DeepSeek-V4-Flash
API-Anfrage fehlgeschlagen. Das Modell wurde nicht bewertet.
DeepSeek
Das Besondere an DeepSeek-V4-Flash ist die auf hohen Durchsatz ausgelegte V4-Variante mit 284 Milliarden Gesamtparametern, 13 Milliarden aktiven Parametern und 1.000.000 Token Kontext. Weniger Parameter sind pro Schritt aktiv als bei Pro.
DeepSeek hat den ursprünglichen V4-Flash-Endpunkt im September 2026 eingestellt und den Namen vorübergehend auf DeepSeek-V4.1-Flash geroutet. Der veröffentlichte V4-Flash-Checkpoint steht neben DeepSeek-V3.2 und ist nicht das aktuelle API-Ziel.
| Angabe | Wert und Quelle |
|---|---|
| Gewichte | Open WeightsQuelle |
| Zugang | API, LokalQuelle |
| Parameter | 284 Mrd.Quelle |
| Aktive Parameter | 13 Mrd.Quelle |
| Kontextfenster | 1.000.000 TokenQuelle |
| Hinweise | 284B insgesamt, 13B aktiv, 1M Kontext, MIT-lizenziertQuelle |
| Lizenz | MITQuelle |
| Parameter | 284 Mrd.Quelle |
| Aktive Parameter | 13 Mrd.Quelle |
| Architektur | MoE with CSA/HCA and mHCQuelle |
| Trainings-Token | >32TQuelle |
| Eingabe | TextQuelle |
| Ausgabe | TextQuelle |
| Reasoning-Modus | non-think, think-high, think-maxQuelle |
| Werkzeugaufrufe | Ja (Native tool use is documented for V4 modes in official release documentation)Quelle |
| API-Modellkennung | deepseek-v4-flash (Pricing page updated alias: V4-Flash-0731)Quelle |
| Verfügbarkeit | First-party DeepSeek API retired 2026-09-10; deepseek-v4-flash requests route to DeepSeek-V4.1-Flash. (Released weights and third-party provider availability are separate from the first-party API lifecycle.) (abgerufen 2026-09-23)Quelle |
Benchmark-Metaanalyse
Diese Gradually-Indizes ordnen ausgewählte veröffentlichte Messwerte auf einer Skala von 0 bis 100 ein. Sie sind keine Prozentgenauigkeit und keine Garantie für ein Ergebnis in deiner Anwendung.
Abrufstände der verwendeten Quellen 2026-10-15 - 2026-10-19
Noch nicht genug Abdeckung für einen Score
vorläufig
Die veröffentlichten Konfigurationen unterscheiden sich innerhalb dieser Vergleichskohorte. Den Index daher als vorläufig lesen.
Noch nicht genug Abdeckung für einen Score
vorläufig
Die veröffentlichten Konfigurationen unterscheiden sich innerhalb dieser Vergleichskohorte. Den Index daher als vorläufig lesen.
Noch nicht genug Abdeckung für einen Score
vorläufig
Die veröffentlichten Konfigurationen unterscheiden sich innerhalb dieser Vergleichskohorte. Den Index daher als vorläufig lesen.
Noch nicht genug Abdeckung für einen Score
vorläufig
Die veröffentlichten Konfigurationen unterscheiden sich innerhalb dieser Vergleichskohorte. Den Index daher als vorläufig lesen.
Noch nicht genug Abdeckung für einen Score
vorläufig
Die veröffentlichten Konfigurationen unterscheiden sich innerhalb dieser Vergleichskohorte. Den Index daher als vorläufig lesen.
