DeepSeek-V4-Flash: 645% Sprung im DeepSWE-Benchmark erreicht
Veröffentlicht am: 01.08.2026 um 07:13 Uhr | Redaktion boerse-global.de
Das KI-Unternehmen DeepSeek hat die öffentliche Beta-Phase für sein neuestes Sprachmodell DeepSeek-V4-Flash eingeleitet. Die unter der Bezeichnung DeepSeek-V4-Flash-0731 veröffentlichte Version basiert strukturell auf der bereits im April vorgestellten Preview-Architektur, erzielt jedoch durch umfassendes Post-Training signifikante Leistungssteigerungen. Die Veröffentlichung erfolgt in einem Marktumfeld, das zunehmend durch einen aggressiven Preiswettbewerb zwischen führenden Anbietern geprägt ist.
Benchmark-Erfolge und technische Spezifikationen
Das neue Flash-Modell weist eine Architektur mit insgesamt 284 Milliarden Parametern auf, von denen im laufenden Betrieb lediglich 13 Milliarden aktiv genutzt werden. In aktuellen Leistungstests konnte DeepSeek-V4-Flash-0731 in neun verschiedenen Agent-Benchmarks die bisherige Preview-Version des größeren V4-Pro-Modells übertreffen. Besonders deutlich wird der Entwicklungssprung im DeepSWE-Benchmark, bei dem das Modell eine Steigerung von 7,3 auf 54,4 Punkte erzielte, was einem Zuwachs von 645 % entspricht.
In weiteren Leistungstests erreichte die Flash-Variante im Terminal Bench 2.1 einen Wert von 82,7 und positioniert sich damit in unmittelbarer Nähe zu Modellen wie Opus 4.8, das mit 85,0 bewertet wird. Weitere dokumentierte Ergebnisse umfassen den CyberGym-Benchmark mit 76,7 Punkten, Toolathlon Verified mit 70,3 sowie DSBench-FullStack mit 68,7 Punkten. Auch in spezialisierten Aufgaben wie NL2Repo mit 54,2 und DSBench-Hard mit 59,6 Punkten zeigte das Modell eine hohe Kapazität.
Technisch wurde DeepSeek-V4-Flash für Codex adaptiert und unterstützt die Responses API. Während die Flash-Version ab sofort zur Verfügung steht, verbleibt die Pro-Variante – die über 1,6 Billionen Gesamtparameter und 49 Milliarden aktive Parameter verfügt – vorerst unverändert. Branchenberichten zufolge steht die Veröffentlichung der finalen V4-Pro-Version jedoch unmittelbar bevor.
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Strategische Preisgestaltung und Marktumfeld
Mit der Veröffentlichung verschärft DeepSeek den globalen Wettbewerb über die Kostenstruktur. Die API-Preise für das neue Modell wurden auf US-Dollar 0,14 pro Million Input-Token und US-Dollar 0,28 pro Million Output-Token festgesetzt. Damit liegen die Kosten deutlich unter den Angeboten der US-amerikanischen Konkurrenz. Die Modellgewichte mit einem Umfang von circa 167 Gigabyte wurden unter der MIT-Lizenz auf der Plattform Hugging Face für die Fachöffentlichkeit zugänglich gemacht.
Die Dynamik im Sektor zeigt sich auch bei anderen Marktteilnehmern. Nur einen Tag vor der DeepSeek-Ankündigung hatte OpenAI die Preise für sein Modell GPT-5.6 Luna um 80 % gesenkt. Parallel dazu geraten chinesische Entwickler zunehmend in den Fokus internationaler Aufsichtsbehörden. So soll Moonshot AI sein Modell Kimi K3 unter Nutzung von 20.000 Nvidia-Chips in der Cloud von Alibaba trainiert haben. Während Alibaba die Kooperation grundsätzlich bestätigt, gibt es widersprüchliche Angaben über den eingesetzten Chiptyp H200. Ein US-Beamter erhob zudem Vorwürfe gegen Moonshot AI im Zusammenhang mit dem unrechtmäßigen Erwerb von Blackwell-Chips.
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