DeepSeek V4 Flash 0731: официальный релиз с прорывом в агентных задачах

31 июля 2026 года DeepSeek официально выпустил модель DeepSeek V4 Flash 0731 — обновлённую версию своего флагманского «лёгкого» решения. Архитектура осталась прежней, но новое post-training существенно подняло планку: модель набирает 89% на ARC-AGI-1 и обходит сопоставимые по стоимости модели от OpenAI при цене в 60% ниже. Это официальный релиз, который окончательно вытесняет preview-версию.


Что изменилось

DeepSeek V4 Flash 0731 — это официальный релиз DeepSeek V4 Flash, заменяющий preview-версию и обладающий существенно улучшенными агентными возможностями. При этом архитектура и размер модели не изменились — все улучшения получены за счёт повторного post-training, а не нового дизайна.

DeepSeek V4 Flash 0731 — это разреженная mixture-of-experts модель с 13B активными параметрами из 284B общих. Чекпоинт поставляется с модулем спекулятивного декодирования DSpark. Hugging Face сообщает о 304B параметрах в репозитории, включая этот draft-модуль поверх базовых 284B.

ℹ Что такое MoE
Mixture-of-Experts (MoE) — архитектура, при которой активируется только часть параметров для каждого токена. В случае V4 Flash 0731: из 284B параметров реально задействуются только 13B при инференсе, что резко снижает вычислительную стоимость.

Результаты на ARC-AGI

При максимальных усилиях DeepSeek V4 Flash 0731 набирает 89.0% на ARC-AGI-1 Semi-Private при стоимости $0.02 за задачу и 61.4% на ARC-AGI-2 Semi-Private при $0.04 за задачу.

ARC-AGI (Abstraction and Reasoning Corpus) — один из самых сложных тестов на «общий интеллект» для языковых моделей. Результат 89% на первой версии теста — это уровень, при котором модель демонстрирует близкое к человеческому абстрактное мышление в задачах, которые она никогда не видела.


Intelligence Index и сравнение с конкурентами

DeepSeek V4 Flash 0731 набирает 50 баллов в Artificial Analysis Intelligence Index — это на 10 пунктов выше, чем у предыдущего DeepSeek V4 Flash (апрель 2026), и на 6 пунктов выше, чем у DeepSeek V4 Pro.

Модель отстаёт от GPT-5.6 Luna (max, 51) всего на один балл Intelligence Index. При этом даже после снижения цен OpenAI на 80% для GPT-5.6 Luna, стоимость задачи у DeepSeek V4 Flash 0731 через первичный API оказывается примерно на 60% ниже, чем у GPT-5.6 Luna (max) — модели с сопоставимым интеллектом.

«DeepSeek V4 Flash 0731 входит в число лидеров по интеллекту и хорошо оценён по сравнению с другими open-weight моделями схожего размера.»

💡 Ключевое преимущество по цене
Основной драйвер низкой стоимости — скидка ~98% на cache hit в первичном API DeepSeek, что значительно агрессивнее, чем 90% cache-скидка у большинства конкурентов.

Агентные задачи: главный прорыв

DeepSeek V4 Flash 0731 достигает рейтинга Elo 1559 на GDPval-AA v2 — оценке, ориентированной на реальные агентные рабочие задачи, по сравнению с 1189 у предыдущего DeepSeek V4 Flash.

После публикации весов это будет второй по величине результат среди open-weight моделей — после Kimi K3 (max, 1687) и впереди GLM-5.2 (max, 1510).

Улучшения в AA-Omniscience обусловлены снижением галлюцинаций, а не ростом точности: DeepSeek V4 Flash 0731 достигает AA-Omniscience Index −16 (+7 к предшественнику). Это улучшение полностью обусловлено снижением частоты галлюцинаций при неизменной общей точности.

⚠ Важно: независимые результаты
Агентные результаты DeepSeek получены с использованием внутреннего фреймворка DeepSeek Harness. Агентные оценки чувствительны к конкретному фреймворку, поэтому независимые запуски могут давать расхождения.

Сравнение характеристик

ПараметрDeepSeek V4 Flash 0731DeepSeek V4 Flash (апрель 2026)GPT-5.6 Luna (max)
Intelligence Index50–524051
ARC-AGI-189.0%
ARC-AGI-261.4%
Агентский Elo (GDPval-AA v2)15591189
Активные параметры13B13B
Всего параметров284B284B
Контекстное окно1M токенов1M токенов
Цена (input, cache miss)$0.14/1M$0.14/1Mвыше на ~60%
Скорость генерации~102 t/s

Архитектура и доступность

Модель поддерживает текстовый ввод, выводит текст и имеет контекстное окно в 1M токенов. На стороне API deepseek-v4-flash теперь нативно поддерживает формат Responses API и адаптирован для Codex.

DeepSeek опубликовал DeepSeek-V4-Flash-0731 на Hugging Face и перевёл официальный API V4-Flash в публичную бету 31 июля 2026 года.

DeepSeek V4 Flash 0731 генерирует вывод со скоростью 102.4 токена в секунду через API DeepSeek — значительно выше среднего для open-weight моделей схожего размера (медиана: 62.8 t/s).


graph TD
    A[DeepSeek V4 Flash\nапрель 2026\nIndex: 40] -->|re-post-training| B[DeepSeek V4 Flash 0731\nИюль 2026\nIndex: 50–52]
    B --> C[ARC-AGI-1: 89%]
    B --> D[ARC-AGI-2: 61.4%]
    B --> E[Агент Elo: 1559]
    B --> F[Скорость: 102 t/s]
    B --> G[Цена: $0.14/1M токенов]


Значение для отрасли

Это вписывается в более широкий тренд 2026 года: лаборатории всё чаще рассматривают агентные нагрузки — высокообъёмные, с вызовами инструментов, параллельные — как основной продукт и маршрутизируют их к небольшим моделям, где качество post-training важнее числа параметров.

DeepSeek V4 Flash 0731 превосходит DeepSeek V4 Pro (Preview) на перечисленных бенчмарках, несмотря на значительно меньшее число активных параметров, и в целом конкурентоспособен с сильнейшими проприетарными моделями.

📝 Итог
DeepSeek V4 Flash 0731 — редкий случай, когда модель «лёгкого» класса по агентным задачам и стоимости опережает флагман того же вендора. Если DeepSeek выпустит веса в ближайшие недели, как и обещано, это станет одним из сильнейших open-weight релизов 2026 года.

Источники

  1. ARC Prize: DeepSeek V4 Flash 0731 Results
  2. Artificial Analysis: DeepSeek V4 Flash 0731 Intelligence Index
  3. Hugging Face: DeepSeek-V4-Flash-0731 Model Card
  4. MarkTechPost: DeepSeek Upgrades V4 Flash 0731
  5. OpenRouter: DeepSeek V4 Flash 0731