DeepSeek hat sein Sprachmodell V4 Flash überarbeitet und dabei den Wert im Intelligence Index des Analysehauses Artificial Analysis von 40 auf 50 Punkte gesteigert. Das neue V4 Flash 0731 liegt damit nur einen Punkt hinter OpenAIs Spitzenmodell GPT-5.6 Luna und kostet laut Anbieter zugleich rund 60 Prozent weniger pro gelöster Aufgabe. Architektur und Preis blieben gegenüber der Vorversion unverändert.
Zehn Punkte mehr im Intelligence Index von Artificial Analysis
Der Intelligence Index von Artificial Analysis fasst Ergebnisse aus Aufgaben zu Logik, Wissen, Mathematik und Programmierung zu einem Punktwert zusammen. Auf dieser Skala erreicht V4 Flash 0731 nun 50 von möglichen 100 Punkten und belegt damit Platz zwei von 162 gemessenen Modellen, bei einem Median von 17 Punkten. Bei praxisnahen Agenten-Aufgaben im Test GDPval-AA v2 stieg der Elo-Wert von 1189 auf 1559, bei Terminal-Bench 2.1 kletterte die Trefferquote um 17 Punkte auf 79 Prozent.
Im direkten Vergleich liegt das Modell einen Punkt hinter GPT-5.6 Luna (51) und praktisch gleichauf mit Z.AIs GLM-5.2 sowie Googles Gemini 3.6 Flash (je 50). Moonshots Kimi K3 (57) und Anthropics Claude Opus 5 (61) bleiben davor. Sobald offene Gewichte vorliegen, wäre V4 Flash 0731 nach Kimi K3 das zweitstärkste frei verfügbare Modell im Index. Auch in Einzeltests wie der Physik-Aufgabensammlung CritPt (17 Prozent), dem Programmier-Benchmark SciCode (50 Prozent) und dem Wissenstest GPQA Diamond (91 Prozent) verbesserte sich das Modell gegenüber der Vorversion.
Weniger Halluzinationen statt höherer Genauigkeit treiben den Sprung
Der Fortschritt speist sich laut Artificial Analysis vor allem aus saubereren Antworten, nicht aus mehr Wissen: Die Halluzinationsrate im AA-Omniscience-Test sank um 12 Punkte, während die reine Genauigkeit weitgehend konstant blieb. Architektur und Parameterzahl änderten sich nicht – weiterhin kommen 284 Milliarden Gesamt- und 13 Milliarden aktive Parameter im Mixture-of-Experts-Verfahren zum Einsatz, ergänzt um ein Kontextfenster von einer Million Token. Das reicht rechnerisch für mehrere Tausend Seiten Text in einer einzigen Anfrage.
Der Preis bleibt bei 0,14 Dollar je Million Eingabe- und 0,28 Dollar je Million Ausgabe-Token, bereits im Cache gespeicherte Anfragen kosten nur 0,0028 Dollar je Million Token – ein Rabatt von 98 Prozent gegenüber dem vollen Preis. Zugleich verbrauchte das Modell in den Tests von Artificial Analysis rund 12 Prozent weniger Token als die Vorversion, um dieselben Aufgaben zu lösen – ein Effekt, den DeepSeek unter anderem auf ein weiterhin integriertes Modul zur spekulativen Dekodierung zurückführt, das mehrere Token pro Rechenschritt vorhersagt.
DeepSeek positioniert sich im Wettlauf günstiger KI-Modelle
DeepSeek bestätigte den Schritt in seinem offiziellen API-Änderungsprotokoll und stellte klar, dass die Aktualisierung vorerst ausschließlich die Flash-API betrifft; App, Web-Oberfläche und die Pro-Variante blieben unverändert, eine offizielle Version von V4 Pro kündigte das Unternehmen als „ASAP” an. Offene Modellgewichte zur lokalen Nutzung sollen laut Artificial Analysis in den kommenden Wochen folgen.
Der Sprung reiht sich in eine Serie chinesischer Modelle ein, die zuletzt gegenüber westlichen Anbietern aufgeholt haben – etwa DeepSeeks eigenes V4 Pro und Z.AIs GLM-5.2 bei sicherheitsrelevanten Fähigkeiten. DeepSeek selbst befindet sich zugleich in einer neuen milliardenschweren Finanzierungsrunde und treibt die Entwicklung eines eigenen Inferenz-Chips voran, um die Abhängigkeit von Nvidia-Hardware zu verringern.
Offen bleibt, ob DeepSeek den Fortschritt bei der für später angekündigten offiziellen Version von V4 Pro wiederholen kann und ob dort auch die tatsächliche Genauigkeit steigt statt nur die Zahl der Halluzinationen zu sinken. Entscheidend für Unternehmen dürfte sein, ob sich der niedrige Preis auch bei komplexeren, mehrstufigen Agenten-Aufgaben im Alltag bestätigt.
