VerdictPal
Beitreten

Modelle / DeepSeek

DeepSeek V4 Flash Vision (Reasoning, Max Effort)

DeepSeek V4 · Release 2026-08-21

AA Intelligence Index 51.5. Auf Artificial Analysis gelistet mit API-Preisen $0.44/$1.32 pro 1M Tokens. Benchmark-Zeilen werden aus dem AA-Snapshot synchronisiert — siehe Ledger auf dieser Seite.

Frontier-Modell auf Artificial Analysis. Nutze das Benchmark-Ledger unten für belegte Scores; wir leiten keine Zahlen über veröffentlichte Zeilen hinaus ab.

#24 von 166 im AA Index · aktueller Snapshot
52 AA Index · 9 Benchmark-Zeilen · 1 QuellenPosition ist benchmark-spezifisch — kein Cross-Family- oder Cross-Source-Ranking.
Composite59
KontextUnlisted
Input / 1M$0.44
Output / 1M$1.3
Wissensstichtagunpublished
Output-Speed111 t/s
TTFT (Default-API)0.61s
Statussolid

Familienprofil

Bester veröffentlichter Score je abgedeckter Benchmark-Familie.

73/100 Ø
Reasoning
91
Coding
47
Agentisch
74
Langer Kontext
78

4 getestete Benchmark-Familien

Benchmark-Platzierungen

Wo DeepSeek V4 Flash Vision (Reasoning, Max Effort) auf jeder öffentlichen Benchmark-Quelle mit Zeile steht. Rang zählt jedes Modell mit neuester Zeile im selben Test — kein universeller Qualitätsscore.

BenchmarkFamilyRangScoreQuelleDatum
τ³-Bench BankingAgentic#15/ 10641Artificial Analysis2026-09-01
AA-LCRLong context#19/ 17978Artificial Analysis2026-09-01
GPQA DiamondReasoning#28/ 18591Artificial Analysis2026-09-01
AA output speedPerformance#33/ 185Artificial Analysis2026-09-01
Artificial Analysis Intelligence IndexReasoning#34/ 18452Artificial Analysis2026-09-01
Terminal-BenchAgentic#38/ 18474Artificial Analysis2026-09-01
Humanity's Last ExamReasoning#54/ 18035Artificial Analysis2026-09-01
SciCodeCoding#69/ 18047Artificial Analysis2026-09-01
AA time to first tokenPerformance#74/ 185Artificial Analysis2026-09-01
Family-Kontext

Die drei höchstscorierenden kartierten Modelle pro Capability-Family. Wo DeepSeek V4 Flash Vision (Reasoning, Max Effort) auftaucht, ist es hervorgehoben.

ReasoningDeepSeek V4 Flash Vision (Reasoning, Max Effort) · 91
  1. 1
    Claude Mythos Preview
    95
  2. 2
    Gemini 3.7 Flash
    95
  3. 3
    Grok 4.6
    95
CodingDeepSeek V4 Flash Vision (Reasoning, Max Effort) · 47
  1. 1
    GPT 5.5
    96
  2. 2
    Claude Opus 4.8
    96
  3. 3
    Claude Opus 4.6
    96
AgenticDeepSeek V4 Flash Vision (Reasoning, Max Effort) · 74
  1. 1
    GPT 5.5
    100
  2. 2
    Claude Opus 4.8
    100
  3. 3
    Claude Fable 5
    100
Long contextDeepSeek V4 Flash Vision (Reasoning, Max Effort) · 78
  1. 1
    Muse Spark 1.2
    83
  2. 2
    Kimi K3
    83
  3. 3
    Gemini 3.5 Flash
    81
Neueste Belege

Benchmark-Zeilen im öffentlichen Ledger für DeepSeek V4 Flash Vision (Reasoning, Max Effort) in den letzten 120 Tagen. Ältere Zeilen stehen in der vollen Tabelle unten.

9 neu
BenchmarkFamilyScoreQuelleTage her
AA-LCRLong context78%Artificial Analysis2
AA output speedPerformance111 t/sArtificial Analysis2
AA time to first tokenPerformance0.61sArtificial Analysis2
Artificial Analysis Intelligence IndexReasoning51.5%Artificial Analysis2
GPQA DiamondReasoning91.3%Artificial Analysis2
Humanity's Last ExamReasoning34.5%Artificial Analysis2
SciCodeCoding46.6%Artificial Analysis2
τ³-Bench BankingAgentic41.03%Artificial Analysis2
Terminal-BenchAgentic74.16%Artificial Analysis2
Family-Abdeckung

Ein hoher Composite, der eine schwache Family versteckt, ist eine Falle. Diese Balken zeigen Families ohne öffentlichen Test — und wo das Modell führt.

Reasoning91
Coding47
Agentisch74
Langer Kontext78
Preis vs. Performance
0255075100$0.10$0.30$1$3$10$30Input-USD / 1M Tokens · log-Skala →← Intelligenz

Hover oder Tab auf einen Punkt: Name, Score und Input-Preis.

AnthropicOpenAIMistralAlibabaDeepSeekGoogleMoonshotMetaMiniMaxxAIZhipuXiaomiOtherMeituanCohereNVIDIA

Volles Benchmark-Ledger

Jeder Katalog-Benchmark für DeepSeek V4 Flash Vision (Reasoning, Max Effort). Scores verlinken zur Originalquelle; Lücken heißen: noch keine öffentliche Zeile.

9 Quell-Zeilen

9 of 37 catalog benchmarks have a sourced row for DeepSeek V4 Flash Vision (Reasoning, Max Effort).

Reasoning

Coding

Agentic

Long context

Performance

Quellen