DeepSeek V4-Flash — Benchmark, capacités et cas d'utilisation
DeepSeek V4-Flash est un modèle d'IA à poids ouverts de DeepSeek (13B/284B MoE), classé au niveau Avancé avec une fenêtre de contexte de 1 million de tokens. Il...
5 min de lecture
DeepSeek V4-Pro est un modèle d’IA frontalier de premier plan, 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 dépendre d’une 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.
Sur le classement IA FlowHunt, il fait partie des 24 modèles suivis, évalués sur 9 benchmarks. Scores remarquables : 93,5 % sur LiveCodeBench (#1 sur 5) ; 87,5 % sur MMLU-Pro (#2 sur 8) ; 46,0 % sur ARC-AGI-2 (#3 sur 3).
DeepSeek V4-Pro a été publié le 24 avril 2026 en tant que modèle phare de la quatrième génération de la série V de DeepSeek. Il a obtenu 93,5 % sur LiveCodeBench dès son lancement — le score de programmation compétitive le plus élevé de tous les modèles mesurés — et a affiché le score SWE-bench Verified autodéclaré le plus élevé après Claude Fable 5, à 80,6 %. La publication a suscité d’importantes discussions lorsque CAISI a mesuré indépendamment le score SWE-bench de V4-Pro à 74,0 % plutôt que les 80,6 % rapportés par DeepSeek — un écart de 6,6 points que DeepSeek a attribué à des différences d’infrastructure d’évaluation et de budget de tokens dans la configuration. En tant que modèle à poids ouverts avec une fenêtre de contexte de 1M et une architecture MoE de 49B/1,6T, V4-Pro est devenu l’option leader auto-hébergeable pour les équipes privilégiant les performances de codage avec un contrôle total des données.
Remarque : Écart SWE-bench : SR 80,6 % vs CAISI 74 %. LiveCodeBench 93,5 % le plus élevé rapporté.
- Date de sortie
- Avril 2026
- Paramètres
- 49B/1,6T MoE
- Contexte
- 1M tokens
- Poids
- Ouverts
- Niveau
- Frontier
- Fournisseur
- 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 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.
Cas d'utilisation
À quoi utiliser DeepSeek V4-Pro
- Génie logiciel
DeepSeek V4-Pro obtient un score de 80 % sur SWE-bench Verified — classé #6 sur 13 modèles suivis ici. Il résout de vrais problèmes GitHub, écrit du code de qualité production dans plusieurs langages et gère des flux de codage agentiques en plusieurs étapes — un choix solide pour les équipes de développement logiciel assisté par IA.
- Raisonnement scientifique et technique
Avec 90 % sur GPQA Diamond (#6 sur 14 modèles), DeepSeek V4-Pro dépasse la référence humaine experte (PhD) d'environ 65 % sur des questions de biologie, chimie et physique de niveau graduate. Utilisez-le pour la synthèse de littérature scientifique, l'évaluation d'hypothèses, les questions-réponses médicales et juridiques, et les tâches de recherche pluridisciplinaires où une connaissance approfondie du domaine est essentielle.
- Automatisation CLI agentique
DeepSeek V4-Pro atteint 67 % sur Terminal-Bench (#4 sur 8 modèles), ce qui le rend compétent pour les scripts shell courants, les flux de travail en ligne de commande et les tâches légères d'administration système dans des pipelines agentiques.
- Déploiements auto-hébergés et privés
DeepSeek V4-Pro est à poids ouverts (49B/1,6T paramètres MoE) — ses poids entraînés sont disponibles publiquement pour téléchargement et auto-déploiement. Exécutez-le sur votre propre matériel GPU ou cloud privé pour garantir que les données ne quittent jamais votre environnement, éliminez les coûts d'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 de 1M de tokens, DeepSeek V4-Pro peut ingérer des dépôts logiciels entiers, de longs contrats juridiques, des rapports de recherche de la taille d'un livre ou de vastes historiques de conversation en une seule requête — permettant des questions-réponses approfondies sur les documents, un raisonnement transversal sur les fichiers de code et une synthèse complète sans heuristiques de découpage ni pipelines RAG.
- Programmation compétitive
DeepSeek V4-Pro obtient 93 % sur LiveCodeBench (#1 sur 5 modèles), un benchmark résistant à la contamination, continuellement actualisé avec de nouveaux problèmes de programmation compétitive. À ce niveau, il gère les structures de données avancées, les algorithmes de graphes et les défis de niveau entretien avec une grande fiabilité.
Strengths & Limitations
Strengths
- Génie logiciel solide — 80 % SWE-bench Verified
- Raisonnement scientifique de niveau graduate — 90 % GPQA Diamond
- Programmation compétitive — 93 % LiveCodeBench
- Intelligence composite — 52 pts AA Intelligence Index (indépendant)
- Déploiements auto-hébergés et données privées (poids ouverts)
- Documents très longs et grandes bases de code (contexte 1M)
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Questions fréquemment posées
En savoir plus
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