DeepSeek V4-Flash — Benchmarki, Możliwości i Zastosowania
DeepSeek V4-Flash to model AI o otwartych wagach od DeepSeek (13B/284B MoE), sklasyfikowany jako poziom zaawansowany (Advanced) z oknem kontekstowym 1 mln token...
5 min czytania
DeepSeek V4-Pro to najwyższej klasy model AI typu frontier, opracowany przez DeepSeek i wydany w kwietniu 2026 roku. Jako model o otwartych wagach, jego wytrenowane wagi są publicznie dostępne — możesz hostować go samodzielnie, dostrajać na własnych danych lub uruchamiać lokalnie bez zależności od API. Okno kontekstowe o wielkości 1 miliona tokenów jest wystarczająco duże, aby pomieścić całe bazy kodu, obszerne dokumenty techniczne lub rozbudowane sesje agencyjne bez obcinania treści.
Na liście rankingowej AI FlowHunt jest jednym z 24 śledzonych modeli, ocenianym w 9 benchmarkach. Wyróżniające się wyniki: 93,5% w LiveCodeBench (1. miejsce z 5); 87,5% w MMLU-Pro (2. miejsce z 8); 46,0% w ARC-AGI-2 (3. miejsce z 3).
DeepSeek V4-Pro został wydany 24 kwietnia 2026 roku jako flagowy model czwartej generacji serii V. Osiągnął 93,5% w LiveCodeBench w momencie premiery — najwyższy wynik w programowaniu konkursowym spośród wszystkich mierzonych modeli — oraz najwyższy samodzielnie raportowany wynik SWE-bench Verified spoza Claude Fable 5, wynoszący 80,6%. Premiera wywołała znaczną dyskusję, gdy CAISI niezależnie zmierzyło wynik V4-Pro w SWE-bench na 74,0% zamiast raportowanych przez DeepSeek 80,6% — różnica 6,6 punktu, którą DeepSeek przypisał różnicom w scaffoldingu i budżecie tokenów w konfiguracji testowej. Jako model o otwartych wagach z oknem kontekstowym 1M i architekturą 49B/1,6T MoE, V4-Pro stał się wiodącą opcją do samodzielnego hostowania dla zespołów stawiających na wydajność w kodowaniu z pełną kontrolą nad danymi.
Uwaga: Rozbieżność SWE-bench: SR 80,6% vs CAISI 74%. LiveCodeBench 93,5% to najwyższy raportowany wynik.
- Data wydania
- Kwiecień 2026
- Parametry
- 49B/1,6T MoE
- Kontekst
- 1M tokenów
- Wagi
- Otwarte
- Poziom
- Frontier
- Dostawca
- 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 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-Pro
- Inżynieria oprogramowania
DeepSeek V4-Pro osiąga 80% w SWE-bench Verified — zajmuje 6. miejsce z 13 modeli śledzonych tutaj. Rozwiązuje rzeczywiste problemy z GitHub, pisze kod produkcyjnej jakości w wielu językach i obsługuje wieloetapowe agencyjne przepływy pracy w kodowaniu — to solidny wybór dla zespołów rozwijających oprogramowanie z wsparciem AI.
- Rozumowanie naukowe i techniczne
Z wynikiem 90% w GPQA Diamond (6. miejsce z 14 modeli), DeepSeek V4-Pro przekracza bazową linię ~65% ludzkich ekspertów z doktoratem w zakresie biologii, chemii i fizyki na poziomie studiów doktoranckich. Używaj go do syntezy literatury naukowej, oceny hipotez, medycznych i prawniczych Q&A oraz interdyscyplinarnych zadań badawczych, gdzie liczy się głęboka wiedza dziedzinowa.
- Agencyjna automatyzacja CLI
DeepSeek V4-Pro osiąga 67% w Terminal-Bench (4. miejsce z 8 modeli), co czyni go kompetentnym w typowych skryptach powłoki, przepływach pracy w wierszu poleceń i lekkich zadaniach administracji systemem w potokach agencyjnych.
- Wdrożenia samodzielne i prywatne
DeepSeek V4-Pro ma otwarte wagi (49B/1,6T MoE parametrów) — jego wytrenowane wagi są publicznie dostępne do pobrania i samodzielnego wdrożenia. Uruchom go na własnym sprzęcie GPU lub w prywatnej chmurze, aby dane nigdy nie opuściły Twojego środowiska, wyeliminować koszty API za tokeny przy skali, lub dostroić model na własnych zestawach danych.
- Analiza długich dokumentów i baz kodu
Dzięki oknu kontekstowemu o wielkości 1M tokenów, DeepSeek V4-Pro może przetworzyć całe repozytoria oprogramowania, długie kontrakty prawne, raporty badawcze o objętości książki lub rozległe historie rozmów w jednym promptcie — umożliwiając dogłębne Q&A dokumentów, wieloplikowe rozumowanie baz kodu i kompleksowe podsumowywanie bez heurystyk dzielenia na fragmenty czy potoków RAG.
- Programowanie konkursowe
DeepSeek V4-Pro osiąga 93% w LiveCodeBench (1. miejsce z 5 modeli), benchmarku odpornym na kontaminację, stale odświeżanym nowymi problemami z programowania konkursowego. Na tym poziomie radzi sobie z zaawansowanymi strukturami danych, algorytmami grafowymi i wyzwaniami na poziomie rozmowy kwalifikacyjnej z wysoką niezawodnością.
Strengths & Limitations
Strengths
- Silna inżynieria oprogramowania — 80% SWE-bench Verified
- Naukowe rozumowanie na poziomie magisterskim — 90% GPQA Diamond
- Programowanie konkursowe — 93% LiveCodeBench
- Złożona inteligencja — 52 pkt AA Intelligence Index (niezależny)
- Wdrożenia samodzielne z zachowaniem prywatności danych (otwarte wagi)
- Bardzo długie dokumenty i duże bazy kodu (kontekst 1M)
Przeglądaj pełną listę rankingową modeli AI
Porównaj wszystkie 24 modele w 11 benchmarkach — sortowalne, ze źródłami, aktualizowane w czerwcu 2026.
Najczęściej zadawane pytania
Dowiedz się więcej
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
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