouverts)
  • Très longs documents et grandes bases de code (contexte 1M)

Utilisez-le dans FlowHunt

Utilisez DeepSeek V4-Flash dans n'importe quel flow, aux côtés de vos propres outils et sources de connaissances.

  1. 1Ouvrez un flow ou créez-en un à partir d'un modèle
  2. 2Ajoutez un composant AI Agent ou Generator
  3. 3Choisissez DeepSeek V4-Flash dans le sélecteur de modèle

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À propos de DeepSeek Hangzhou, China · Fondé 2023 · deepseek.com

DeepSeek est un laboratoire de recherche en IA chinois fondé en 2023 en tant que filiale de High-Flyer, l'un des plus grands fonds spéculatifs quantitatifs de Chine. Le laboratoire est devenu largement connu au début de l'année 2025 lorsque la publication de DeepSeek V3 et R1 a provoqué la plus forte baisse en un seul jour de la capitalisation boursière de NVIDIA à ce jour, les investisseurs réévaluant l'intensité capitalistique du développement de modèles de pointe à la lumière des coûts d'entraînement inférieurs annoncés par DeepSeek. DeepSeek est inhabituel parmi les laboratoires de pointe par son engagement à publier des modèles à poids ouverts parallèlement à ses recherches propriétaires, et par sa présence active sur les réseaux sociaux critiquant la tarification des modèles fermés. Ses modèles de la série V (V3 à V4-Pro) sont largement utilisés comme modèles de codage et de raisonnement auto-hébergeables en Occident, malgré un examen réglementaire et de sécurité constant des modèles d'IA d'origine chinoise dans plusieurs juridictions.

deepseek.com ↗

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Comparez tous les modèles suivis sur des benchmarks de programmation, d'agents et de raisonnement, chaque score étant indiqué comme vérifié ou autodéclaré.

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Questions fréquemment posées

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