DeepSeek V4-Flash açık kaynak mı yoksa açık ağırlıklı mı?

DeepSeek V4-Flash, açık ağırlıklı bir modeldir. Eğitilmiş ağırlıkları indirme, kendi sunucunuzda barındırma ve ince ayar yapma için herkese açıktır. Kendi altyapınızda token başına API ücreti olmadan çalıştırabilirsiniz. Açık ağırlıklı olmanın açık kaynak ile aynı şey olmadığını unutmayın: eğitim kodu ve verileri tamamen kamuya açık olmayabilir.

DeepSeek V4-Flash hangi kıyaslamalarda değerlendirildi?

DeepSeek V4-Flash şu kıyaslamalarda değerlendirilmiştir: SWE-bench Verified (%79,0), GPQA Diamond (%88,1), MMLU-Pro (%86,2), LiveCodeBench (%91,6), HLE (%34,8). SR etiketli puanlar sağlayıcı tarafından kendi bildirilmiştir; 3P veya AA etiketli puanlar üçüncü taraflarca bağımsız olarak doğrulanmıştır.

DeepSeek V4-Flash FlowHunt'ta mevcut mu?

Evet — DeepSeek V4-Flash, FlowHunt'ta doğrudan kullanılabilir. Herhangi bir ek kurulum gerektirmeden yapay zeka ajanları, otomatik iş akışları, sohbet botları ve belge işleme hatları oluşturmak için kullanabilirsiniz.

DeepSeek V4-Flash diğer yapay zeka modelleriyle nasıl karşılaştırılır?

DeepSeek V4-Flash'i, FlowHunt AI Liderlik Tablosu'nda takip edilen 24 modelin tamamıyla sıralanabilir kıyaslama tablosunu kullanarak karşılaştırabilirsiniz. Bu sayfadaki Kıyaslama Sıralamaları bölümü, DeepSeek V4-Flash'in değerlendirildiği her kıyaslamadaki konumunu gösterir.

DeepSeek

DeepSeek V4-Flash

AdvancedOpen-weightAvailable in FlowHunt

Try in FlowHunt

DeepSeek V4-Flash, DeepSeek tarafından geliştirilen ve Nisan 2026’da yayınlanan, zorlu üretim iş yükleri için uygun gelişmiş bir yapay zeka modelidir. Açık ağırlıklı bir model olarak eğitilmiş ağırlıkları herkese açıktır — kendi sunucunuzda barındırabilir, özel verilerinizle ince ayar yapabilir veya API bağımlılığı olmadan şirket içinde çalıştırabilirsiniz. 1M token bağlam penceresi, tüm kod tabanlarını, uzun teknik belgeleri veya genişletilmiş ajan oturumlarını kesintiye uğratmadan saklayacak kadar büyüktür.

FlowHunt AI Liderlik Tablosu’nda 5 kıyaslamada değerlendirilen 24 takip edilen modelden biridir. Öne çıkan puanlar: MMLU-Pro’da %86,2 (8 model arasında #3); LiveCodeBench’te %91,6 (5 model arasında #3); HLE’de %34,8 (6 model arasında #5).

DeepSeek V4-Flash, V4-Pro ile birlikte 24 Nisan 2026’da, dördüncü nesil V serisinin hafif, düşük gecikmeli varyantı olarak yayınlandı. Toplam 284B MoE havuzundan 13B aktif parametre kullanan V4-Flash, LiveCodeBench’te %91,6 puan alır — V4-Pro’nun yalnızca 1,9 puan gerisinde — ve token başına önemli ölçüde daha düşük çıkarım maliyeti sunar. Rekabetçi programlamada Flash ve Pro arasındaki bu neredeyse eşitlik, DeepSeek’in imza tasarım felsefesini yansıtır: tokenleri uzmanlaşmış sinir ağlarına yönlendirerek daha küçük aktif parametre sayılarıyla amiral gemisine yakın performans elde etmek. V4-Flash, geliştiricilerin milisaniyelerle ölçülen API yanıt süreleriyle sınıra yakın kodlama yeteneğine ihtiyaç duyduğu yüksek verim segmentini hedefler.

