DeepSeek V4-Flash là mã nguồn mở hay trọng số mở?

DeepSeek V4-Flash là mô hình trọng số mở. Các trọng số đã huấn luyện của nó được công khai để tải xuống, tự lưu trữ và tinh chỉnh. Bạn có thể chạy nó trên cơ sở hạ tầng của riêng mình mà không phải trả phí API theo token. Lưu ý rằng trọng số mở không giống với mã nguồn mở: mã huấn luyện và dữ liệu có thể không được công khai đầy đủ.

DeepSeek V4-Flash đã được đánh giá trên những benchmark nào?

DeepSeek V4-Flash đã được đánh giá trên: SWE-bench Verified (79,0%), GPQA Diamond (88,1%), MMLU-Pro (86,2%), LiveCodeBench (91,6%), HLE (34,8%). Điểm số được gắn thẻ SR do nhà cung cấp tự báo cáo; điểm số được gắn thẻ 3P hoặc AA đã được xác minh độc lập bởi bên thứ ba.

DeepSeek V4-Flash có sẵn trong FlowHunt không?

Có — DeepSeek V4-Flash có sẵn trực tiếp trong FlowHunt. Bạn có thể sử dụng nó để xây dựng các tác nhân AI, quy trình làm việc tự động, chatbot và pipeline xử lý tài liệu mà không cần thiết lập thêm.

DeepSeek V4-Flash so sánh như thế nào với các mô hình AI khác?

Bạn có thể so sánh DeepSeek V4-Flash với tất cả 24 mô hình được theo dõi trên Bảng xếp hạng AI FlowHunt bằng bảng benchmark có thể sắp xếp. Phần Xếp hạng Benchmark trên trang này hiển thị vị trí của DeepSeek V4-Flash trên từng benchmark mà nó đã được đánh giá.

DeepSeek

DeepSeek V4-Flash

AdvancedOpen-weightAvailable in FlowHunt

Try in FlowHunt

DeepSeek V4-Flash là mô hình AI tiên tiến phù hợp cho khối lượng công việc sản xuất đòi hỏi cao, được phát triển bởi DeepSeek và phát hành vào tháng 4 năm 2026. Là mô hình trọng số mở, các trọng số đã huấn luyện của nó được công khai — bạn có thể tự lưu trữ, tinh chỉnh trên dữ liệu độc quyền hoặc chạy tại chỗ mà không phụ thuộc vào API. Khung ngữ cảnh 1 triệu token đủ lớn để chứa toàn bộ mã nguồn, tài liệu kỹ thuật dài hoặc các phiên tác nhân kéo dài mà không bị cắt bớt.

Trên Bảng xếp hạng AI FlowHunt, đây là một trong 24 mô hình được theo dõi, được đánh giá trên 5 benchmark. Các điểm số nổi bật: 86,2% trên MMLU-Pro (#3 trên 8); 91,6% trên LiveCodeBench (#3 trên 5); 34,8% trên HLE (#5 trên 6).

DeepSeek V4-Flash được phát hành cùng với V4-Pro vào ngày 24 tháng 4 năm 2026 với tư cách là biến thể nhẹ, độ trễ thấp của dòng V thế hệ thứ tư. Sử dụng 13B tham số hoạt động từ tổng pool MoE 284B, V4-Flash đạt 91,6% trên LiveCodeBench — chỉ thấp hơn V4-Pro 1,9 điểm phần trăm — với chi phí suy luận trên mỗi token thấp hơn đáng kể. Sự gần như ngang bằng này giữa Flash và Pro trong lập trình cạnh tranh phản ánh triết lý thiết kế đặc trưng của DeepSeek: đạt hiệu suất gần ngang flagship từ số lượng tham số hoạt động nhỏ hơn bằng cách định tuyến token qua các mạng chuyên gia chuyên biệt. V4-Flash nhắm vào phân khúc thông lượng cao, nơi các nhà phát triển cần khả năng lập trình gần ngang tiên tiến với thời gian phản hồi API được đo bằng mili giây.

Lưu ý: Chất lượng gần ngang Pro với chi phí chỉ bằng một phần nhỏ. ~2.500 yêu cầu đồng thời.

