DeepSeek · 모델

DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp

오픈이미지 입력출시 2026년 8월 31일deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-Vision-ExpHugging Face ↗
종합 레이팅1218 · 48위레이팅 벤치 9개
컨텍스트 창—
가격 (입력 / 출력, 1M 토큰)오픈 웨이트
파라미터305BDeepseekV4ForCausalLM
라이선스mit
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벤치 점수9개코딩·에이전트·추론·지식

AI AI 해설

2026년 10월 9일 생성

오픈 웨이트 실험 모델로, 종합 레이팅 1173·코딩 1090

포지션

DeepSeek의 오픈 웨이트 모델이며 라이선스는 mit다. 종합 레이팅은 1173(37위), 가중 비교는 5.5다. 비슷한 종합 레이팅 모델로 DeepSeek-V4-Pro-Max 1178, Kimi-K2.6 1175, Qwen3.8-27B 1171, Mistral Large 4 1169가 제시됐다.

업무 역량

분야 레이팅은 코딩 1090(31위), 에이전트 972, 추론·지식 1105다. 멀티모달과 과학·보안은 자료 없음이다. 레이팅은 같은 벤치 비교로 만든 상대 지표이므로 절대 성능값으로 해석하면 안 된다.

벤치 근거

HF 리더보드 기준 Terminal-Bench 2.1은 83.9%(10/28), DeepSWE는 59.3%(9/21)다. LLM Stats 집계에서는 NL2Repo 57.7%(5/22), AutomationBench 25.7%(18/24), Agents' Last Exam 27.3%(16/21)이며 모두 미검증이다.

도입 전 확인

컨텍스트, 최대 출력, 입력·출력 가격은 자료 없음이다. 실제 도입 전 운영 한도와 비용을 별도로 확인해야 한다. 같은 공급사의 최신 모델로 DeepSeek-V4.1-Flash가 제시돼 있어 함께 검토할 수 있다.

수집된 벤치·가격·출시 숫자만 입력으로 받아 LLM이 작성했고, 입력에 없는 숫자가 나오면 폐기합니다. 사용 결정은 원문 출처와 직접 평가로 확인하세요.

분야레이팅분야 순위벤치 수
코딩1108454
에이전트987632
추론·지식1131613
멀티모달———
과학·보안———
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분야 레이팅은 그 분야 벤치에서의 비교만으로 계산합니다. 회색 선은 종합 1위 모델입니다.

벤치마크 점수

9개 · 프로필별 순위

코딩

벤치프로필점수순위백분위출처
Terminal-Bench 2.1LLM Stats 집계83.9%17 / 4362자기보고 ↗
Terminal-Bench 2.1HF 리더보드83.9%10 / 2867확인됨 ↗
DeepSWEHF 리더보드59.3%9 / 2160확인됨 ↗
DeepSWELLM Stats 집계59.3%7 / 1350자기보고 ↗

에이전트

벤치프로필점수순위백분위출처
AutomationBenchLLM Stats 집계25.7%18 / 2426자기보고 ↗
Agents' Last ExamLLM Stats 집계27.3%16 / 2125자기보고 ↗

추론·지식

벤치프로필점수순위백분위출처
NL2RepoLLM Stats 집계57.7%5 / 2281자기보고 ↗
ZEROBenchLLM Stats 집계0.44 / 1375자기보고 ↗
DSBench-HardLLM Stats 집계63.6%2 / 350자기보고 ↗

순위는 같은 프로필(같은 문항·하네스·출처)에서 측정된 모델 중 위치입니다. * 는 자기보고·인용 등 검증되지 않은 값입니다.

Hugging Face 다운로드 추이

30일 변화 +85.9K (+12.9%)
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