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.
media
r/LocalLLaMA
·
1 jam lalu
·
open_models
DeepSeek V4-Flash mencapai 50 pada Indeks ArtificialAnalysis
Diterjemahkan dari English → Bahasa Indonesia
Benchmark
| Benchmark | Model | Skor |
|---|---|---|
| Artificial Analysis Intelligence Index | DeepSeek V4-Flash | 50% |
Artikel terkait
media
MarkTechPost
·
12 hari lalu
·
9 tayangan
Kimi K3, DeepSeek V4 Pro, dan GLM-5.2 dibandingkan pada benchmark, lisensi, dan biaya penyajian
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.
media
r/LocalLLaMA
·
baru saja
Langsung
DeepSeek-V4-Flash-0731 melampaui DeepSeek-V4-Pro-Preview dalam benchmark
Model DeepSeek-V4-Flash-0731 sekarang secara signifikan mengungguli DeepSeek-V4-Pro-Preview di berbagai uji benchmark.
media
r/LocalLLaMA
·
2 jam lalu
DeepSeek-V4-Flash-0731 mengalahkan GLM 5.2 dengan biaya yang sama
Model DeepSeek-V4-Flash-0731 mengungguli GLM 5.2 sambil mempertahankan harga yang sama dengan pendahulunya.
media
r/LocalLLaMA
·
2 jam lalu
Pembaruan DeepSeek V4 Flash dengan skor Terminal Bench dan Toolathlon yang lebih baik
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.
arxiv
arXiv cs.CL
·
3 hari lalu
PIVOT berbagi pemindaian awalan di seluruh grup kueri untuk mempercepat perhatian sparse tingkat token
PIVOT (Proxy Indexing Via One full-prefix Traversal) adalah pengganti langsung tanpa pelatihan untuk pengindeks DeepSeek Sparse Attention (DSA) yang mengurangi redundansi komputasi dengan membagikan satu pemindaian awalan di sekelompok kueri terdekat. Alih-alih memberi skor setiap token pendahulu untuk setiap kueri secara individual, PIVOT menggabungkan grup menjadi satu kueri proksi untuk mendapatkan kumpulan kandidat, dari mana top-k token dipilih untuk setiap kueri.