# DeepSeek-V4-Flash

> Fiche du modèle de langage DeepSeek-V4-Flash sur Quelle IA, édition du 28 septembre 2026. DeepSeek-V4-Flash (DeepSeek) : score IA de 82,6, 47e sur 246. Scores par tâche, prix, exécution locale et liens pour le télécharger ou l'essayer.

Page : https://quelleia.com/modeles/deepseek-v4-flash/
Origine : DeepSeek · Chine · sorti le 24 avril 2026

## Score général

- Score IA : 82,6 (marge à 90 % : de 75,9 à 89,3)
- Rang : 47 (Groupe 6, ex æquo)
- Couverture : 80 % du poids des tâches, 14 mesures
- Échelle : 100 pour le meilleur modèle au lancement du site, 50 pour GPT-4o de novembre 2024.

## Scores par tâche

| Tâche | Score | Détail |
| --- | --- | --- |
| Raisonnement | 76,6 | Provisoire · 33 % |
| Code | 74,8 | Provisoire · 23 % |
| Agents | non mesuré | Non mesuré |
| Usage | 80,8 | Rang 57 · 100 % |
| Maths | 80,3 | Provisoire · 12 % |
| Sciences | 80,3 | Provisoire · 40 % |
| Français | 80,6 | Rang 31 · 50 % |
| Vision | non mesuré | Non mesuré |
| Écriture | 81,1 | Rang 58 · 100 % |
| Web | 88,6 | Rang 28 · 100 % |

## Exécution locale

Tient à partir de deux DGX Spark en grappe (224 Go utiles), en version allégée à 4 bits, par exemple deux DGX Spark en grappe. Mémoire estimée : 196,0 Go.

- Allégée, 4 bits : 196,0 Go
- Allégée, 8 bits : 342,9 Go
- Complète, 16 bits : 653,2 Go

- Plus petite machine : [2 DGX Spark, 256 Go](https://quelleia.com/local/#dgx_spark_x2), version allégée à 4 bits
- Carte graphique : Trop juste
- PC portable RTX : Trop juste
- PC portable Intel : Trop juste
- PC portable Snapdragon : Trop juste
- Mac : [Mac 512 Go](https://quelleia.com/local/#mac_512_go), version allégée à 8 bits ; par exemple [Mac Studio M5 Ultra, 512 Go](https://quelleia.com/local/mac-studio-m5-ultra-512go/)
- Ryzen AI Max : Trop juste
- Nvidia DGX : [2 DGX Spark, 256 Go](https://quelleia.com/local/#dgx_spark_x2), version allégée à 4 bits ; par exemple [Deux DGX Spark en grappe](https://quelleia.com/local/dgx-spark-x2/)
- Sans carte graphique : Trop juste
- Serveur : Oui

## Fiche technique

- Prix : 0,09 € / 0,17 € (entrée / sortie, par million de jetons)
- Fenêtre de contexte : 1 048 576 jetons (environ 786 000 mots)
- Entrées : Texte, image
- Réflexion : Faible, élevée, maximale (trois niveaux réglables)
- Paramètres : 284 milliards
- Licence : MIT (poids ouverts, téléchargeables)
- Classe énergétique : D (sur une échelle de A à G)
- Hébergement en Europe : Possible
- Connaissances jusqu'à : Mai 2025

## Où le trouver

- Télécharger : [Hugging Face](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash)
- Sur votre machine : [Ollama](https://ollama.com/search?q=DeepSeek-V4-Flash)
- Sur votre machine : [LM Studio](https://lmstudio.ai)
- Par API : [OpenRouter](https://openrouter.ai/deepseek/deepseek-v4-flash)
- Par API : [API DeepSeek](https://api-docs.deepseek.com)
- L'essayer : [DeepSeek](https://chat.deepseek.com)

## Mesures

| Benchmark | Tâche | Publié | Niveau suggéré | État | Source |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| DTBench | Raisonnement | 86,4 % | 79,5 | saturé | https://conceptualreasoning.ai/dtbench |
| Code Arena, WebDev | Web | 1 581,0 Elo | 89,6 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions d'experts | Sciences | 1 465,9 Elo | 78,8 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, écriture créative | Écriture | 1 410,7 Elo | 79,0 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions de maths | Maths | 1 441,3 Elo | 77,9 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, écriture créative | Écriture | 1 407,8 Elo | 78,3 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions de code | Code | 1 483,9 Elo | 78,0 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, texte | Usage | 1 438,5 Elo | 78,3 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions d'experts | Sciences | 1 457,1 Elo | 77,1 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, texte | Usage | 1 435,9 Elo | 77,7 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions en français | Français | 1 459,2 Elo | 78,0 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions de code | Code | 1 479,5 Elo | 77,1 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions en français | Français | 1 448,6 Elo | 75,8 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| compar:IA | Français | 1 046,0 Elo | 82,7 | actif | https://arene.comparia.beta.gouv.fr/ranking |
| Arena, questions de maths | Maths | 1 424,7 Elo | 74,5 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Code Arena, WebDev | Web | 1 430,3 Elo | 79,3 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| WeirdML (v2) | Code | 45,6 % | 71,6 | actif | https://htihle.github.io/weirdml.html |
| SciCode | Code | 44,9 % | 77,2 | actif | https://artificialanalysis.ai/evaluations/scicode |
| SciCode | Code | 44,9 % | 77,2 | actif | https://artificialanalysis.ai/evaluations/scicode |
| WeirdML (v2) | Code | 43,8 % | 70,3 | actif | https://htihle.github.io/weirdml.html |
| LMCA | Raisonnement | 35,88 | 76,9 | actif | https://conceptualreasoning.ai/lmca |
| SciCode | Code | 42 % | 73,7 | actif | https://artificialanalysis.ai/evaluations/scicode |
| SimpleBench | Raisonnement | 46,3 % | 73,9 | actif | https://lmcouncil.ai/benchmarks |
| CritPt | Sciences | 7,1 % | 79,7 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| CritPt | Sciences | 3,4 % | 72,7 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |

## En bref

**Quel est le score de DeepSeek-V4-Flash ?** DeepSeek-V4-Flash obtient un score IA de 82,6, avec une marge de 75,9 à 89,3, dans l'édition du 28 septembre 2026. Il est classé 47e sur 246 modèles, à partir de 14 mesures.

**Dans quelles tâches DeepSeek-V4-Flash est-il le plus fort ?** Ses deux meilleures tâches sont web (88,6) et écriture (81,1). Sa tâche la plus faible est code (74,8).

**DeepSeek-V4-Flash peut-il tourner en local ?** Tient à partir de deux DGX Spark en grappe (224 Go utiles), en version allégée à 4 bits, par exemple deux DGX Spark en grappe. Mémoire estimée : 196,0 Go.

**Combien coûte DeepSeek-V4-Flash ?** 0,09 € par million de jetons en entrée et 0,17 € en sortie, au tarif affiché par les fournisseurs. Le coût réel d'une tâche dépend du nombre de jetons que le modèle consomme.

**Qui édite DeepSeek-V4-Flash ?** DeepSeek-V4-Flash est édité par DeepSeek (Chine), et il est sorti le 24 avril 2026. Ses poids sont ouverts, sous licence MIT.

Source : Quelle IA, édition du 28 septembre 2026. https://quelleia.com