L'article présente les résultats du benchmark ARC-AGI pour le modèle DeepSeek V4 Flash 0731. Il renvoie à la page officielle des résultats hébergée par l'organisation ARC Prize.
Aucun détail supplémentaire, score ou découverte spécifique n'est fourni dans le texte source.
DeepSeek a publié DeepSeek-V4-Flash-0731, une version mise à jour de son modèle « Flash » plus petit qui surpasse le plus grand DeepSeek-V4-Pro sur des benchmarks indépendants. Cette publication utilise un nouveau processus de réglage fin tout en conservant l'architecture originale Mixture-of-Experts avec 284 milliards de paramètres au total.
Une comparaison entre DeepSeek-V4 Flash 0731 et GPT-5.6 Luna sur le benchmark DeepSWE révèle que, bien que GPT-5.6 Luna soit l'ingénieur le plus performant, une stratégie en cascade utilisant les deux modèles atteint une précision supérieure à un coût moindre.
L'article annonce que le modèle DeepSeek-V4-Flash-0731 a dépassé Fable-5, Sol et Kimi-K3 sur un benchmark d'échecs.
Le modèle DeepSeek-V4-Flash-0731 a atteint un score d'indice d'intelligence de 50, une métrique qui égale la performance des modèles de pointe de mars 2026, qui avaient un score de 51.
Un meme traduit circulant sur Reddit indique qu'un concurrent a dû réduire ses prix de 80% en raison de la pression concurrentielle de DeepSeek v4 flash. Ce modèle à poids ouverts dispose de 284 milliards de paramètres totaux et de 13 milliards de paramètres actifs, offrant des métriques supérieures de rapport qualité-prix.
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