Methodenfassung: benchmark-meta-score-v1
Es zählen aktive Messwerte aus geprüften Primärquellen, wenn mindestens fünf Modelle im selben dokumentierten Vergleichsschnitt aus Datensatz, Harness, Agent, Werkzeugen und Versuchsanzahl verglichen werden. Pro Benchmark-Reihe und Auswerter zählt ein gemeinsamer Setup-Schnitt aus dem neuesten Abruf; bei gleichem Datum wird der breitere Schnitt verwendet. Bei mehreren ausdrücklich erfassten Reasoning-Stufen derselben Quelle und Testreihe zählt die höchste dokumentierte Stufe (none bis max), nicht der höchste Ergebniswert. Die ausdrückliche Quellenangabe „Non-reasoning“ entspricht none. Bei dieser Auswahl zwischen mehreren Ergebnissen führen unbekannte oder mehrdeutige Stufen zum Ausschluss des Modells aus der betreffenden Reihe. Eindeutige Einzelkonfigurationen benötigen keine Stufenreihenfolge. Das jeweils beste Einzelergebnis eines Modells wird nicht ausgewählt. Rangperzentile mit gleichen Rohwerten teilen sich dasselbe Perzentil. Mehrere Reihen desselben Auswerters innerhalb einer Testfamilie werden gleich gewichtet, danach werden Auswerter in der Testfamilie, Testfamilien im Bereich und Bereiche im Gesamtindex jeweils gleich gewichtet. Nicht gemessene Reihen bleiben in Abdeckung und Grenzen sichtbar. Ein Gesamtwert erfordert mindestens vier Bereiche, sechs Testfamilien und zwei Quellen. Ein Bereichswert erfordert mindestens zwei Testfamilien. Jeder Gesamt- und Bereichsscore benötigt außerdem mindestens 50 % des jeweiligen Panelgewichts.
Veröffentlichte modellabhängige Parameter können abweichen. Das ist kein kontrolliertes Experiment; solche Vergleiche werden als vorläufig gekennzeichnet.
Nicht gemessene Anteile werden nicht als Nullwert eingesetzt. Sie senken die Abdeckung und fließen nur in die ausgewiesenen Grenzen ein. Werte aus unterschiedlichen Abdeckungen sind daher nicht unmittelbar gleich vollständig.
Die Grenzen halten die vorhandenen Perzentile fest und setzen für fehlende Beiträge beliebige Werte von 0 bis 100 an. Sie sind keine Konfidenzintervalle und keine Prognose für spätere Neuberechnungen.
Die Quellenzahl ist keine Anzahl unabhängiger Experimente.
OECD-Handbuch zu zusammengesetzten IndikatorenAlle 9 Testfamilien und 9 von 9 Rohmesswerten sind hier aufgeführt. Die vollständige Rechnung für alle Modelle enthält der JSON-Export.
Nominales Familiengewicht im Gesamtpanel: 0,6 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Veröffentlichte Konfigurationen unterscheiden sich in dieser Kohorte.
Nominales Familiengewicht im Gesamtpanel: 1,02 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Veröffentlichte Konfigurationen unterscheiden sich in dieser Kohorte.
Nominales Familiengewicht im Gesamtpanel: 0,6 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Veröffentlichte Konfigurationen unterscheiden sich in dieser Kohorte.
Nominales Familiengewicht im Gesamtpanel: 1,02 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Veröffentlichte Konfigurationen unterscheiden sich in dieser Kohorte.
Nominales Familiengewicht im Gesamtpanel: 0,6 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Veröffentlichte Konfigurationen unterscheiden sich in dieser Kohorte.
Nominales Familiengewicht im Gesamtpanel: 2,38 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Veröffentlichte Konfigurationen unterscheiden sich in dieser Kohorte.
Nominales Familiengewicht im Gesamtpanel: 1,02 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 50 %
Veröffentlichte Konfigurationen unterscheiden sich in dieser Kohorte.
Nominales Familiengewicht im Gesamtpanel: 0,48 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Veröffentlichte Konfigurationen unterscheiden sich in dieser Kohorte.
Nominales Familiengewicht im Gesamtpanel: 0,48 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 50 %
Veröffentlichte Konfigurationen unterscheiden sich in dieser Kohorte.
Jeder Auswerter misst andere Fähigkeiten unter eigenen Bedingungen. Testreihen, Gesamtindizes und ihre Komponenten bleiben getrennt. Die Ergebnisse darunter behalten ihre Skalen, Konfigurationen und Quelldaten.
| Auswerter | Testreihen | Gesamtindizes | Erfasste aktive Messwerte |
|---|---|---|---|
| Artificial Analysis | 8 | 1 | 11 |
| LMArena | 2 | 0 | 62 |
Die Abdeckung ist keine Qualitätsrangliste. Überschneidende Tests und mehrere Einstellungen zählen nicht als unabhängige Versuche. Herstellerangaben, historische und strittige Ergebnisse bleiben außerhalb dieser Übersicht und sind in den Detailbelegen gekennzeichnet.
