Vad är DeepSeek V4-Flash?

DeepSeek V4-Flash är en avancerad AI-modell som passar för krävande produktionsarbetsbelastningar, utvecklad av DeepSeek och lanserad i april 2026. Den är mest känd för sin verklighetsbaserade mjukvaruutvecklingsprestanda med 79,0 % på SWE-bench Verified.

Är DeepSeek V4-Flash öppen källkod eller öppna vikter?

DeepSeek V4-Flash är en modell med öppna vikter. Dess tränade vikter är offentligt tillgängliga för nedladdning, egen hosting och finjustering. Du kan köra den på egen infrastruktur utan API-avgifter per token. Observera att öppna vikter inte är samma sak som öppen källkod: träningskoden och datan är kanske inte fullt offentliga.

Vilka benchmarktester har DeepSeek V4-Flash utvärderats på?

DeepSeek V4-Flash har utvärderats på: SWE-bench Verified (79,0 %), GPQA Diamond (88,1 %), MMLU-Pro (86,2 %), LiveCodeBench (91,6 %), HLE (34,8 %). Poäng märkta SR är självrapporterade av leverantören; poäng märkta 3P eller AA har oberoende verifierats av tredje part.

Finns DeepSeek V4-Flash tillgänglig i FlowHunt?

Ja — DeepSeek V4-Flash är direkt tillgänglig i FlowHunt. Du kan använda den för att bygga AI-agenter, automatiserade arbetsflöden, chattbotar och dokumentbearbetningspipor utan ytterligare installation.

Hur jämför sig DeepSeek V4-Flash med andra AI-modeller?

Du kan jämföra DeepSeek V4-Flash med alla 24 modeller som spåras på FlowHunt AI Leaderboard med hjälp av den sorterbara benchmarktabellen. Avsnittet Benchmark Rankings på denna sida visar DeepSeek V4-Flashs position på varje benchmark som den har utvärderats på.

DeepSeek

DeepSeek V4-Flash

AdvancedOpen-weightAvailable in FlowHunt

Try in FlowHunt

DeepSeek V4-Flash är en avancerad AI-modell som passar för krävande produktionsarbetsbelastningar, utvecklad av DeepSeek och lanserad i april 2026. Som en modell med öppna vikter är dess tränade vikter offentligt tillgängliga — du kan själv hosta den, finjustera den på proprietär data eller köra den lokalt utan API-beroenden. Kontextfönstret på 1 miljon token är tillräckligt stort för att rymma hela kodbaser, långa tekniska dokument eller utökade agentiska sessioner utan trunkering.

På FlowHunt AI Leaderboard är den en av 24 spårade modeller, utvärderade över 5 benchmarktester. Framstående poäng: 86,2 % på MMLU-Pro (#3 av 8); 91,6 % på LiveCodeBench (#3 av 5); 34,8 % på HLE (#5 av 6).

DeepSeek V4-Flash lanserades tillsammans med V4-Pro den 24 april 2026 som den lätta, låg-latenta varianten av den fjärde generationens V-serie. Med 13B aktiva parametrar från en total MoE-pool på 284B levererar V4-Flash 91,6 % på LiveCodeBench — endast 1,9 procentenheter bakom V4-Pro — till en betydligt lägre inferenskostnad per token. Denna nära-paritet mellan Flash och Pro inom tävlingsprogrammering återspeglar DeepSeeks signaturdesignfilosofi: uppnå nära-flaggskeppsprestanda med färre aktiva parametrar genom att dirigera token genom specialiserade expertnätverk. V4-Flash riktar sig till segmentet med hög genomströmning där utvecklare behöver nästan-frontlinjens kodningsförmåga med API-svarstider mätta i millisekunder.

Not: Nära-Pro-kvalitet till en bråkdel av kostnaden. ~2 500 samtidiga förfrågningar.

Try in FlowHunt

Släppt: April 2026
Parametrar: 13B/284B MoE
Kontext: 1M tokens
Vikter: Öppna
Nivå: Advanced
Leverantör: 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 är ett kinesiskt AI-forskningslaboratorium som grundades 2023 som ett dotterbolag till High-Flyer, en av Kinas största kvantitativa hedgefonder. Laboratoriet blev allmänt känt i början av 2025 när lanseringen av DeepSeek V3 och R1 utlöste det största enskilda dagliga fallet i NVIDIA:s marknadsvärde dittills, i takt med att investerare omvärderade kapitalintensiteten i utvecklingen av frontmodeller i ljuset av DeepSeeks rapporterade lägre träningskostnader. DeepSeek är ovanligt bland frontlaboratorier genom sitt engagemang för att släppa öppna viktmodeller vid sidan av sin proprietära forskning, och för att ha en aktiv närvaro i sociala medier som kritiserar prissättningen av stängda modeller. Dess V-serie-modeller (V3 till V4-Pro) används i stor utsträckning som självhostade kodnings- och resonemangsmodeller i västvärlden, trots pågående regulatorisk och säkerhetsmässig granskning av kinesiska AI-modeller i flera jurisdiktioner.

