Wat is DeepSeek V4-Flash?

DeepSeek V4-Flash is een geavanceerd AI-model, geschikt voor veeleisende productieworkloads, ontwikkeld door DeepSeek en uitgebracht in april 2026. Het staat vooral bekend om zijn prestaties op het gebied van software-engineering in de praktijk, met een score van 79,0% op SWE-bench Verified.

Is DeepSeek V4-Flash open-source of open-weight?

DeepSeek V4-Flash is een open-weight model. De getrainde gewichten zijn openbaar beschikbaar om te downloaden, zelf te hosten en te finetunen. U kunt het op uw eigen infrastructuur draaien zonder API-kosten per token. Let op: open-weight is niet hetzelfde als open-source; de trainingscode en -gegevens zijn mogelijk niet volledig openbaar.

Wat is het contextvenster van DeepSeek V4-Flash?

DeepSeek V4-Flash ondersteunt een contextvenster van 1M tokens, groot genoeg om volledige codebases, uitgebreide technische documenten of langdurige agent-sessies zonder afkapping te verwerken.

Op welke benchmarks is DeepSeek V4-Flash geëvalueerd?

DeepSeek V4-Flash is geëvalueerd op: SWE-bench Verified (79,0%), GPQA Diamond (88,1%), MMLU-Pro (86,2%), LiveCodeBench (91,6%), HLE (34,8%). Scores met SR zijn zelf gerapporteerd door de aanbieder; scores met 3P of AA zijn onafhankelijk geverifieerd door derden.

Is DeepSeek V4-Flash beschikbaar in FlowHunt?

Ja — DeepSeek V4-Flash is direct beschikbaar in FlowHunt. U kunt het gebruiken om AI-agents, geautomatiseerde workflows, chatbots en documentverwerkingspijplijnen te bouwen zonder extra installatie.

Hoe verhoudt DeepSeek V4-Flash zich tot andere AI-modellen?

U kunt DeepSeek V4-Flash vergelijken met alle 24 modellen die worden bijgehouden op de FlowHunt AI Leaderboard met behulp van de sorteerbare benchmarktabel. De rubriek Benchmark Rankings op deze pagina toont de positie van DeepSeek V4-Flash op elke benchmark waarop het is geëvalueerd.

DeepSeek

DeepSeek V4-Flash

AdvancedOpen-weightAvailable in FlowHunt

Try in FlowHunt

DeepSeek V4-Flash is een geavanceerd AI-model, geschikt voor veeleisende productieworkloads, ontwikkeld door DeepSeek en uitgebracht in april 2026. Als open-weight model zijn de getrainde gewichten openbaar beschikbaar — u kunt het zelf hosten, finetunen op eigen data, of on-premise draaien zonder API-afhankelijkheden. Het contextvenster van 1M tokens is groot genoeg om volledige codebases, uitvoerige technische documenten of langdurige agent-sessies zonder afkapping te verwerken.

Op de FlowHunt AI Leaderboard is het een van de 24 bijgehouden modellen, geëvalueerd op 5 benchmarks. Opvallende scores: 86,2% op MMLU-Pro (#3 van 8); 91,6% op LiveCodeBench (#3 van 5); 34,8% op HLE (#5 van 6).

DeepSeek V4-Flash werd samen met V4-Pro op 24 april 2026 uitgebracht als de lichtgewicht, lage-latentie variant van de vierde generatie V-serie. Met 13B actieve parameters uit een totale MoE-pool van 284B behaalt V4-Flash 91,6% op LiveCodeBench — slechts 1,9 procentpunt achter V4-Pro — tegen aanzienlijk lagere inferentiekosten per token. Deze bijna-gelijkwaardigheid tussen Flash en Pro op het gebied van competitief programmeren weerspiegelt DeepSeeks kenmerkende ontwerpfilosofie: bijna-vlaggenschipprestaties leveren met een kleiner aantal actieve parameters door tokens via gespecialiseerde expert-netwerken te routeren. V4-Flash richt zich op het hoge-doorvoersegment waar ontwikkelaars bijna-geavanceerde codeermogelijkheden nodig hebben met API-responsetijden gemeten in milliseconden.

Let op: Bijna-Pro-kwaliteit voor een fractie van de kosten. ~2.500 gelijktijdige verzoeken.

Try in FlowHunt

Uitgebracht: April 2026
Parameters: 13B/284B MoE
Context: 1M tokens
Gewichten: Open
Niveau: Advanced
Aanbieder: 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 is een Chinees AI-onderzoekslaboratorium dat in 2023 werd opgericht als dochteronderneming van High-Flyer, een van de grootste kwantitatieve hedgefondsen van China. Het laboratorium werd begin 2025 algemeen bekend toen de release van DeepSeek V3 en R1 de grootste dagelijkse daling in de marktkapitalisatie van NVIDIA tot die datum veroorzaakte, omdat investeerders de kapitaalintensiteit van de ontwikkeling van geavanceerde modellen heroverwogen in het licht van de gerapporteerde lagere trainingskosten van DeepSeek. DeepSeek is ongebruikelijk onder geavanceerde laboratoria vanwege haar toewijding aan het uitbrengen van open-gewicht modellen naast haar eigen onderzoek, en het voeren van een actieve aanwezigheid op sociale media die kritiek levert op de prijsstelling van gesloten modellen. De V-serie modellen (V3 tot en met V4-Pro) worden in het Westen veel gebruikt als zelf-hostbare codeer- en redeneermodellen, ondanks voortdurend regelgevend en beveiligingstoezicht op AI-modellen van Chinese oorsprong in verschillende rechtsgebieden.

Gebruiksscenario's

Waarvoor DeepSeek V4-Flash te Gebruiken

Software-engineering: DeepSeek V4-Flash scoort 79% op SWE-bench Verified — gerangschikt op #9 van 13 hier bijgehouden modellen. Het lost echte GitHub-issues op, schrijft productiekwaliteit-code in meerdere talen en verwerkt meerstaps agentische workflows — een sterke keuze voor AI-ondersteunde softwareontwikkelingsteams.
Wetenschappelijk & Technisch Redeneren: DeepSeek V4-Flash scoort 88% op GPQA Diamond (#8 van 14 modellen), rond of boven de menselijke PhD-expert-baseline. Het kan veeleisend wetenschappelijk redeneren, samenvatting van onderzoeksliteratuur en kennisintensieve taken aan in bètawetenschappelijke disciplines.
Zelfgehoste & Privé Implementaties: DeepSeek V4-Flash is open-weight (13B/284B MoE-parameters) — de getrainde gewichten zijn openbaar beschikbaar om te downloaden en zelf te implementeren. Draai het op uw eigen GPU-hardware of private cloud om te zorgen dat data uw omgeving nooit verlaat, elimineer API-kosten per token op schaal, of finetune het model op eigen datasets.
Lange Documenten & Codebase-analyse: Met een contextvenster van 1M tokens kan DeepSeek V4-Flash volledige softwarerepository's, lange juridische contracten, boeklange onderzoeksrapporten of uitgebreide gespreksgeschiedenissen in één enkele prompt verwerken — dit maakt diepgaande documentvraagbeantwoording, redeneren over cross-bestand-codebases en uitgebreide samenvatting mogelijk zonder chunking-heuristieken of RAG-pijplijnen.
Competitief Programmeren: DeepSeek V4-Flash scoort 91% op LiveCodeBench (#3 van 5 modellen), een contaminatiebestendige benchmark die continu wordt vernieuwd met nieuwe competitieve programmeerproblemen. Op dit niveau verwerkt het geavanceerde datastructuren, graafalgoritmen en interview-niveau uitdagingen met hoge betrouwbaarheid.

Strengths & Limitations

Strengths

Sterke software-engineering — 79% SWE-bench Verified
Geavanceerde wetenschappelijke Q&A — 88% GPQA Diamond
Competitief programmeren — 91% LiveCodeBench
Zelfgehoste & data-privé implementaties (open-weight)
Zeer lange documenten en grote codebases (1M context)

Meer om te Vergelijken

Gerelateerde AI-modellen

Bekijk het Volledige AI-model Leaderboard

Vergelijk alle 24 modellen op 11 benchmarks — sorteerbaar, met bronvermelding en bijgewerkt juni 2026.

← Terug naar AI Leaderboard Probeer in FlowHunt

Veelgestelde vragen

: DeepSeek V4-Flash is een geavanceerd AI-model, geschikt voor veeleisende productieworkloads, ontwikkeld door DeepSeek en uitgebracht in april 2026. Het staat vooral bekend om zijn prestaties op het gebied van software-engineering in de praktijk, met een score van 79,0% op SWE-bench Verified.
: DeepSeek V4-Flash is een open-weight model. De getrainde gewichten zijn openbaar beschikbaar om te downloaden, zelf te hosten en te finetunen. U kunt het op uw eigen infrastructuur draaien zonder API-kosten per token. Let op: open-weight is niet hetzelfde als open-source; de trainingscode en -gegevens zijn mogelijk niet volledig openbaar.
: DeepSeek V4-Flash ondersteunt een contextvenster van 1M tokens, groot genoeg om volledige codebases, uitgebreide technische documenten of langdurige agent-sessies zonder afkapping te verwerken.
: DeepSeek V4-Flash is geëvalueerd op: SWE-bench Verified (79,0%), GPQA Diamond (88,1%), MMLU-Pro (86,2%), LiveCodeBench (91,6%), HLE (34,8%). Scores met SR zijn zelf gerapporteerd door de aanbieder; scores met 3P of AA zijn onafhankelijk geverifieerd door derden.
: Ja — DeepSeek V4-Flash is direct beschikbaar in FlowHunt. U kunt het gebruiken om AI-agents, geautomatiseerde workflows, chatbots en documentverwerkingspijplijnen te bouwen zonder extra installatie.
: U kunt DeepSeek V4-Flash vergelijken met alle 24 modellen die worden bijgehouden op de FlowHunt AI Leaderboard met behulp van de sorteerbare benchmarktabel. De rubriek Benchmark Rankings op deze pagina toont de positie van DeepSeek V4-Flash op elke benchmark waarop het is geëvalueerd.

Meer informatie

DeepSeek V4-Pro — Benchmarks, mogelijkheden en gebruiksscenario's

DeepSeek V4-Pro is een open-weight AI-model van DeepSeek (49B/1,6T MoE), geclassificeerd als Frontier-niveau met een contextvenster van 1M tokens. Het is direct...

Apr 24, 2026 5 min lezen

DeepSeek MCP Server-integratie

Integreer FlowHunt met DeepSeek MCP Server om geavanceerde taalmodellen in je AI-workflows te brengen. Proxy DeepSeek API-aanroepen veilig, maak anoniem gebruik...

Aug 12, 2025 4 min lezen

AI DeepSeek +5

Deepseek Thinker MCP

Integreer FlowHunt met Deepseek Thinker MCP om geavanceerd AI-redeneren mogelijk te maken, dubbele deploy-modi via OpenAI API of Ollama, en gestructureerde stap...

Aug 12, 2025 3 min lezen

AI Deepseek +4