DeepSeek запустила официальную публичную бета-версию API DeepSeek-V4-Flash, которая предлагает значительно расширенные возможности агента по сравнению с V4-Pro-Preview. Обновление включает повторное дообучение модели при сохранении её исходной архитектуры и размера.
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.
OpenAI опубликовала результаты, полученные при оценке неназванной модели, решив или существенно продвинувшись в решении давних открытых проблем в математике и теоретической информатике. Одновременно с этим стала доступна модель Qwen 3.8-Max с 2,4 триллиона параметров, обеспечивающая улучшения в области программирования, работы, исследований и задач с длинным горизонтом.
DeepSeek запустила API DeepSeek-V4-Flash в публичную бета-версию и сразу же опубликовала его веса под лицензией MIT. Обновление обеспечивает значительный рост производительности по сравнению с апрельской превью-версией без изменения архитектуры или размера модели, позиционируя её как экономичную альтернативу проприетарным моделям.
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.
Официальный релиз DeepSeek-V4-Flash теперь доступен в API DeepSeek.
В статье представлены результаты бенчмарка ARC-AGI для модели DeepSeek V4 Flash 0731. Приведена ссылка на официальную страницу с результатами, размещенную организацией ARC Prize.
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.
В статье сообщается, что модель DeepSeek-V4-Flash-0731 превзошла Fable-5, Sol и Kimi-K3 в шахматном бенчмарке.
Последний обзор артефактов открытых моделей выделяет значительные релизы от Thinking Machines и Tencent, а также обновления от Poolside и DeepSeek.
Модель DeepSeek-V4-Flash-0731 достигла показателя интеллектуального индекса 50, что соответствует производительности ведущих моделей от марта 2026 года, которые имели показатель 51.
DeepSeek выпустила обновлённую публичную бета-версию API для DeepSeek-V4-Flash одновременно с открытием доступа к весам модели, что ознаменовало значительный скачок производительности, достигнутый за счёт дообучения, а не изменений архитектуры. Модель сохраняет структуру из 284B общих и 13B активных параметров, но демонстрирует существенные улучшения в агентных возможностях и результатах на бенчмарках для программирования.
DeepSeek выпустила DeepSeek-V4-Flash-0731, последнюю модель в своей линейке V4, с существенно улучшенными агентными возможностями. Модель на 304 миллиарда параметров доступна на Hugging Face и OpenRouter.
DeepSeek опубликовала официальную модель DeepSeek-V4-Flash-0731 на Hugging Face и перевела свой API в публичную бета-версию начиная с 31 июля 2026 года. Этот релиз заменяет предыдущую превью-версию за счёт повторного дообучения, а не архитектурных изменений, обеспечивая значительные улучшения в агентных и кодинговых бенчмарках при сохранении того же размера в 284B параметров.
DeepSeek выпустила свою новую flash-модель DeepSeek V4 Flash, которая позиционируется как вторая по качеству среди моделей с открытыми весами после Kimi K3, предлагая при этом значительно более низкие цены. Модель стоит $0.09 за входные токены и $0.18 за выходные токены на миллион токенов.
Первоначальное тестирование модели DeepSeek v4 Flash указывает на заметные улучшения её навыков проектирования пользовательского интерфейса и пользовательского опыта. Несмотря на эти улучшения, отмечается, что модель потребляет много токенов.
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.
DeepSeek утверждает, что его новая общедоступная модель DeepSeek V4 Flash демонстрирует производительность на уровне Anthropic's Sonnet 5 и xAI's Grok 4.5 в бенчмарке DeepSWE.
DeepSeek сделала модель DeepSeek-V4-Flash-0731 доступной в виде открытых весов на Hugging Face.
Модель DeepSeek-V4-Flash-0731 стала доступна на Hugging Face от организации deepseek-ai.