DeepSeek

DeepSeek V4 FlashOffen

Name: DeepSeek V4 Flash
Price: 0.28 USD
Rating: 42 (11 reviews)
Author: DeepSeek

DeepSeek V4 Flash 0731 is a sparse mixture-of-experts model from DeepSeek, with 13B active parameters out of 284B total. This re-post-trained revision is suited for coding, reasoning, and agent workflows.

#403veröffentlicht 30. Juli 2026·Open Weights·Not disclosed

text1.0M ctx

API-Anbieter API-Key holen →Rangliste

Intelligenz

42.0 #403

AAQI 50.0

Ausgabegeschwindigkeit

113 t/s

TTFT 1.34 s · ITL 8.8 ms/tok

Blended-Preis (3:1)

$0.175 /1M

Input $0.14/M · Output $0.28/M

Kontext

1.0M

≈ 2,500 A4-Seiten · max. Output 16,384

Quality Domain Radar

6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship

DeepSeek V4 Flash

Claude Mythos Preview (#1)

Average (68)

Radar-Achsen sind aus Kategorie-Scores approximiert, wo direkte Benchmark-Messungen fehlen — siehe Methodik.

API-Bereitstellung

Hosts & Latenz vergleichen

Durchsatz, TTFT und Cache-Preise bei Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock und Azure.

GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI

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Ergebnisse nach Quelle

Arena.ai ↗

1438.0

#79 · 48.4k votes · ±4

Artificial Analysis ↗

Kategorie-Punkte

Preis-Leistung100.0 Langkontext99.2 Mathematik62.0 Intelligence51.8 Reasoning41.2 Coding38.0 Agentic35.3 Tempo22.0 Wissen12.5

Benchmark-Ergebnisse

LiveCodeBench91.6%GPQA Diamond88.1%MMLU-Pro86.2%SWE-Bench Verified79%

Browsecomp73.2%

MCP Atlas69%SWE-Bench Pro52.6%SciCode49.9%Toolathlon47.8%Humanity’s Last Exam45.1%

Modelldetails

Veröffentlichungsdatum

30. Juli 2026

Parameter

Not disclosed

Lizenz

Open Weights

Kontextfenster

1,000,000 tokens

Eingabepreis

$0.14/M

Ausgabepreis

$0.28/M

Ausgabegeschwindigkeit

113 t/s

Zeit bis zum ersten Token

1.34 s

Geschätzte Monatsrechnung

API-Anfragen pro Monat: 100,000Ø Input-Tokens: 1,500Ø Output-Tokens: 500Prompt-Cache-Trefferrate: 50%

Geschätzte Monatsausgaben

$0.00

Ersparnis ggü. GPT-4o wird berechnet…

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BibTeX

@misc{llmpodium2026deepseekv4flash,
  title = {Benchmark Analysis and Intelligence Evaluation of DeepSeek V4 Flash},
  author = {LLMPodium Research},
  year = {2026},
  url = {https://llmpodium.com/models/deepseek-v4-flash}
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