Seite 1 von 12
Accepted cases
1.029 deutsche Aufgaben prüfen die Übersetzung von Standarddeutsch in eine festgelegte einfache Sprachspezifikation. Der Test misst die Alman-Spezifikation, nicht allgemeine deutsche Textqualität.
höhere Werte sind besserStand 9. August 2026Skala: 0 % - 100 %
Overall
502 technische Entscheidungspunkte aus Engineering- und Forschungsabläufen. Jedes Fragenpaar wird in beiden Antwortreihenfolgen vorgelegt. Der Gesamtscore mittelt Engineering und Forschung und verlangt, dass beide Reihenfolgen richtig beantwortet werden. Nicht parsebare Antworten zählen als falsch. Reasoning-Einstellung und Ausgabegrenze gehören zum Testaufbau.
Hinweis (DeepSeek-V4-Flash): 2 von 1.004 Antworten waren nicht parsebar und wurden als falsch gewertet. Kein Gradually-Test.
Hinweis: 0 von 1.004 Antworten waren nicht parsebar und wurden als falsch gewertet. Kein Gradually-Test.
Hinweis: 0 von 1.004 Antworten waren nicht parsebar und wurden als falsch gewertet. Kein Gradually-Test.
Hinweis: 0 von 1.004 Antworten waren nicht parsebar und wurden als falsch gewertet. Kein Gradually-Test.
Hinweis: 10 von 1.004 Antworten waren nicht parsebar und wurden als falsch gewertet. Kein Gradually-Test.
Hinweis: 0 von 1.004 Antworten waren nicht parsebar und wurden als falsch gewertet. Kein Gradually-Test.
Hinweis: 17 von 1.004 Antworten waren nicht parsebar und wurden als falsch gewertet. Kein Gradually-Test.
Hinweis: 0 von 1.004 Antworten waren nicht parsebar und wurden als falsch gewertet. Kein Gradually-Test.
Hinweis: 0 von 1.004 Antworten waren nicht parsebar und wurden als falsch gewertet. Kein Gradually-Test.
Hinweis: 3 von 1.004 Antworten waren nicht parsebar und wurden als falsch gewertet. Kein Gradually-Test.
Hinweis: 112 von 1.004 Antworten waren nicht parsebar und wurden als falsch gewertet. Kein Gradually-Test.
Hinweis: 24 von 1.004 Antworten waren nicht parsebar und wurden als falsch gewertet. Kein Gradually-Test.
Hinweis: 93 von 1.004 Antworten waren nicht parsebar und wurden als falsch gewertet. Kein Gradually-Test.
Hinweis: 459 von 1.004 Antworten waren nicht parsebar und wurden als falsch gewertet. Kein Gradually-Test.
höhere Werte sind besserStand 26. September 2026Skala: 0 % - 100 %
Für diese Messungen fehlen passende Vergleichswerte unter gleichen Testbedingungen. Die Originalwerte und Quellen bleiben hier nachlesbar.
Seite 1 von 12
Ein SVG-Prompt, feste Ausgabeparameter. Aufnahmen erscheinen nur bei gemeldeten 0 Reasoning-Tokens oder dokumentiert fehlender Reasoning-Steuerung. Gleiche Testbedingungen machen die interne Rechenleistung der Modelle nicht identisch.
API-Anfrage fehlgeschlagen. Das Modell wurde nicht bewertet.
Community-Klassiker für eine freie SVG-Zeichnung.
DeepSeek-V4-Flash
Die Antwort hat das Tokenlimit erreicht. Es liegt keine vollständige Aufzeichnung vor.
Reasoning (angefragt): high
Visuell noch nicht bewertet. Eine erfolgreiche Aufzeichnung bestätigt weder korrekte Physik noch die vollständige Umsetzung des Prompts.