Not: Kesirli maliyetle Pro’ya yakın kalite. ~2.500 eş zamanlı istek.

Try in FlowHunt

Yayınlanma: Nisan 2026
Parametreler: 13B/284B MoE
Bağlam: 1M token
Ağırlıklar: Açık
Seviye: Gelişmiş
Sağlayıcı: 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, 2023 yılında Çin'in en büyük nicel hedge fonlarından biri olan High-Flyer'ın bir yan kuruluşu olarak kurulmuş bir Çinli yapay zeka araştırma laboratuvarıdır. Laboratuvar, 2025'in başlarında DeepSeek V3 ve R1'in piyasaya sürülmesinin NVIDIA'nın o tarihe kadarki en büyük tek günlük piyasa değeri düşüşünü tetiklemesiyle geniş çapta tanındı; zira yatırımcılar, DeepSeek'in bildirilen daha düşük eğitim maliyetleri ışığında sınır modeli geliştirmenin sermaye yoğunluğunu yeniden değerlendirdi. DeepSeek, özel araştırmalarının yanı sıra açık ağırlıklı modeller yayınlama taahhüdü ve kapalı model fiyatlandırmasını eleştiren aktif bir sosyal medya varlığı işletmesiyle sınır laboratuvarları arasında alışılmadık bir konumdadır. V-serisi modelleri (V3'ten V4-Pro'ya), birçok yargı bölgesinde Çin kaynaklı yapay zeka modellerine yönelik devam eden düzenleyici ve güvenlik incelemelerine rağmen, Batı'da kendi kendine barındırılabilen kodlama ve akıl yürütme modelleri olarak yaygın şekilde kullanılmaktadır.

Kullanım Alanları

DeepSeek V4-Flash Hangi Amaçlarla Kullanılır

Yazılım Mühendisliği: DeepSeek V4-Flash, SWE-bench Verified'da %79 puan alır — burada takip edilen 13 model arasında #9 sıradadır. Gerçek GitHub sorunlarını çözer, birden çok dilde üretim kalitesinde kod yazar ve çok adımlı ajan kodlama iş akışlarını yönetir — yapay zeka destekli yazılım geliştirme ekipleri için güçlü bir seçenektir.
Bilimsel ve Teknik Akıl Yürütme: DeepSeek V4-Flash, GPQA Diamond'da %88 puan alır (14 model arasında #8), insan doktora uzmanı taban çizgisinin üzerinde veya civarındadır. Zorlu bilimsel akıl yürütme, araştırma literatürü özetleme ve STEM disiplinlerinde bilgi yoğun görevleri yerine getirir.
Kendi Sunucunda Barındırma ve Özel Dağıtımlar: DeepSeek V4-Flash açık ağırlıklıdır (13B/284B MoE parametreleri) — eğitilmiş ağırlıkları indirme ve kendi dağıtımınız için herkese açıktır. Kendi GPU donanımınızda veya özel bulutunuzda çalıştırarak verilerinizin ortamınızdan asla çıkmamasını sağlayabilir, ölçekte token başına API maliyetlerini ortadan kaldırabilir veya modeli özel veri kümeleriyle ince ayar yapabilirsiniz.
Uzun Belge ve Kod Tabanı Analizi: 1M token bağlam penceresiyle DeepSeek V4-Flash, tüm yazılım depolarını, uzun yasal sözleşmeleri, kitap uzunluğundaki araştırma raporlarını veya kapsamlı konuşma geçmişlerini tek bir istemde işleyebilir — parçalama buluşsal yöntemleri veya RAG hatları olmadan derin belge soru-cevap, dosyalar arası kod tabanı akıl yürütme ve kapsamlı özetleme sağlar.
Rekabetçi Programlama: DeepSeek V4-Flash, LiveCodeBench'te %91 puan alır (5 model arasında #3); bu, sürekli olarak yeni rekabetçi programlama problemleriyle yenilenen kirlenmeye dayanıklı bir kıyaslamadır. Bu seviyede gelişmiş veri yapılarını, grafik algoritmalarını ve mülakat seviyesindeki zorlukları yüksek güvenilirlikle ele alır.

