DeepSeek

DeepSeek V4 Pro 0424

RaisonnementPoids ouverts
Intelligence
30,4
Rang 114 sur 768 modèles mesurés
Coding
59,4
Rang 87 sur 299 modèles mesurés
Vitesse de sortie
95,8 t/s
Rang 209 sur 425 modèles mesurés
Prix/1M
1,77 $
Rang 495 sur 726 modèles mesurés
Fenêtre de contexte
1 M
Rang 90 sur 1296 modèles mesurés
Coût par tâche
0,122 $
Rang 53 sur 218 modèles mesurés

DeepSeek V4 Pro 0424 (Max) obtient 30,4 à l'Intelligence Index d'Artificial Analysis, au 114e rang sur 768 modèles mesurés. Les modèles au score le plus proche sont Gemini 3.8 Flash (30,8), GPT-5.2 (30,4) et Claude Sonnet 4.6 (30,1). À 1,77 $ par million de tokens (prix mélangé 3:1 entrée/sortie), il est moins cher que GPT-5.2 (4,81 $) et Claude Sonnet 4.6 (6 $), plus cher que Gemini 3.8 Flash (1,50 $). Avec 95,8 t/s en sortie, il est plus rapide que GPT-5.2 (71,3 t/s) et Claude Sonnet 4.6 (44,1 t/s), plus lent que Gemini 3.8 Flash (127 t/s).

Indices Artificial Analysis
Maximum
Intelligence30,4
Rang 114 sur 768 modèles mesurés
Coding59,4
Rang 87 sur 299 modèles mesurés
Agentic26,3
Rang 79 sur 190 modèles mesurés
Niveaux de raisonnement
Chaque point est un niveau de raisonnement de ce modèle : plus de réflexion améliore souvent le score, mais coûte plus cher. Sélectionnez un point pour ouvrir ce niveau.
Intelligence Indexplus efficace ↗Prix / 1M tokens
Indices par secteur
Performance par secteur mesurée par Artificial Analysis
Finance et comptabilité34,5
Rang 109 sur 241 modèles mesurés
Stratégie et opérations39,3
Rang 104 sur 241 modèles mesurés
Juridique33,7
Rang 107 sur 241 modèles mesurés
Santé et médecine31,2
Rang 101 sur 185 modèles mesurés
Ingénierie31,6
Rang 113 sur 240 modèles mesurés
Économie37,3
Rang 112 sur 248 modèles mesurés
Benchmarks standard
GPQA Diamond88,8 %
Rang 89 sur 620 modèles mesurés
HLE37,5 %
Rang 112 sur 681 modèles mesurés
SciCode50,8 %
Rang 112 sur 248 modèles mesurés
IFBench76,5 %
Rang 21 sur 451 modèles mesurés
AA-LCR74,7 %
Rang 173 sur 592 modèles mesurés
TerminalBench Hard46,2 %
Rang 30 sur 432 modèles mesurés
Terminal-Bench 2.164,0 %
Rang 92 sur 245 modèles mesurés
Terminal-Bench 4.014,6 %
Rang 86 sur 240 modèles mesurés
Modèles de niveau proche
Les modèles les plus proches sur l'Intelligence Index, une configuration par famille.

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