DeepSeek-V4-Flash Update
DeepSeek‑V4‑Flash теперь доступен в публичном бета‑режиме: достаточно указать модель deepseek‑v4‑flash, а метод вызова API не меняется. По новым публичным бенчмаркам она превосходит V4‑Pro‑Preview: Terminal Bench 2.1 – 82.7, NL2Repo – 54.2, Cybergym – 76.7, DeepSWE – 54.4, Toolathlon – 70.3, Agent Last Exam – 25.2, Automation Bench (Публичный) – 25.1, DSBench‑FullStack – 68.7, DSBench‑Hard – 59.6. Тесты на публичных наборах проводились в минимальном режиме DeepSeek Harness с topp=0.95 и temperature=1.0. Модель поддерживает формат Responses API и адаптирована под Codex; архитектура и размер такие же, как у Flash‑Preview, только дообученная. DeepSeek‑V4‑Pro выйдет скоро, а текущий релиз касается только Flash.
Ранее компания объявила о выпуске DeepSeek‑V4‑Pro и Flash через OpenAI‑ и Anthropic‑совместимые интерфейсы, после чего старые имена deepseek‑chat и deepseek‑reasoner будут удалены 24 июля 2026 года. Модели V3.2‑Exp и V3.2‑Speciale показывают рост: HumanEval – 84.76 %, MATH – 71.02 %, BBH – 83.40 %, а в Arena‑Hard их победа над GPT‑4‑0314 выросла до 68.3 %. В публичных тестах использовался минимальный режим DeepSeek Harness с topp=0.95 и temperature=1.0, а внутренние наборы DSBench‑FullStack и DSBench‑Hard включают сложные задачи полного стека. Кроме того, в V3.2‑Exp точность JSON‑вывода достигла 97 % благодаря регулярным выражениям, а роль‑плейинг стал более гибким, позволяя модели принимать любые персонажи.