Strengths & Limitations

Strengths

Güçlü yazılım mühendisliği — %79 SWE-bench Verified
Gelişmiş bilimsel soru-cevap — %88 GPQA Diamond
Rekabetçi programlama — %91 LiveCodeBench
Kendi sunucunda barındırma ve veri gizliliği dağıtımları (açık ağırlıklı)
Çok uzun belgeler ve büyük kod tabanları (1M bağlam)

Karşılaştırılacak Diğer Modeller

İlgili Yapay Zeka Modelleri

AI Model Liderlik Tablosunun Tamamına Göz Atın

24 modelin tamamını 11 kıyaslamada karşılaştırın — sıralanabilir, kaynak belirtilmiş ve Haziran 2026 itibarıyla güncellenmiştir.

← AI Liderlik Tablosuna Dön FlowHunt'ta Dene

Sıkça sorulan sorular

: DeepSeek V4-Flash, DeepSeek tarafından geliştirilen ve 2026-04 tarihinde yayınlanan, zorlu üretim iş yükleri için uygun, gelişmiş bir yapay zeka modelidir. En çok gerçek dünya yazılım mühendisliği performansıyla tanınır ve SWE-bench Verified'da %79,0 puan almıştır.
: DeepSeek V4-Flash, açık ağırlıklı bir modeldir. Eğitilmiş ağırlıkları indirme, kendi sunucunuzda barındırma ve ince ayar yapma için herkese açıktır. Kendi altyapınızda token başına API ücreti olmadan çalıştırabilirsiniz. Açık ağırlıklı olmanın açık kaynak ile aynı şey olmadığını unutmayın: eğitim kodu ve verileri tamamen kamuya açık olmayabilir.
: DeepSeek V4-Flash, 1M token bağlam penceresini destekler; bu, tüm kod tabanlarını, uzun teknik belgeleri veya genişletilmiş ajan oturumlarını kesintiye uğratmadan saklayacak kadar büyüktür.
: DeepSeek V4-Flash şu kıyaslamalarda değerlendirilmiştir: SWE-bench Verified (%79,0), GPQA Diamond (%88,1), MMLU-Pro (%86,2), LiveCodeBench (%91,6), HLE (%34,8). SR etiketli puanlar sağlayıcı tarafından kendi bildirilmiştir; 3P veya AA etiketli puanlar üçüncü taraflarca bağımsız olarak doğrulanmıştır.
: Evet — DeepSeek V4-Flash, FlowHunt'ta doğrudan kullanılabilir. Herhangi bir ek kurulum gerektirmeden yapay zeka ajanları, otomatik iş akışları, sohbet botları ve belge işleme hatları oluşturmak için kullanabilirsiniz.
: DeepSeek V4-Flash'i, FlowHunt AI Liderlik Tablosu'nda takip edilen 24 modelin tamamıyla sıralanabilir kıyaslama tablosunu kullanarak karşılaştırabilirsiniz. Bu sayfadaki Kıyaslama Sıralamaları bölümü, DeepSeek V4-Flash'in değerlendirildiği her kıyaslamadaki konumunu gösterir.

Daha fazla bilgi

DeepSeek V4-Pro — Kıyaslamalar, Yetenekler ve Kullanım Alanları

DeepSeek V4-Pro, DeepSeek'ten (49B/1.6T MoE) açık ağırlıklı, 1 milyon token bağlam penceresine sahip, Sınır (Frontier) kademesinde sınıflandırılan bir yapay zek...

Apr 24, 2026 5 dakika okuma

DeepSeek MCP Sunucusu Entegrasyonu

FlowHunt'u DeepSeek MCP Sunucusu ile entegre ederek gelişmiş dil modellerini yapay zeka iş akışlarınıza dahil edin. DeepSeek API çağrılarını güvenle proxy'leyin...

Aug 12, 2025 4 dakika okuma

AI DeepSeek +5

Llama 4 Scout — Kıyaslamalar, Yetenekler ve Kullanım Alanları

Llama 4 Scout, Meta tarafından geliştirilen (17B/109B MoE (16 uzman)), 10 milyon token bağlam penceresine sahip, Yerleşik (Established) kategorisinde sınıflandı...

Apr 5, 2025 4 dakika okuma