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AXyNowAX IS NOW
DeepSeekDeepSeek·deepseek/deepseek-v4-flash·11/13 측정 · 평균 73.4

DeepSeek V4 Flash

극가성비. CMD prod 채팅 모델.

vs Field

강·약 카테고리

이 모델 점수 − 다른 모델 평균. 측정된 카테고리만 비교.

강점

  • 인사·노무
    37모델 중 13·평균 대비 +11.0
    80.8
  • 생활 법률·형사
    36모델 중 13·평균 대비 +8.5
    71.0
  • 코드·개발
    36모델 중 10·평균 대비 +8.3
    83.8

상대적 약점

  • 주식 투자
    36모델 중 26·평균 대비 -8.0
    64.4
  • 문서 출력
    36모델 중 29·평균 대비 -5.1
    71.4
  • 부동산
    36모델 중 22·평균 대비 -1.3
    68.4
External · Artificial Analysis

AA 외부 벤치

2026-06-29

추론·지능 축의 외부 지표 — AXyBench(한국 실무 지식 축)와 다른 것을 잽니다. 같은 차트에 섞지 않고 나란히만 둡니다.

AA의 Intelligence Index·GPQA는 모델의 추론·지능을 잽니다. AXyBench는 그 모델이 한국 실무를 실제로 아는지를 잽니다. 둘은 다른 축이라, 아래 지수가 높다고 위의 한국 실무 점수가 높지는 않습니다 — 그 간극이 AXyBench를 따로 두는 이유입니다.

종합 지수 · 학술 벤치 — 0~100 스케일
출력 속도
109tok/s
TTFT
1.02s
블렌디드 가격
0.175$/1M (3:1)

원본 variant — DeepSeek V4 Flash (Reasoning, Max Effort) (DeepSeek) · slug deepseek-v4-flash · release 2026-04-24. 출처 artificialanalysis.ai (GET /api/v2/data/llms/models).

문항별 답변 · 채점

11/13 측정 · 문항당 1회

이 모델이 카테고리별 문항에 한 답변과 채점 근거. 문항을 펼치면 답변 원문·채점 근거·교차 검증·핵심 인용을 봅니다.

문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
P3금융·가계·자산관리63.0
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문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
P4차사고·자동차 분쟁73.1
카테고리 전체 비교 →
문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
P5생활 법률·형사71.0
카테고리 전체 비교 →
문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
B1세무·회계70.4
카테고리 전체 비교 →
문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
B3인사·노무80.8
카테고리 전체 비교 →
문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
B4마케팅·콘텐츠81.2
카테고리 전체 비교 →
문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
T1코드·개발83.8
카테고리 전체 비교 →
문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg