В статье представлены результаты бенчмарка ARC-AGI для модели DeepSeek V4 Flash 0731. Приведена ссылка на официальную страницу с результатами, размещенную организацией ARC Prize.
В исходном тексте не приводится никаких дополнительных подробностей, оценок или конкретных выводов.
DeepSeek выпустила DeepSeek-V4-Flash-0731, обновленную версию своей более легкой модели "Flash", которая превосходит более крупную DeepSeek-V4-Pro в независимых бенчмарках. Выпуск использует новый процесс тонкой настройки, сохраняя оригинальную архитектуру Mixture-of-Experts с 284 миллиардами общих параметров.
Сравнение моделей DeepSeek-V4 Flash 0731 и GPT-5.6 Luna на бенчмарке DeepSWE показывает, что, хотя GPT-5.6 Luna является более сильным инженером, каскадная стратегия с использованием обеих моделей обеспечивает более высокую точность при меньшей стоимости.
В статье сообщается, что модель DeepSeek-V4-Flash-0731 превзошла Fable-5, Sol и Kimi-K3 в шахматном бенчмарке.
Модель DeepSeek-V4-Flash-0731 достигла показателя интеллектуального индекса 50, что соответствует производительности ведущих моделей от марта 2026 года, которые имели показатель 51.
Переведенный мем, циркулирующий на Reddit, указывает на то, что конкуренту пришлось снизить цены на 80% из-за конкурентного давления со стороны DeepSeek v4 flash. Эта модель с открытыми весами имеет 284 миллиарда общих параметров и 13 миллиардов активных параметров, обеспечивая превосходные показатели соотношения цены и производительности.
Мы используем cookie для аналитики и улучшения сайта. Вы можете принять или отклонить аналитические cookie. Политика конфиденциальности