أضافت منصة LiveBench للتقييمات نموذج DeepSeek v4.1 Flash إلى مجموعة التقييم الخاصة بها.
- يُوصف النموذج بأنه يؤدي أداءً يعادل نموذج 5.6 Sol.
- يُلاحظ أنه متاح بسعر أقل من عُشر سعر نموذج المقارنة في تقييماتهم.
أضافت منصة LiveBench للتقييمات نموذج DeepSeek v4.1 Flash إلى مجموعة التقييم الخاصة بها.
تم نشر منشور على رديت بعنوان "Qwen3.8-Flash-Next أفضل من DeepSeek V4 Pro" بواسطة المستخدم /u/Normal-Phone7762 في مجتمع r/LocalLLaMA.
يكشف مقارنة بين DeepSeek V4 Pro 0813 وClaude Fable 5 على معيار DeepSWE أن استراتيجية توجيه تستخدم كلا النموذجين تحل 82.7% من المهام بتكلفة 8.28 دولار لكل منهما، متفوقةً على استخدام Fable وحده (69.7%) وأرخص بكثير.
تُظهر مقارنة بين DeepSeek V4 Pro 0813 وGPT-5.6 Sol على معيار DeepSWE أن تشغيل DeepSeek أولاً ثم التصعيد إلى GPT-5.6 Sol عند فشل الاختبار يحقق معدل نجاح بنسبة 83.0% بتكلفة 3.35 دولار لكل مهمة.
نشرت شركة Artificial Analysis نتائج المقاييس لنموذج Qwen3.8-27B، مقارنة أدائه مباشرة مع DeepSeek V4 و GPT-5.6 Luna Max.
يبرز مستخدم في Reddit نموذج DeepSeek DSv4 Flash 0731، مشيراً إلى قدراته القوية في الأداء مقارنة بتكلفته. يشير المنشور إلى Artificial Analysis Intelligence Index v4.1.1 لدعم الادعاء بأن النموذج يؤدي أداءً استثنائياً.
نستخدم ملفات تعريف الارتباط لقياس الزيارات وتحسين الموقع. يمكنك قبول أو رفض ملفات تعريف الارتباط الخاصة بالتحليلات. سياسة الخصوصية