Try in FlowHunt

Phát hành: Tháng 4 năm 2026
Tham số: 13B/284B MoE
Ngữ cảnh: 1 triệu token
Trọng số: Mở
Bậc: Cao cấp
Nhà cung cấp: 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 là một phòng thí nghiệm nghiên cứu AI của Trung Quốc được thành lập vào năm 2023 với tư cách là công ty con của High-Flyer, một trong những quỹ phòng hộ định lượng lớn nhất Trung Quốc. Phòng thí nghiệm này trở nên nổi tiếng rộng rãi vào đầu năm 2025 khi việc phát hành DeepSeek V3 và R1 gây ra đợt giảm vốn hóa thị trường lớn nhất trong một ngày của NVIDIA tính đến thời điểm đó, khi các nhà đầu tư đánh giá lại cường độ vốn của việc phát triển mô hình tiên tiến dựa trên chi phí huấn luyện thấp hơn được báo cáo của DeepSeek. DeepSeek khác biệt so với các phòng thí nghiệm tiên tiến khác ở cam kết phát hành mô hình trọng số mở (open-weight) cùng với nghiên cứu độc quyền và vận hành một kênh truyền thông xã hội tích cực phê phán định giá mô hình đóng. Các mô hình dòng V (V3 đến V4-Pro) được sử dụng rộng rãi làm mô hình lập trình và suy luận có thể tự lưu trữ ở phương Tây, bất chấp sự giám sát về quy định và an ninh đang diễn ra đối với các mô hình AI có nguồn gốc từ Trung Quốc tại một số khu vực pháp lý.

Trường hợp Sử dụng

Nên Dùng DeepSeek V4-Flash Cho Việc Gì

Kỹ thuật Phần mềm: DeepSeek V4-Flash đạt 79% trên SWE-bench Verified — xếp hạng #9 trên 13 mô hình được theo dõi tại đây. Mô hình giải quyết các vấn đề GitHub thực tế, viết mã chất lượng sản xuất trên nhiều ngôn ngữ và xử lý các quy trình tác nhân đa bước — một lựa chọn mạnh mẽ cho các nhóm phát triển phần mềm được hỗ trợ bởi AI.
Suy luận Khoa học & Kỹ thuật: DeepSeek V4-Flash đạt 88% trên GPQA Diamond (#8 trên 14 mô hình), ngang bằng hoặc trên mức cơ sở chuyên gia Tiến sĩ con người. Mô hình xử lý suy luận khoa học đòi hỏi cao, tóm tắt tài liệu nghiên cứu và các tác vụ chuyên sâu về kiến thức trên các lĩnh vực STEM.
Triển khai Tự lưu trữ & Riêng tư: DeepSeek V4-Flash là trọng số mở (13B/284B tham số MoE) — các trọng số đã huấn luyện của nó được công khai để tải xuống và tự triển khai. Chạy nó trên phần cứng GPU của riêng bạn hoặc đám mây riêng để đảm bảo dữ liệu không bao giờ rời khỏi môi trường của bạn, loại bỏ chi phí API theo token ở quy mô lớn hoặc tinh chỉnh mô hình trên các bộ dữ liệu độc quyền.
Phân tích Tài liệu Dài & Mã nguồn Lớn: Với khung ngữ cảnh 1 triệu token, DeepSeek V4-Flash có thể tiếp nhận toàn bộ kho mã nguồn, hợp đồng pháp lý dài, báo cáo nghiên cứu dài như sách hoặc lịch sử hội thoại mở rộng trong một lời nhắc duy nhất — cho phép hỏi đáp tài liệu chuyên sâu, suy luận mã nguồn xuyên tệp và tóm tắt toàn diện mà không cần phân đoạn heuristics hay pipeline RAG.
Lập trình Cạnh tranh: DeepSeek V4-Flash đạt 91% trên LiveCodeBench (#3 trên 5 mô hình), một benchmark chống nhiễm được làm mới liên tục với các bài toán lập trình cạnh tranh mới. Ở mức này, mô hình xử lý các cấu trúc dữ liệu nâng cao, thuật toán đồ thị và thử thách cấp phỏng vấn với độ tin cậy cao.

