Asosiy kontentga o‘tish
Mahsulot yangiliklari

DeepSeek-V4-Flash rasmiy versiyasi sinov natijalari: taxminan 98% kesh xit chegirmasi AI uchun mislsiz tejamkorlikni ta’minlaydi

DeepSeek kecha (31 iyul) API hujjatlaridagi yangilanish orqali DeepSeek-V4-Flash rasmiy versiyasi API’si ommaviy test uchun ishga tushirilganini e’lon qildi. @ArtificialAnlys, @arena kabi AI benchmark platformalari bugun (1 avgust) tegishli test natijalarini ham yangiladi.

DeepSeek-V4-Flash rasmiy versiyasi sinov natijalari: taxminan 98% kesh xit chegirmasi AI uchun mislsiz tejamkorlikni ta’minlaydi

DeepSeek kecha (31 iyul) API hujjatlaridagi yangilanish orqali DeepSeek-V4-Flash rasmiy versiyasi API’si ommaviy test uchun ishga tushirilganini e’lon qildi. @ArtificialAnlys, @arena kabi AI benchmark platformalari bugun (1 avgust) tegishli test natijalarini ham yangiladi.

@ArtificialAnlys (Artificial Analysis) yirik xalqaro mustaqil AI benchmark va tahlil tashkiloti bo‘lib, katta til modellari (LLM), video generatsiyasi, AI musiqasi kabi ko‘plab yo‘nalishlarda xolis unumdorlik va hosting xarajatlarini baholashga ixtisoslashgan.

Ular orasida Artificial Analysis Intelligence Index (Intellekt indeksi) eng muhim kompleks texnik benchmark bo‘lib, AI modellarining mutlaq intellekt darajasini har tomonlama o‘lchash va texnologik rivojlanishni kuzatish uchun ishlatiladi.

Hisobotga ko‘ra, DeepSeek V4 Flash 0731 Artificial Intelligence Analysis Intelligence Index (AII) reytingida 50 ball oldi. Bu DeepSeek V4 Flash’dan (2026-yil aprelida chiqarilgan) 10 ball, DeepSeek V4 Pro’dan esa 6 ball yuqori.

DeepSeek V4 Flash 0731 intellekt indeksi GPT-5.6 Luna’dan (eng yuqori natija 51 ball) 1 ball past. OpenAI bugun GPT-5.6 Luna narxini 80% ga tushirgan bo‘lsa ham, DeepSeek V4 Flash 0731’ning o‘z API’sidagi bitta topshiriq xarajati GPT-5.6 Luna’nikidan (eng yuqori natija 51 ball) taxminan 60% past.

Bu farqning asosiy sababi DeepSeek o‘z API’si uchun taxminan 98% kesh xit chegirmasini taqdim etayotganidir. Bu chegirma sanoatdagi aksariyat provayderlar taklif qiladigan 90% lik kesh xit chegirmasidan ancha yuqori.

DeepSeek-V4-Flash rasmiy versiyasi sinov natijalari: taxminan 98% kesh xit chegirmasi AI uchun mislsiz tejamkorlikni ta’minlaydi

@arena ( Arena.ai ) bugungi kunda global AI sanoatidagi eng nufuzli “insonlar afzalligi” asosidagi katta til modellari tezkor jangi va baholash platformasidir. U mashhur LMSYS Chatbot Arena jamoasidan kelib chiqqan bo‘lib, xalqaro shaxmatdagi Elo reyting tizimiga o‘xshash tizimdan foydalanadi va sof inson dasturchilarining ikki tomonlama ko‘r-ko‘rona testi (Blind A/B Testing) orqali global AI modellarini qizg‘in saralash asosida reytinglaydi.

Uning yo‘nalishlar bo‘yicha reytingida Frontend Code Arena (frontend kodlash arenasi, WebDev Arena nomi bilan ham tanilgan) hozirda katta til modellarining veb-ishlab chiqish, frontend muhandisligi va agent darajasidagi avtomatlashtirilgan kodlash qobiliyatini baholash uchun oltin standart hamda sanoat yo‘nalishini belgilovchi mezondir.

Hisobotga ko‘ra, DeepSeek-V4-Flash-High 1586 ball bilan Frontend Code Arena reytingini yangidan shakllantirdi.

Har bir MToken narxi 0.14 AQSh dollari (izoh: joriy kurs bo‘yicha taxminan 0.95 yuan) / 0.28 AQSh dollari (joriy kurs bo‘yicha taxminan 1.9 yuan) bo‘lib, o‘xshash mahsulotlar orasida eng tejamkor hisoblanadi.

Frontend kodlash yo‘nalishida uning umumiy reytingi 7-o‘rin, ochiq toifadagi reytingi esa 3-o‘rin! Turli toifalarda u iste’mol mahsulotlari yo‘nalishida 4-o‘rin, ma’lumotnoma asosidagi dizayn, ma’lumotlar va tahlil, shuningdek o‘yinlar yo‘nalishlarida 6-o‘rin, brend va marketing yo‘nalishida esa 7-o‘rinni egalladi.

DeepSeek-V4-Flash-High-Preview bilan taqqoslaganda, bu sezilarli yaxshilanish bo‘lib, unumdorlik 154 ballga oshgan. DeepSeek-V4-Pro-Preview bilan solishtirganda esa o‘sish yanada katta bo‘lib, 121 ballga yetgan.

DeepSeek-V4-Flash rasmiy versiyasi sinov natijalari: taxminan 98% kesh xit chegirmasi AI uchun mislsiz tejamkorlikni ta’minlaydi

IT之家 X platformasini tekshirib, ko‘plab dasturchilar DeepSeek-V4-Flash rasmiy versiyasidan foydalanish bo‘yicha taqqoslovchi videolarni ulashganini aniqladi: