DeepSeek V4-Pro — Benchmarki, Możliwości i Zastosowania
DeepSeek V4-Pro to model AI o otwartych wagach od DeepSeek (49B/1,6T MoE), sklasyfikowany jako poziom Frontier z oknem kontekstowym 1M tokenów. Jest dostępny be...
6 min czytania
DeepSeek V4-Flash to zaawansowany model AI przeznaczony do wymagających obciążeń produkcyjnych, opracowany przez DeepSeek i wydany w kwietniu 2026 r. Jako model o otwartych wagach, jego wytrenowane wagi są publicznie dostępne — możesz go hostować samodzielnie, dostroić na własnych danych lub uruchomić lokalnie bez zależności od API. Okno kontekstowe o wielkości 1 mln tokenów jest wystarczająco duże, aby pomieścić całe bazy kodu, obszerne dokumenty techniczne lub długie sesje agentowe bez obcinania.
Na tablicy liderów AI FlowHunt jest jednym z 24 śledzonych modeli, ocenianym w 5 benchmarkach. Wyróżniające się wyniki: 86,2% w MMLU-Pro (#3 z 8); 91,6% w LiveCodeBench (#3 z 5); 34,8% w HLE (#5 z 6).
DeepSeek V4-Flash został wydany razem z V4-Pro 24 kwietnia 2026 r. jako lekki, niskoopóźnieniowy wariant czwartej generacji serii V. Wykorzystując 13B aktywnych parametrów z puli 284B MoE, V4-Flash osiąga 91,6% w LiveCodeBench — tylko 1,9 punktu procentowego mniej niż V4-Pro — przy znacznie niższym koszcie inferencji na token. Ta niemal równorzędność między Flash i Pro w programowaniu konkurencyjnym odzwierciedla charakterystyczną filozofię projektową DeepSeek: osiąganie wydajności bliskiej flagowym modelom przy mniejszej liczbie aktywnych parametrów poprzez kierowanie tokenów przez wyspecjalizowane sieci ekspertów. V4-Flash jest skierowany do segmentu o wysokiej przepustowości, w którym deweloperzy potrzebują możliwości kodowania zbliżonych do flagowych modeli, z czasem odpowiedzi API mierzonym w milisekundach.
Uwaga: Jakość bliska Pro za ułamek kosztów. ~2500 równoczesnych żądań.
- Data wydania
- Kwiecień 2026
- Parametry
- 13B/284B MoE
- Kontekst
- 1 mln tokenów
- Wagi
- Otwarte
- Poziom
- Advanced
- Dostawca
- 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 to chińskie laboratorium badawcze AI założone w 2023 roku jako spółka zależna High-Flyer, jednego z największych chińskich funduszy hedgingowych. Laboratorium stało się powszechnie znane na początku 2025 roku, kiedy premiera DeepSeek V3 i R1 spowodowała największy jednodniowy spadek kapitalizacji rynkowej NVIDIA w historii, gdy inwestorzy ponownie ocenili kapitałochłonność rozwoju modeli na czołowym poziomie w świetle rzekomo niższych kosztów trenowania DeepSeek. DeepSeek wyróżnia się wśród czołowych laboratoriów zaangażowaniem w udostępnianie modeli o otwartych wagach obok własnych badań oraz aktywną obecnością w mediach społecznościowych, gdzie krytykuje ceny zamkniętych modeli. Modele z serii V (od V3 do V4-Pro) są szeroko wykorzystywane na Zachodzie jako samodzielnie hostowalne modele do kodowania i rozumowania, mimo ciągłej kontroli regulacyjnej i bezpieczeństwa chińskich modeli AI w kilku jurysdykcjach.
Zastosowania
Do czego używać DeepSeek V4-Flash
- Inżynieria oprogramowania
DeepSeek V4-Flash uzyskuje 79% w SWE-bench Verified — zajmując #9 z 13 modeli śledzonych tutaj. Rozwiązuje rzeczywiste problemy z GitHub, pisze kod produkcyjnej jakości w wielu językach i obsługuje wieloetapowe sesje agentowe — to solidny wybór dla zespołów tworzących oprogramowanie wspomagane AI.
- Rozumowanie naukowe i techniczne
DeepSeek V4-Flash uzyskuje 88% w GPQA Diamond (#8 z 14 modeli), w okolicach lub powyżej poziomu bazowego ekspertów z doktoratem. Radzi sobie z wymagającym rozumowaniem naukowym, streszczaniem literatury badawczej i zadaniami wymagającymi dużej wiedzy w dziedzinach STEM.
- Wdrożenia samodzielne i prywatne
DeepSeek V4-Flash ma otwarte wagi (13B/284B MoE parametrów) — jego wytrenowane wagi są publicznie dostępne do pobrania i samodzielnego wdrożenia. Uruchom go na własnym sprzęcie GPU lub w prywatnej chmurze, aby mieć pewność, że dane nigdy nie opuszczą Twojego środowiska, wyeliminować koszty API za token przy większej skali lub dostroić model na własnych zestawach danych.
- Analiza długich dokumentów i baz kodu
Dzięki oknu kontekstowemu o wielkości 1 mln tokenów, DeepSeek V4-Flash może w jednym zapytaniu przetworzyć całe repozytoria oprogramowania, długie umowy prawne, raporty badawcze o objętości książki lub obszerne historie konwersacji — umożliwiając dogłębną analizę dokumentów, rozumowanie w poprzek plików kodu i kompleksowe streszczanie bez konieczności dzielenia na fragmenty czy stosowania potoków RAG.
- Programowanie konkurencyjne
DeepSeek V4-Flash uzyskuje 91% w LiveCodeBench (#3 z 5 modeli), benchmarku odpornym na kontaminację, stale odświeżanym o nowe problemy z programowania konkurencyjnego. Na tym poziomie radzi sobie z zaawansowanymi strukturami danych, algorytmami grafowymi i wyzwaniami na poziomie rozmów rekrutacyjnych z wysoką niezawodnością.
Strengths & Limitations
Strengths
- Silna inżynieria oprogramowania — 79% SWE-bench Verified
- Zaawansowane pytania i odpowiedzi naukowe — 88% GPQA Diamond
- Programowanie konkurencyjne — 91% LiveCodeBench
- Wdrożenia samodzielne i z zachowaniem prywatności danych (open-weight)
- Bardzo długie dokumenty i duże bazy kodu (kontekst 1 mln)
Przeglądaj pełną tablicę liderów modeli AI
Porównaj wszystkie 24 modele w 11 benchmarkach — sortowalne, z podaniem źródeł, aktualizowane w czerwcu 2026.
Najczęściej zadawane pytania
Dowiedz się więcej
Integracja z serwerem DeepSeek MCP
Zintegruj FlowHunt z serwerem DeepSeek MCP, aby wprowadzić zaawansowane modele językowe do swoich przepływów pracy AI. Bezpiecznie pośrednicz w wywołaniach API ...
4 min czytania
AI
DeepSeek
+5
Llama 4 Scout — Benchmarki, Możliwości i Zastosowania
Llama 4 Scout to model AI o otwartych wagach od Meta (17B/109B MoE (16 ekspertów)), sklasyfikowany jako poziom Established z oknem kontekstowym 10 mln tokenów. ...
4 min czytania