Strengths & Limitations

Strengths

Kỹ thuật phần mềm mạnh mẽ — 79% SWE-bench Verified
Hỏi đáp khoa học tiên tiến — 88% GPQA Diamond
Lập trình cạnh tranh — 91% LiveCodeBench
Triển khai tự lưu trữ & dữ liệu riêng tư (trọng số mở)
Tài liệu rất dài và mã nguồn lớn (1 triệu ngữ cảnh)

Thêm để So sánh

Các Mô hình AI Liên quan

Xem Bảng xếp hạng Mô hình AI Đầy đủ

So sánh tất cả 24 mô hình trên 11 benchmark — có thể sắp xếp, có nguồn gốc, và cập nhật tháng 6 năm 2026.

← Quay lại Bảng xếp hạng AI Dùng thử trong FlowHunt

Câu hỏi thường gặp

: DeepSeek V4-Flash là mô hình AI tiên tiến phù hợp cho khối lượng công việc sản xuất đòi hỏi cao, được phát triển bởi DeepSeek và phát hành vào tháng 4 năm 2026. Mô hình được biết đến nhiều nhất với hiệu suất kỹ thuật phần mềm thực tế, đạt 79,0% trên SWE-bench Verified.
: DeepSeek V4-Flash là mô hình trọng số mở. Các trọng số đã huấn luyện của nó được công khai để tải xuống, tự lưu trữ và tinh chỉnh. Bạn có thể chạy nó trên cơ sở hạ tầng của riêng mình mà không phải trả phí API theo token. Lưu ý rằng trọng số mở không giống với mã nguồn mở: mã huấn luyện và dữ liệu có thể không được công khai đầy đủ.
: DeepSeek V4-Flash hỗ trợ khung ngữ cảnh 1 triệu token, đủ lớn để chứa toàn bộ mã nguồn, tài liệu kỹ thuật dài hoặc các phiên tác nhân kéo dài mà không bị cắt bớt.
: DeepSeek V4-Flash đã được đánh giá trên: SWE-bench Verified (79,0%), GPQA Diamond (88,1%), MMLU-Pro (86,2%), LiveCodeBench (91,6%), HLE (34,8%). Điểm số được gắn thẻ SR do nhà cung cấp tự báo cáo; điểm số được gắn thẻ 3P hoặc AA đã được xác minh độc lập bởi bên thứ ba.
: Có — DeepSeek V4-Flash có sẵn trực tiếp trong FlowHunt. Bạn có thể sử dụng nó để xây dựng các tác nhân AI, quy trình làm việc tự động, chatbot và pipeline xử lý tài liệu mà không cần thiết lập thêm.
: Bạn có thể so sánh DeepSeek V4-Flash với tất cả 24 mô hình được theo dõi trên Bảng xếp hạng AI FlowHunt bằng bảng benchmark có thể sắp xếp. Phần Xếp hạng Benchmark trên trang này hiển thị vị trí của DeepSeek V4-Flash trên từng benchmark mà nó đã được đánh giá.

Tìm hiểu thêm

DeepSeek V4-Pro — Điểm chuẩn, Khả năng và Trường hợp sử dụng

DeepSeek V4-Pro là mô hình AI trọng số mở từ DeepSeek (49B/1.6T MoE), được xếp hạng Frontier với cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token. Mô hình có sẵn trực tiếp trong F...

Apr 24, 2026 7 phút đọc

Tích Hợp Máy Chủ DeepSeek MCP

Tích hợp FlowHunt với Máy chủ DeepSeek MCP để đưa các mô hình ngôn ngữ tiên tiến vào quy trình AI của bạn. Proxy an toàn các cuộc gọi API DeepSeek, cho phép sử ...

Aug 12, 2025 6 phút đọc

AI DeepSeek +5

Llama 4 Scout — Điểm chuẩn, Khả năng và Trường hợp sử dụng

Llama 4 Scout là mô hình AI trọng số mở từ Meta (17B/109B MoE (16 chuyên gia)), được xếp hạng Established với cửa sổ ngữ cảnh 10 triệu token. Mô hình có sẵn trự...

Apr 5, 2025 6 phút đọc