본 기사는 DeepSeek-V4-Flash-0731 모델이 체스 벤치마크에서 Fable-5, Sol, Kimi-K3를 능가했다고 발표했습니다.
원문에는 구체적인 점수나 방법론에 대한 추가 정보가 제공되지 않았습니다.
본 기사는 DeepSeek-V4-Flash-0731 모델이 체스 벤치마크에서 Fable-5, Sol, Kimi-K3를 능가했다고 발표했습니다.
원문에는 구체적인 점수나 방법론에 대한 추가 정보가 제공되지 않았습니다.
DeepSeek-V4-Flash-0731 모델은 2026년 3월의 최첨단 모델들이 기록한 51점과 동일한 인덱스 점수 50을 달성했습니다.
Reddit에서 유포되고 있는 번역된 밈은 DeepSeek v4 flash의 경쟁 압력으로 인해 경쟁사가 가격을 80% 낮춰야 했음을 나타냅니다. 이 오픈 가중치 모델은 총 2840억 개의 파라미터와 130억 개의 활성 파라미터를 갖추고 있으며, 우수한 가격 대비 성능 지표를 제공합니다.
DeepSeek은 새로 일반적으로 사용 가능한 모델인 DeepSeek V4 Flash가 DeepSWE 벤치마크에서 Anthropic's Sonnet 5 및 xAI's Grok 4.5와 성능 동등성을 달성했다고 주장합니다.
DeepSeek-V4-Flash-0731 모델은 다양한 벤치마크 테스트에서 DeepSeek-V4-Pro-Preview보다 훨씬 뛰어난 성능을 보여줍니다.
새로운 DeepSeek V4-Flash 모델은 ArtificialAnalysis 지수에서 50점을 기록했습니다. 이 결과는 GLM-5.2 및 GPT-5.6 Luna보다 단 한 점 낮은 위치를 차지합니다.