Quel est le score de DeepSeek-V4-Flash ?

DeepSeek-V4-Flash obtient un score IA de 82,5, avec une marge de 75,8 à 89,2, dans l'édition du 9 novembre 2026. Il est classé 60e sur 257 modèles, à partir de 14 mesures. Ce que veut dire ce score : https://quelleia.com/demarche/#que-veut-dire-le-score

Dans quelles tâches DeepSeek-V4-Flash est-il le plus fort ?

Ses deux meilleures tâches sont web (88,4) et écriture (81,5). Sa tâche la plus faible est code (74,5).

Combien coûte DeepSeek-V4-Flash ?

0,09 € par million de jetons en entrée et 0,17 € en sortie, au tarif affiché par les fournisseurs. Pour fixer les idées, 1 000 questions de 1 000 jetons, avec des réponses de 500 jetons, coûteraient environ 0,17 € par l'API : c'est une estimation, pas un tarif. 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.

Fiche modèle · édition du 9 novembre 2026

DeepSeek-V4-Flash

DeepSeek · Chine · sorti le 24 avril 2026DeepSeek · Chine · 24 avril 2026

Réflexion réglable
Poids ouverts · MIT
2 DGX Spark, 256 Go
Classe énergétique D

82,5de 75,8 à 89,2Rang 60 · 80 %?

Empreinte?

Raisonnement76,7Code74,5AgentsUsage81,2Maths80,7Sciences80,4Français80,4VisionÉcriture81,5Web88,4

Son bilan?

Au classement général, 60e sur 257, dans un groupe de 17 modèles trop proches pour être départagés.
Pas encore classé en raisonnement, code, maths et sciences : trop peu de mesures.
Pas encore mesuré en tâches d'agent et compréhension d'images.

L'essayer surDeepSeek (nouvel onglet)

Estimationenviron 0,17 € pour 1 000 questions par l'API, en comptant 1 000 jetons lus et 500 écrits par question. Comment on l'estime

Score général?

82,5de 75,8 à 89,2

Rang60Groupe 6, ex æquoCouverture80 %14 mesures

Pourquoi ce score ? →Comment lire un score →

Les dix tâches?

Peut-il tourner chez vous ?ESTIMATION

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.

Cartes graphiquesTrop juste
PC portables GeForce RTXTrop juste
PC portables Intel Core UltraTrop juste
PC portables Snapdragon X2Trop juste
Mac 512 Gopar exemple Mac Studio M5 Ultra, 512 GoOui, jusqu'à 8 bits
Mini-PC et PC portables Ryzen AI MaxTrop juste
2 DGX Spark, 256 Gopar exemple Deux DGX Spark en grappeOui, allégé 4 bits
Sans carte graphiqueTrop juste
ServeurOui

Mémoire selon la versionAllégée, 4 bits196,0 GoAllégée, 8 bits342,9 GoComplète, 16 bits653,2 GoLe pointillé marque 224 Go, la mémoire utile de deux DGX Spark en grappe. Au-delà, le modèle ne tient plus sur cette machine.

Vitesse de génération

EstiméMac Studio M5 Ultra, 512 GoMac 512 Go · 1,2 To/s · version allégée à 8 bitsde 24 à 62 jetons/s estimés

Estimation pour un contexte court : le débit mémoire de chaque machine divisé par ce que le modèle relit à chaque jeton dans la version qui y tient, ramené à ce que donnent les 7 mesures publiées qui servent d'étalon. Dans chaque famille, la plus petite machine à débit publié où il tient, la moins rapide à mémoire égale. Comment on l’estime.

Les benchmarks mesurent la version complète du modèle. La version allégée fait un peu moins bien. À télécharger avec Ollama, LM Studio ou llama.cpp. Comment on compte la mémoire. Les prix et les marchands sont sur la page de chaque machine.

Pour aller plus loin. Installer Ollama, lancer un premier modèle et fixer la taille du contexte pour qu'il tienne dans la mémoire de la machine. Ollama & les modèles locaux, sur minilabai.com. Un guide du même auteur que QUELLE IA.

Fiche technique

Prix: 0,09 € / 0,17 €entrée / sortie, par million de jetons
Fenêtre de contexte: 1 048 576 jetonsenviron 786 000 mots
Entrées: Texte, image
Réflexion: Faible, élevée, maximaletrois niveaux réglables
Paramètres: 284 milliards
Licence: MITpoids ouverts, téléchargeables
Classe énergétique: Dsur une échelle de A à G
Hébergement en Europe: Possible
Connaissances jusqu'à: Mai 2025

Où le trouver

Liens directs, sans affiliation

Toutes les mesures

25 mesures · d'où vient le score

BenchmarkRésultatÉquivaut à?RéflexionÉtatSource

DTBench86,4 %79,4MaximaleSATURÉconceptualreasoning.ai

Code Arena, WebDev1 581,7 Elo89,2InconnueACTIFarena.ai

Arena, questions d'experts1 467,1 Elo79,6ÉlevéeACTIFarena.ai

Arena, écriture créative1 410,9 Elo80,0ÉlevéeACTIFarena.ai

Arena, questions de maths1 441,1 Elo78,5ÉlevéeACTIFarena.ai

Arena, texte1 439,0 Elo79,3ÉlevéeACTIFarena.ai

Arena, écriture créative1 407,9 Elo79,3InconnueACTIFarena.ai

Arena, questions de code1 484,1 Elo78,8InconnueACTIFarena.ai

Arena, questions d'experts1 457,5 Elo77,7InconnueACTIFarena.ai

Arena, texte1 435,8 Elo78,5InconnueACTIFarena.ai

Arena, questions de code1 480,2 Elo77,9ÉlevéeACTIFarena.ai

Arena, questions en français1 458,0 Elo78,7ÉlevéeACTIFarena.ai

Voir les 13 autres mesures

Arena, questions en français1 449,2 Elo76,7InconnueACTIFarena.ai

Arena, questions de maths1 424,4 Elo75,0InconnueACTIFarena.ai

compar:IA1 035,0 Elo77,6InconnueACTIFarene.comparia.beta.gouv.fr

Code Arena, WebDev1 430,9 Elo79,3ÉlevéeACTIFarena.ai

WeirdML (v2)45,6 %71,6MaximaleACTIFhtihle.github.io

SciCode44,9 %76,6MaximaleACTIFartificialanalysis.ai

WeirdML (v2)43,8 %70,3ÉlevéeACTIFhtihle.github.io

LMCA35,8877,0MaximaleACTIFconceptualreasoning.ai

SciCode42 %72,9ÉlevéeACTIFartificialanalysis.ai

SimpleBench46,3 %73,9InconnueACTIFlmcouncil.ai

CritPt7,1 %79,2MaximaleACTIFepoch.ai

CritPt3,4 %71,6ÉlevéeACTIFepoch.ai

Source : Artificial Analysis pour CritPt et SciCode. Ces mesures, relayées par Epoch AI, comptent dans le score IA avec leur accord.

En bref

Quel est le score de DeepSeek-V4-Flash ?: DeepSeek-V4-Flash obtient un score IA de 82,5, avec une marge de 75,8 à 89,2, dans l'édition du 9 novembre 2026. Il est classé 60e sur 257 modèles, à partir de 14 mesures.?
Dans quelles tâches DeepSeek-V4-Flash est-il le plus fort ?: Ses deux meilleures tâches sont web (88,4) et écriture (81,5). Sa tâche la plus faible est code (74,5).
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. Pour fixer les idées, 1 000 questions de 1 000 jetons, avec des réponses de 500 jetons, coûteraient environ 0,17 € par l'API : c'est une estimation, pas un tarif. 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.