Model DeepSeek-V4-Flash-0731 mengungguli GLM 5.2 sambil mempertahankan harga yang sama dengan pendahulunya.
- Model ini mencapai kinerja superior dibandingkan GLM 5.2.
- Model ini mempertahankan struktur biaya yang sama dengan versi sebelumnya.
Model DeepSeek-V4-Flash-0731 mengungguli GLM 5.2 sambil mempertahankan harga yang sama dengan pendahulunya.
Model DeepSeek V4-Flash baru telah meraih skor 50 pada Indeks ArtificialAnalysis. Hasil ini menempatkannya hanya satu poin di bawah GLM-5.2 dan GPT-5.6 Luna.
DeepSeek telah memperbarui model V4 Flash-nya, merilis versi baru pada 2026-07-31 yang menunjukkan peningkatan kinerja signifikan dibandingkan pratinjau sebelumnya. Pembaruan ini memperkenalkan hasil untuk beberapa benchmark baru sambil meningkatkan skor pada yang sudah ada.
Sebuah perbandingan tiga model Sparse Mixture-of-Experts berbobot terbuka—Kimi K3 dari Moonshot AI, DeepSeek V4 Pro, dan GLM-5.2 dari Zhipu AI—mengevaluasi kemampuan, ketentuan lisensi, dan biaya penyajian mereka untuk beban kerja pemrograman jangka panjang dan agen.
Seorang pengguna yang memiliki akses ke versi baru DeepSeek V4 melalui pengujian A/B berhasil membuat game hibrida yang menggabungkan elemen-elemen dari No Man's Sky dan Minecraft hanya dengan pemrograman satu kali. Kode sumber dan log obrolan yang dihasilkan telah dibagikan secara publik, menunjukkan kemampuan model dalam konteks spesifik ini. Demonstrasi ini berfungsi sebagai argumen penentang klaim bahwa pemrograman satu kali tidak berguna untuk tujuan benchmarking.
Seorang pengguna melaporkan mendeploy DeepSeek V4 Flash menggunakan algoritma decoding spekulatif DSpark di dalam SGLang pada perangkat keras HGX-H200, membandingkan kinerjanya terhadap backend MoE Marlin dan EAGLE.
Kami menggunakan cookie untuk mengukur lalu lintas dan meningkatkan situs. Anda dapat menerima atau menolak cookie analitik. Kebijakan privasi