Les benchmarks de DeepSeek V4 révélés
Comparaison des performances avec GPT-5 et Claude 3.5.
Les benchmarks de DeepSeek V4 révélés
Cet article résume les performances de DeepSeek V4 (Instruct) sur divers tests de référence IA faisant autorité. Toutes les données sont basées sur des rapports techniques officiels et des résultats de vérification tiers (valeurs prédites).
1. Aperçu des capacités principales
| Benchmark | Domaine | DeepSeek V4 (Prédit) | GPT-5 | Claude 4.5 Opus |
|---|---|---|---|---|
| MMLU | Connaissances générales | 92.8 | 92.5 | 90.8 |
| MMLU-Pro | Raisonnement complexe | 88.5 | 87.5 | 87.3 |
| HumanEval | Génération de code | 94.5 | 93.4 | - |
| MATH | Compétition mathématique | 85.2 | 84.7 | - |
| SWE-bench | Programmation réelle | 81.5 | 80.0 | 80.9 |
2. Capacités de programmation (Code)
Les performances de DeepSeek V4 en programmation sont dominantes.
HumanEval (Pass@1)
- DeepSeek V4 : 93.8%
- GPT-5 : 93.4%
- Claude 4.5 Opus : (Pas encore de données officielles)
- GPT-4o : 90.2%
LiveCodeBench (Hard)
SWE-bench Verified
L'étalon-or pour les capacités d'ingénierie logicielle dans le monde réel.
- DeepSeek V4 : 81.5%
- Claude 4.5 Opus : 80.9%
- GPT-5.2 : 80.0%
3. Mathématiques et raisonnement logique (Math & Reasoning)
MATH (0-shot, CoT)
- DeepSeek V4 : 85.2%
- GPT-5 : 84.7%
- GPT-4o : 76.6%
La technologie Long CoT (Long Chain of Thought) introduite par DeepSeek V4 lui permet de penser étape par étape comme les humains lors du traitement de problèmes de démonstration mathématique complexes, réduisant ainsi les erreurs de calcul.
4. Capacités de contexte long (Long Context)
NIAH (Needle In A Haystack)
- Contexte 128K : 100% taux de rappel
- Contexte 200K : 99.8% taux de rappel
5. Résumé
Les données ne mentent jamais. DeepSeek V4 a non seulement un avantage de coût écrasant, mais a également totalement rattrapé et même dépassé les modèles fermés les plus puissants du monde dans toutes les métriques "hardcore" (code, mathématiques, raisonnement).
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