media r/LocalLLaMA · há 1 h · open_models

DeepSeek V4-Flash alcança 50 no Índice ArtificialAnalysis

Traduzido do English → Português (BR)

O novo modelo DeepSeek V4-Flash conseguiu uma pontuação de 50 no Índice ArtificialAnalysis. Esse resultado o coloca a apenas um ponto abaixo do GLM-5.2 e do GPT-5.6 Luna.

Importância 2/3 r/LocalLLaMA DeepSeek Zhipu AI Benchmark results

Benchmarks

Benchmark	Modelo	Pontuação
Artificial Analysis Intelligence Index	DeepSeek V4-Flash	50%

Ler original

Kimi K3, DeepSeek V4 Pro e GLM-5.2 comparados em benchmarks, licença e custo de serviço

Uma comparação entre três modelos esparsos Mixture-of-Experts de pesos abertos — Kimi K3 da Moonshot AI, DeepSeek V4 Pro e GLM-5.2 da Zhipu AI — avalia suas capacidades, termos de licenciamento e custos de serviço para cargas de trabalho de codificação e agentes em horizontes longos.

media r/LocalLLaMA · agora mesmo Ao vivo

DeepSeek-V4-Flash-0731 supera DeepSeek-V4-Pro-Preview em benchmarks

O modelo DeepSeek-V4-Flash-0731 agora supera significativamente o DeepSeek-V4-Pro-Preview em vários testes de benchmark.

media r/LocalLLaMA · há 2 h

DeepSeek-V4-Flash-0731 supera o GLM 5.2 ao mesmo custo

O modelo DeepSeek-V4-Flash-0731 supera o GLM 5.2 mantendo o mesmo preço de seu antecessor.

media r/LocalLLaMA · há 2 h

Atualizações do DeepSeek V4 Flash com pontuações melhoradas no Terminal Bench e Toolathlon

A DeepSeek atualizou seu modelo V4 Flash, lançando uma nova versão em 2026-07-31 que apresenta ganhos significativos de desempenho em relação à versão anterior. A atualização introduz resultados para vários novos benchmarks enquanto melhora as pontuações nos existentes.

arxiv arXiv cs.CL · há 3 d

PIVOT compartilha varreduras de prefixo entre grupos de consulta para acelerar a atenção esparsa em nível de token

O PIVOT (Proxy Indexing Via One full-prefix Traversal) é uma substituição plug-and-play sem treinamento para o indexador DeepSeek Sparse Attention (DSA) que reduz a redundância computacional ao compartilhar uma única varredura de prefixo entre um grupo de consultas próximas. Em vez de pontuar cada token precedente para cada consulta individualmente, o PIVOT agrega o grupo em uma única consulta proxy para obter um conjunto de candidatos, do qual os top-k tokens são selecionados para cada consulta.