Новая модель DeepSeek V4-Flash набрала 50 баллов в индексе ArtificialAnalysis. Этот результат ставит её всего на один балл ниже GLM-5.2 и GPT-5.6 Luna.
media
r/LocalLLaMA
·
1 ч назад
·
open_models
DeepSeek V4-Flash достиг 50 баллов в индексе ArtificialAnalysis
Переведено с English → Русский
Бенчмарки
| Бенчмарк | Модель | Результат |
|---|---|---|
| Artificial Analysis Intelligence Index | DeepSeek V4-Flash | 50% |
Похожие статьи
media
MarkTechPost
·
12 д назад
·
9 просмотров
Сравнение Kimi K3, DeepSeek V4 Pro и GLM-5.2 по бенчмаркам, лицензии и стоимости обслуживания
Сравнение трёх моделей с открытыми весами на основе разреженного Mixture-of-Experts — Kimi K3 от Moonshot AI, DeepSeek V4 Pro и GLM-5.2 от Zhipu AI — оценивает их возможности, условия лицензирования и стоимость обслуживания для задач программирования и работы агентов с длинным горизонтом.
media
r/LocalLLaMA
·
только что
Live
DeepSeek-V4-Flash-0731 превосходит DeepSeek-V4-Pro-Preview в бенчмарках
Модель DeepSeek-V4-Flash-0731 теперь значительно превосходит DeepSeek-V4-Pro-Preview в различных тестовых бенчмарках.
media
r/LocalLLaMA
·
2 ч назад
DeepSeek-V4-Flash-0731 превосходит GLM 5.2 при той же стоимости
Модель DeepSeek-V4-Flash-0731 демонстрирует лучшие результаты по сравнению с GLM 5.2, сохраняя ту же цену, что и её предшественник.
media
r/LocalLLaMA
·
2 ч назад
Обновление DeepSeek V4 Flash с улучшенными результатами в Terminal Bench и Toolathlon
DeepSeek обновил свою модель V4 Flash, выпустив новую версию 2026-07-31, которая демонстрирует значительный рост производительности по сравнению с предыдущей предварительной версией. Обновление включает результаты нескольких новых бенчмарков, а также улучшает показатели в существующих.
arxiv
arXiv cs.CL
·
3 д назад
PIVOT разделяет сканирование префиксов между группами запросов для ускорения разреженного внимания на уровне токенов
PIVOT (Proxy Indexing Via One full-prefix Traversal) — это решение без дообучения, заменяющее индексатор DeepSeek Sparse Attention (DSA), которое снижает вычислительную избыточность за счёт общего сканирования одного префикса для группы близких запросов. Вместо оценки каждого предыдущего токена для каждого запроса отдельно PIVOT объединяет группу в один прокси-запрос для получения набора кандидатов, из которых для каждого запроса выбираются топ-k токенов.