Användningsområden

Vad DeepSeek V4-Flash Används Till

Mjukvaruutveckling: DeepSeek V4-Flash får 79 % på SWE-bench Verified — rankad #9 av 13 modeller som spåras här. Den löser verkliga GitHub-problem, skriver produktionskvalitetskod på flera språk och hanterar flerstegs agentiska mjukvaruutvecklingsuppgifter — ett starkt val för AI-assisterade mjukvaruutvecklingsteam.
Vetenskapligt & Tekniskt Resonemang: DeepSeek V4-Flash får 88 % på GPQA Diamond (#8 av 14 modeller), runt eller över den mänskliga PhD-expertnivån. Den hanterar krävande vetenskapligt resonemang, sammanfattning av forskningslitteratur och kunskapsintensiva uppgifter inom STEM-områden.
Egen Hosting & Privata Distributioner: DeepSeek V4-Flash har öppna vikter (13B/284B MoE-parametrar) — dess tränade vikter är offentligt tillgängliga för nedladdning och egen distribution. Kör den på din egen GPU-hårdvara eller privata moln för att säkerställa att data aldrig lämnar din miljö, eliminera API-kostnader per token i stor skala, eller finjustera modellen på proprietära dataset.
Analys av Långa Dokument & Kodbaser: Med ett kontextfönster på 1 miljon token kan DeepSeek V4-Flash ta in hela programvarurepositories, långa juridiska kontrakt, boklånga forskningsrapporter eller omfattande konversationshistorik i en enda prompt — vilket möjliggör djupgående dokumentfrågor, resonemang över flera filer i kodbaser och omfattande sammanfattning utan chunkningsheuristik eller RAG-pipor.
Tävlingsprogrammering: DeepSeek V4-Flash får 91 % på LiveCodeBench (#3 av 5 modeller), ett kontamineringsresistent benchmark som kontinuerligt uppdateras med nya tävlingsprogrammeringsproblem. På denna nivå hanterar den avancerade datastrukturer, grafalgoritmer och utmaningar på intervjunivå med hög tillförlitlighet.

Strengths & Limitations

Strengths

Stark mjukvaruutveckling — 79 % SWE-bench Verified
Avancerad vetenskaplig frågesvar — 88 % GPQA Diamond
Tävlingsprogrammering — 91 % LiveCodeBench
Egen hosting & dataprivat distribution (öppna vikter)
Mycket långa dokument och stora kodbaser (1M kontext)

Mer att Jämföra

Relaterade AI-modeller

Bläddra i Hela AI-modellrankningen

Jämför alla 24 modeller över 11 benchmarktester — sorterbara, källhänvisade och uppdaterade juni 2026.

← Tillbaka till AI Leaderboard Prova i FlowHunt

Vanliga frågor

: DeepSeek V4-Flash är en avancerad AI-modell som passar för krävande produktionsarbetsbelastningar, utvecklad av DeepSeek och lanserad i april 2026. Den är mest känd för sin verklighetsbaserade mjukvaruutvecklingsprestanda med 79,0 % på SWE-bench Verified.
: DeepSeek V4-Flash är en modell med öppna vikter. Dess tränade vikter är offentligt tillgängliga för nedladdning, egen hosting och finjustering. Du kan köra den på egen infrastruktur utan API-avgifter per token. Observera att öppna vikter inte är samma sak som öppen källkod: träningskoden och datan är kanske inte fullt offentliga.
: DeepSeek V4-Flash stödjer ett kontextfönster på 1 miljon token, tillräckligt stort för att rymma hela kodbaser, långa tekniska dokument eller utökade agentiska sessioner utan trunkering.
: DeepSeek V4-Flash har utvärderats på: SWE-bench Verified (79,0 %), GPQA Diamond (88,1 %), MMLU-Pro (86,2 %), LiveCodeBench (91,6 %), HLE (34,8 %). Poäng märkta SR är självrapporterade av leverantören; poäng märkta 3P eller AA har oberoende verifierats av tredje part.
: Ja — DeepSeek V4-Flash är direkt tillgänglig i FlowHunt. Du kan använda den för att bygga AI-agenter, automatiserade arbetsflöden, chattbotar och dokumentbearbetningspipor utan ytterligare installation.
: Du kan jämföra DeepSeek V4-Flash med alla 24 modeller som spåras på FlowHunt AI Leaderboard med hjälp av den sorterbara benchmarktabellen. Avsnittet Benchmark Rankings på denna sida visar DeepSeek V4-Flashs position på varje benchmark som den har utvärderats på.

Lär dig mer

DeepSeek V4-Pro — Prestandamått, Funktioner och Användningsområden

DeepSeek V4-Pro är en AI-modell med öppna vikter från DeepSeek (49B/1,6T MoE), klassificerad som Frontier-nivå med ett kontextfönster på 1M tokens. Den finns di...

Apr 24, 2026 5 min läsning

DeepSeek MCP Server-integration

Integrera FlowHunt med DeepSeek MCP Server för att ta in avancerade språkmodeller i dina AI-arbetsflöden. Säkert proxya DeepSeek API-anrop, möjliggör anonym anv...

Aug 12, 2025 4 min läsning

AI DeepSeek +5

Llama 4 Scout — Prestanda, Kapacitet och Användningsområden

Llama 4 Scout är en AI-modell med öppna vikter från Meta (17B/109B MoE (16 experter)), klassificerad som etablerad nivå med ett kontextfönster på 10 miljoner to...

Apr 5, 2025 4 min läsning