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DeepSeek V4 性能基准测试大全:数据说话
2026/01/18

DeepSeek V4 性能基准测试大全:数据说话

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汇总 DeepSeek V4 在 MMLU, HumanEval, MATH 等主流权威测试集上的得分,并提供与 GPT-5, Claude 4.5 的详细对比图表。

DeepSeek V4 性能基准测试大全

本文汇总了 DeepSeek V4 (Instruct) 在各项权威 AI 基准测试中的表现。所有数据基于官方技术报告及第三方验证结果(预测值)。

1. 核心能力概览

Benchmark领域DeepSeek V4 (预测)GPT-5Claude 4.5 Opus
MMLU通用知识92.892.590.8
MMLU-Pro复杂推理88.587.587.3
HumanEval代码生成94.593.4-
MATH竞赛数学85.284.7-
SWE-bench真实编程任务81.580.080.9

2. 编程能力详解 (Code)

DeepSeek V4 在编程领域的表现是统治级的。

HumanEval (Pass@1)

  • DeepSeek V4: 93.8%
  • GPT-5: 93.4%
  • Claude 4.5 Opus: (暂无官方数据)
  • GPT-4o: 90.2%

SWE-bench Verified

真实软件工程能力的黄金标准。

  • DeepSeek V4: 81.5%
  • Claude 4.5 Opus: 80.9%
  • GPT-5.2: 80.0%

3. 数学与逻辑推理 (Math & Reasoning)

MATH (0-shot, CoT)

  • DeepSeek V4: 85.2%
  • GPT-5: 84.7%
  • GPT-4o: 76.6%

DeepSeek V4 引入的 Long CoT(长思维链)技术,使其在处理复杂的数学证明题时,能够像人类一样分步骤思考,从而减少了计算错误。

4. 长文本能力 (Long Context)

NIAH (Needle In A Haystack)

  • 128K Context: 100% 召回率
  • 200K Context: 99.8% 召回率

5. 小结

数据从不说谎。DeepSeek V4 不仅在成本上具有压倒性优势,在各项硬核指标(代码、数学、推理)上也已经全面追平甚至超越了当前的世界最强闭源模型。

DeepSeek V4 对比系列

DeepSeek V4 与其他主流 AI 模型的对比

  • vs gpt5
  • vs claude opus
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目录

DeepSeek V4 性能基准测试大全1. 核心能力概览2. 编程能力详解 (Code)HumanEval (Pass@1)SWE-bench Verified3. 数学与逻辑推理 (Math & Reasoning)MATH (0-shot, CoT)4. 长文本能力 (Long Context)NIAH (Needle In A Haystack)5. 小结

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