DeepSeek Advanced Öppna vikter Finns i FlowHunt

DeepSeek V4-Flash

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.

Läs mer
DeepSeek V4-Flash lanserades tillsammans med V4-Pro den 24 april 2026 som den lätta, låg-latenta varianten av den fjärde generationens V-serie. 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.

Benchmarks

Varje resultat visas en gång, med sin placering bland spårade modeller och vem som mätte det.

Jämfört med modeller i nivån Advanced på samma skala
  • DeepSeek V4-Flashden här modellen
  • Mistral Large 4den här modellen leder på 0 av 3
  • Claude Sonnet 5.5den här modellen leder på 0 av 3
Verifierad oberoende utvärderare, räknas i rankingen Självrapporterad publicerad av DeepSeek, visas men rankas inte
Totalt

AA Intelligence Index

Independent composite of agent, coding, knowledge and science tests by Artificial Analysis (v4).

Källa ↗

DeepSeek V4-Flash 24,2 Mistral Large 4 38,4 Claude Sonnet 5.5 56,0
#33av 45 Verifierad
Kodning

DeepSWE

113 long-horizon software tasks written from scratch, graded by hidden tests.

Källa ↗

DeepSeek V4-Flash 53,0% Mistral Large 4 61,7% Claude Sonnet 5.5 71,0%
#14av 17 Verifierad

SWE-bench Verified

500 verified GitHub issues. Saturated at the frontier.

DeepSeek V4-Flash 79,0% Mistral Large 4 Inget resultat Claude Sonnet 5.5 Inget resultat
Inte rankad Självrapporterad
Agenter

Terminal-Bench 4.0

Multi-step professional tasks done by an agent in a command-line terminal.

Källa ↗

DeepSeek V4-Flash 2,5% Mistral Large 4 26,8% Claude Sonnet 5.5 63,6%
#27av 36 Verifierad
Resonerande

GPQA Diamond

Graduate-level science questions that search cannot answer.

Källa ↗Även: Självrapporterad 88,1%

DeepSeek V4-Flash 89,4% Mistral Large 4 Inget resultat Claude Sonnet 5.5 Inget resultat
#24av 37 Verifierad

Vad DeepSeek V4-Flash Används Till

Mjukvaruutveckling

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

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

På denna nivå hanterar den avancerade datastrukturer, grafalgoritmer och utmaningar på intervjunivå med hög tillförlitlighet.

Styrkor och begränsningar

Styrkor

  • Stark mjukvaruutveckling
  • Avancerad vetenskaplig frågesvar
  • Tävlingsprogrammering
  • Egen hosting & dataprivat distribution (öppna vikter)
  • Mycket långa dokument och stora kodbaser (1M kontext)

Använd den i FlowHunt

Använd DeepSeek V4-Flash i vilket flöde som helst, tillsammans med dina egna verktyg och kunskapskällor.

  1. 1Öppna ett flöde eller skapa ett från en mall
  2. 2Lägg till en AI Agent- eller Generator-komponent
  3. 3Välj DeepSeek V4-Flash i modellväljaren

Relaterade AI-modeller

Om DeepSeek Hangzhou, China · Grundat 2023 · deepseek.com

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.

deepseek.com ↗

Bläddra i Hela AI-modellrankningen

Vanliga frågor

Lär dig mer

DeepSeek MCP Server-integration
DeepSeek MCP Server-integration

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...

4 min läsning
AI DeepSeek +5
Llama 4 Scout — Prestanda, Kapacitet och Användningsområden
Llama 4 Scout — Prestanda, Kapacitet och Användningsområden

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...

4 min läsning