Generate an SVG of a pelican riding a bicycle
Tokenlimit inklusive Reasoning: 8.192 Token
Ursprung der Aufgabe (Simon Willison)64,7 / 100
Marktpreis: Median aus 27 OpenRouter-Endpunkten von 24 Anbietern (repräsentativ: CoreWeave), beobachtet am 19. Oktober 2026. Cache-Preise unterscheiden sich je Anbieter und werden nicht ausgewiesen.
DeepSeek documents the legacy chat and reasoner API names moving from V3.2 to V4-Flash. V4-Pro is a separate tier, not the successor recorded here.
DeepSeek API changelog (2026-09-22)DeepSeek's own release post of 2026-09-10 states that V4-Flash and V4-Flash-Vision-Exp are retired and that the deepseek-v4-flash model name temporarily routes to V4.1-Flash, its documented replacement.
DeepSeek-V4.1-Flash release (2026-09-23)| Art | Nachweis und Datenstand |
|---|---|
| Geschwindigkeit | DeepSeek, Reasoning, max effort. Ausgabetempo nach dem ersten empfangenen Textabschnitt, nicht die gesamte Antwortzeit. API-Messung des Snapshots 0731 vom 7. September 2026. Seit dem 10. September 2026 leitet DeepSeek den API-Modellnamen auf V4.1-Flash um; spätere Messungen unter diesem Namen gelten V4.1-Flash und sind hier nicht übernommen. Abgerufen am 7. September 2026. |
| Preis | API-Basispreise ohne Cache- oder Batch-Rabatt. Höhere Kontextstufen und weitere Tarife stehen unter Kosten. |
| Eingabe | Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 7. September 2026. |
| Ausgabe | Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 7. September 2026. |
| Recherchestand | Recherchestand 8. September 2026. 4 Quellen-URLs geprüft. Das dokumentiert die geprüften Quellen, nicht sämtliche Veröffentlichungen zu diesem Modell. |
| Ungeklärt | release-date Originalwortlaut The model card and checked pricing/release pages identify dated API aliases but no single stable launch-date field for the exact HF weights. |
| Ungeklärt | base-model-benchmarks Originalwortlaut The 24 Base-model table observations are retained separately in /tmp/gradually-profile-research-deepseek-v4-base-benchmarks.json and intentionally excluded from this Instruct profile. |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten · DeepSeek V4 announcement · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 2. Oktober 2026 |
| Weitere Quelle | Artificial Analysis (abgerufen 19. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Artificial Analysis (abgerufen 19. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Artificial Analysis (abgerufen 19. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Artificial Analysis (abgerufen 19. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Artificial Analysis (abgerufen 19. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Artificial Analysis (abgerufen 19. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Artificial Analysis (abgerufen 19. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Artificial Analysis (abgerufen 19. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Artificial Analysis (abgerufen 19. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Artificial Analysis (abgerufen 19. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Artificial Analysis (abgerufen 19. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Alman Institut (abgerufen 9. August 2026) |
| Weitere Quelle | Taste-Bench paper (abgerufen 26. September 2026) |
| Weitere Quelle | LMArena (abgerufen 15. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | LMArena (abgerufen 15. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | DeepSeek V4 model card (abgerufen 8. September 2026) · DeepSeek V4 Flash model card · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 2. Oktober 2026 |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 8. September 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 23. September 2026) · DeepSeek V4.1 lifecycle notice · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 2. Oktober 2026 |
| Weitere Quelle | OpenRouter: Beliebtheitsindex (abgeleitet), CC BY 4.0 |
| Weitere Quelle | Vercel AI Gateway: Beliebtheitsindex (abgeleitet), CC BY 4.0 |
| Weitere Quelle | Ollama: kumulierte Downloads für den Beliebtheitsindex |
| Weitere Quelle | Replicate: kumulierte Ausführungen für den Beliebtheitsindex |
| Weitere Quelle | Google Trending Now: begrenzte Feed-Auswahl für Deutschland und USA |
| Weitere Quelle | Creative Commons Attribution 4.0 |
| Weitere Quelle | DeepSeek API changelog (2026-09-22) |