DeepSeek V4 Flash 0731
DeepSeek · China · Lanzado el 31 de julio de 2026 · Pesos abiertos
| Acceso | Pesos abiertos, sin restricciones de uso Epoch AI, metadatos de modelos, consultado el 17 de octubre de 2026 |
|---|---|
| Licencia | MIT https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731, consultado el 17 de octubre de 2026 Ficha en Hugging Face |
| Contexto | 1,05 M tokens OpenRouter, API pública de modelos, consultado el 17 de octubre de 2026 |
| Precio por 1M tokens | Entrada 0.007 USD, salida 1.28 USD OpenRouter, API pública de modelos, consultado el 17 de octubre de 2026 |
| Índice de capacidades de Epoch (ECI) | 154,49 (intervalo 152,1 a 156,4) Epoch AI, Benchmarking Hub, consultado el 17 de octubre de 2026 |
| Elo general en LMArena | Sin dato |
| Elo en español (LMArena) | Sin dato: LMArena no publica este modelo en la categoría spanish. |
Benchmarks
| Benchmark | Qué mide | Resultado |
|---|---|---|
| GPQA Diamond | Preguntas de ciencia de nivel doctorado | 91,0 % Variante deepseek-v4-flash-0731_max. Epoch AI, Benchmarking Hub, consultado el 17 de octubre de 2026 |
| SWE-bench Verified | Resolver issues reales de GitHub | Sin dato |
| OTIS Mock AIME | Matemática de competencia tipo AIME | 94,4 % Variante deepseek-v4-flash-0731_max. Epoch AI, Benchmarking Hub, consultado el 17 de octubre de 2026 |
| FrontierMath 1-3 | Matemática de investigación | 57,5 % Variante deepseek-v4-flash-0731_max. Registro de la evaluación Epoch AI, Benchmarking Hub, consultado el 17 de octubre de 2026 |
| Humanity's Last Exam | Preguntas expertas de muchas disciplinas | Sin dato |
| SimpleQA Verified | Exactitud factual en preguntas cortas | 33,6 % Variante deepseek-v4-flash-0731_max. Registro de la evaluación Epoch AI, Benchmarking Hub, consultado el 17 de octubre de 2026 |
| Terminal-Bench | Tareas de agente en la terminal | Sin dato |
| ARC-AGI-2 | Razonamiento abstracto con pocos ejemplos | 61,4 % Variante deepseek-v4-flash-0731_max. Epoch AI, Benchmarking Hub, consultado el 17 de octubre de 2026 |
Los puntajes corresponden a la mejor variante evaluada (por ejemplo, con más esfuerzo de razonamiento), tal como la publica la fuente. Un "Sin dato" significa que la fuente no lo evaluó, no que el modelo sea malo en esa tarea. Metodología.
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