DeepSeek V4-Flash — Kıyaslamalar, Yetenekler ve Kullanım Alanları
DeepSeek V4-Flash, DeepSeek tarafından geliştirilen (13B/284B MoE), Gelişmiş seviyede sınıflandırılmış, 1M token bağlam penceresine sahip açık ağırlıklı bir yap...
5 dakika okuma
DeepSeek V4-Pro, Nisan 2026’da piyasaya sürülen, DeepSeek tarafından geliştirilmiş üst düzey bir sınır (frontier) 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. 1 milyon tokenlik bağlam penceresi, tüm kod tabanlarını, uzun teknik belgeleri veya genişletilmiş aracılı oturumları kesinti olmadan tutacak kadar büyüktür.
FlowHunt AI Liderlik Tablosu’nda 9 kıyaslamada değerlendirilen 24 takip edilen modelden biridir. Öne çıkan puanlar: LiveCodeBench’te %93,5 (5 model arasında #1); MMLU-Pro’da %87,5 (8 model arasında #2); ARC-AGI-2’de %46,0 (3 model arasında #3).
DeepSeek V4-Pro, DeepSeek’in dördüncü nesil V serisinin amiral gemisi olarak 24 Nisan 2026’da piyasaya sürüldü. Lansmanda LiveCodeBench’te %93,5 puan alarak ölçülen tüm modeller arasında en yüksek rekabetçi programlama puanını elde etti ve Claude Fable 5’in ardından kendi bildirilen en yüksek SWE-bench Verified puanı olan %80,6’yı yayınladı. Çıkış, CAISI’nin V4-Pro’nun SWE-bench puanını DeepSeek’in bildirdiği %80,6 yerine bağımsız olarak %74,0 olarak ölçtüğünde önemli tartışmalara yol açtı — DeepSeek’in değerlendirme kurulumundaki iskele ve token bütçesi farklılıklarına atfettiği 6,6 puanlık bir fark. Açık ağırlıklı bir model, 1 milyon token bağlam penceresi ve 49B/1.6T MoE mimarisi ile V4-Pro, tam veri kontrolü ile kodlama performansına öncelik veren ekipler için kendi kendine barındırılabilen önde gelen seçenek haline geldi.
Not: SWE-bench tutarsızlığı: SR %80,6 vs CAISI %74. LiveCodeBench %93,5 raporlanan en yüksek puandır.
- Yayın Tarihi
- Nisan 2026
- Parametreler
- 49B/1.6T MoE
- Bağlam
- 1M token
- Ağırlıklar
- Açık
- Kademe
- Sınır (Frontier)
- Sağlayıcı
- 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, 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-Pro Hangi Amaçlarla Kullanılır
- Yazılım Mühendisliği
DeepSeek V4-Pro, SWE-bench Verified'da %80 puan alır — burada takip edilen 13 model arasında #6 sıradadır. Gerçek GitHub sorunlarını çözer, birden çok dilde üretim kalitesinde kod yazar ve çok adımlı aracılı kodlama iş akışlarını yönetir — AI destekli yazılım geliştirme ekipleri için güçlü bir seçenektir.
- Bilimsel & Teknik Akıl Yürütme
GPQA Diamond'da %90 ile (14 model arasında #6), DeepSeek V4-Pro, lisansüstü seviye biyoloji, kimya ve fizik sorularında insan doktora-uzmanı yaklaşık %65 taban çizgisinin üzerine çıkar. Bilimsel literatür sentezi, hipotez değerlendirme, tıbbi ve hukuki soru-cevap ile derin alan bilgisi gerektiren çok disiplinli araştırma görevleri için kullanın.
- Aracılı CLI Otomasyonu
DeepSeek V4-Pro, Terminal-Bench'te %67 başarı elde eder (8 model arasında #4), bu da onu yaygın kabuk betikleme, komut satırı iş akışları ve aracılı hatlar içindeki hafif sistem yönetimi görevleri için yeterli kılar.
- Kendi Sunucunda Barındırma & Özel Dağıtımlar
DeepSeek V4-Pro açık ağırlıklıdır (49B/1.6T MoE parametre) — eğitilmiş ağırlıkları indirme ve kendi dağıtımınız için herkese açıktır. Kendi GPU donanımınızda veya özel bulutunuzda çalıştırarak verilerinizin ortamınızdan hiç ayrılmamasını sağlayabilir, ölçekte token başına API maliyetlerini ortadan kaldırabilir veya modeli özel veri kümeleri üzerinde ince ayar yapabilirsiniz.
- Uzun Belge & Kod Tabanı Analizi
1 milyon tokenlik bağlam penceresi ile DeepSeek V4-Pro, tüm yazılım depolarını, uzun yasal sözleşmeleri, kitap boyutunda araştırma raporlarını veya kapsamlı konuşma geçmişlerini tek bir istemde işleyebilir — bu sayede parçalama sezgisel yöntemleri veya RAG hatları olmadan derin belge soru-cevap, dosyalar arası kod tabanı akıl yürütme ve kapsamlı özetleme yapılmasını sağlar.
- Rekabetçi Programlama
DeepSeek V4-Pro, LiveCodeBench'te %93 puan alır (5 model arasında #1) — sürekli olarak yeni rekabetçi programlama problemleriyle yenilenen, kirlenmeye dayanıklı bir kıyaslama. Bu seviyede gelişmiş veri yapılarını, grafik algoritmalarını ve mülakat seviyesindeki zorlukları yüksek güvenilirlikle ele alır.
Strengths & Limitations
Strengths
- Güçlü yazılım mühendisliği — %80 SWE-bench Verified
- Lisansüstü seviye bilimsel akıl yürütme — %90 GPQA Diamond
- Rekabetçi programlama — %93 LiveCodeBench
- Bileşik zeka — 52 puan AA Intelligence Index (bağımsız)
- Kendi sunucunda barındırma ve veri gizliliği dağıtımları (açık ağırlıklı)
- Çok uzun belgeler ve büyük kod tabanları (1M bağlam)
AI Model Liderlik Tablosunun Tamamına Göz Atın
24 modelin tamamını 11 kıyaslamada karşılaştırın — sıralanabilir, kaynaklı ve Haziran 2026 itibarıyla güncellenmiştir.
Sıkça sorulan sorular
Daha fazla bilgi
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...
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...
4 dakika okuma