El modelo DeepSeek-V4-Flash-0731 supera a GLM 5.2 manteniendo el mismo precio que su predecesor.
- El modelo logra un rendimiento superior en comparación con GLM 5.2.
- Conserva la misma estructura de costos que la versión anterior.
El modelo DeepSeek-V4-Flash-0731 supera a GLM 5.2 manteniendo el mismo precio que su predecesor.
El nuevo modelo DeepSeek V4-Flash ha logrado una puntuación de 50 en el Índice de ArtificialAnalysis. Este resultado lo sitúa a solo un punto por debajo de GLM-5.2 y GPT-5.6 Luna.
DeepSeek ha actualizado su modelo V4 Flash, lanzando una nueva versión el 2026-07-31 que muestra ganancias significativas de rendimiento sobre la vista previa anterior. La actualización introduce resultados para varios nuevos benchmarks mientras mejora las puntuaciones en los existentes.
Una comparación de tres modelos Mixture-of-Experts de pesos abiertos—Kimi K3 de Moonshot AI, DeepSeek V4 Pro y GLM-5.2 de Zhipu AI—evalúa sus capacidades, términos de licencia y costos de servicio para cargas de trabajo de codificación y agentes a largo plazo.
Un usuario con acceso a una nueva versión de DeepSeek V4 a través de pruebas A/B creó exitosamente un juego híbrido que combina elementos de No Man's Sky y Minecraft utilizando únicamente programación en un solo paso. El código fuente resultante y los registros del chat se han compartido públicamente, demostrando la capacidad del modelo en este contexto específico. Esta demostración sirve como contraargumento a las afirmaciones de que la programación en un solo paso es inútil para propósitos de benchmarking.
Un usuario informa del despliegue de DeepSeek V4 Flash utilizando el algoritmo de decodificación especulativa DSpark dentro de SGLang en hardware HGX-H200, comparando su rendimiento contra el backend Marlin MoE y EAGLE.
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