DeepSeek V4-Flash — Benchmark, Capacità e Casi d'Uso
DeepSeek V4-Flash è un modello AI open-weight di DeepSeek (13B/284B MoE), classificato come livello Advanced con una finestra di contesto di 1 milione di token....
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DeepSeek V4-Pro è un modello AI frontier di alto livello, sviluppato da DeepSeek e rilasciato ad aprile 2026. Come modello open-weight, i suoi pesi addestrati sono disponibili pubblicamente — puoi ospitarlo autonomamente, metterlo a punto su dati proprietari o eseguirlo on-premise senza dipendenze API. La finestra di contesto di 1 milione di token è sufficientemente ampia da contenere interi codebase, lunghi documenti tecnici o sessioni agentiche estese senza troncamenti.
Nella Classifica AI di FlowHunt è uno dei 24 modelli monitorati, valutato su 9 benchmark. Punteggi di rilievo: 93,5% su LiveCodeBench (#1 su 5); 87,5% su MMLU-Pro (#2 su 8); 46,0% su ARC-AGI-2 (#3 su 3).
DeepSeek V4-Pro è stato rilasciato il 24 aprile 2026 come modello di punta della quarta generazione della serie V di DeepSeek. Al momento del lancio ha raggiunto il 93,5% su LiveCodeBench — il punteggio più alto mai registrato nella programmazione competitiva tra tutti i modelli misurati — e ha ottenuto il punteggio SWE-bench Verified auto-dichiarato più alto al di fuori di Claude Fable 5, con l'80,6%. Il rilascio ha generato notevole discussione quando CAISI ha misurato indipendentemente il punteggio SWE-bench di V4-Pro al 74,0% invece dell'80,6% riportato da DeepSeek — un divario di 6,6 punti che DeepSeek ha attribuito a differenze nello scaffolding e nel budget di token nella configurazione di valutazione. Come modello open-weight con una finestra di contesto di 1 milione di token e architettura MoE 49B/1.6T, V4-Pro è diventato l’opzione auto-ospitabile leader per i team che privilegiano le prestazioni di coding con il pieno controllo dei dati.
Nota: Discrepanza SWE-bench: SR 80,6% vs CAISI 74%. LiveCodeBench 93,5% valore più alto riportato.
- Rilasciato
- Aprile 2026
- Parametri
- 49B/1.6T MoE
- Contesto
- 1 milione di token
- Pesi
- Aperti
- Livello
- Frontier
- Fornitore
- 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 è un laboratorio di ricerca cinese sull'IA fondato nel 2023 come sussidiaria di High-Flyer, uno dei più grandi hedge fund quantitativi della Cina. Il laboratorio è diventato ampiamente noto all'inizio del 2025 quando il rilascio di DeepSeek V3 e R1 ha innescato il più grande calo giornaliero della capitalizzazione di mercato di NVIDIA fino a quella data, poiché gli investitori hanno rivalutato l'intensità di capitale dello sviluppo di modelli frontier alla luce dei costi di addestramento inferiori riportati da DeepSeek. DeepSeek è insolito tra i laboratori frontier per il suo impegno nel rilasciare modelli a pesi aperti insieme alla sua ricerca proprietaria, e per mantenere una presenza attiva sui social media che critica i prezzi dei modelli chiusi. I suoi modelli della serie V (da V3 a V4-Pro) sono ampiamente utilizzati come modelli di codifica e ragionamento auto-ospitabili in Occidente, nonostante il continuo scrutinio normativo e di sicurezza dei modelli di IA di origine cinese in diverse giurisdizioni.
Casi d'Uso
Per Cosa Usare DeepSeek V4-Pro
- Ingegneria del Software
DeepSeek V4-Pro ottiene un punteggio dell'80% su SWE-bench Verified — classificato #6 su 13 modelli monitorati qui. Risolve problemi reali su GitHub, scrive codice di qualità produttiva in più linguaggi e gestisce flussi di lavoro di coding agentici multi-step — una scelta solida per i team di sviluppo software assistiti dall'AI.
- Ragionamento Scientifico e Tecnico
Con il 90% su GPQA Diamond (#6 su 14 modelli), DeepSeek V4-Pro supera la soglia di base umana (~65%) dei dottorandi esperti su domande di biologia, chimica e fisica a livello universitario avanzato. Utilizzalo per sintesi di letteratura scientifica, valutazione di ipotesi, Q&A medico e legale e attività di ricerca multidisciplinare dove è richiesta una conoscenza approfondita del dominio.
- Automazione CLI Agentica
DeepSeek V4-Pro raggiunge il 67% su Terminal-Bench (#4 su 8 modelli), rendendolo competente per script shell comuni, flussi di lavoro da riga di comando e attività leggere di amministrazione di sistema all'interno di pipeline agentiche.
- Distribuzioni Auto-Ospitate e Private
DeepSeek V4-Pro è open-weight (parametri 49B/1.6T MoE) — i suoi pesi addestrati sono disponibili pubblicamente per il download e l'auto-distribuzione. Eseguilo sulla tua GPU o sul tuo cloud privato per garantire che i dati non lascino mai il tuo ambiente, elimina i costi API per token su larga scala o metti a punto il modello su dataset proprietari.
- Analisi di Documenti Lunghi e Codebase
Con una finestra di contesto di 1 milione di token, DeepSeek V4-Pro può elaborare interi repository software, lunghi contratti legali, rapporti di ricerca della lunghezza di un libro o estese cronologie di conversazione in un unico prompt — consentendo Q&A approfonditi sui documenti, ragionamento cross-file sui codebase e riepiloghi completi senza euristiche di suddivisione o pipeline RAG.
- Programmazione Competitiva
DeepSeek V4-Pro ottiene il 93% su LiveCodeBench (#1 su 5 modelli), un benchmark resistente alla contaminazione, costantemente aggiornato con nuovi problemi di programmazione competitiva. A questo livello gestisce strutture dati avanzate, algoritmi grafici e sfide a livello di colloquio con elevata affidabilità.
Strengths & Limitations
Strengths
- Forte ingegneria del software — 80% SWE-bench Verified
- Ragionamento scientifico a livello universitario — 90% GPQA Diamond
- Programmazione competitiva — 93% LiveCodeBench
- Intelligenza composita — 52 pts AA Intelligence Index (indipendente)
- Distribuzioni auto-ospitate e dati privati (open-weight)
- Documenti molto lunghi e codebase di grandi dimensioni (contesto 1 milione)
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Domande frequenti
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