DeepSeek V4.1 Flash ใน fedi-index
คะแนนในทุกหมวด องค์ประกอบของคะแนน ความคุ้มค่า การรันบนเครื่อง และประวัติ
fedi-index · ภาพรวม
A 1,448 ±10
เปอร์เซ็นไทล์ 90 · #31
คนชอบ / แก้โจทย์
1,452 / 1,441
โหวตจากผู้คนเทียบกับเบนช์มาร์ก, Elo-eq
ความคุ้มค่า
+92◆
US$0.42 ต่อ 1M โทเค็น, ค่ามัธยฐานจาก 47 ผู้ให้บริการ · ราคาผู้พัฒนา US$0.2625
บนฮาร์ดแวร์ของคุณ
ไม่สามารถรันบนเครื่องอ้างอิงได้
รายละเอียดคะแนน
A ภาพรวม 1,448 [1,438–1,459] เปอร์เซ็นไทล์ 90 · #31 · องค์ประกอบ: 7
| แหล่งข้อมูล | องค์ประกอบ | ค่า | Elo-eq | น้ำหนัก | วันที่วัด | รุ่นย่อย |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Epoch AI |
eci
|
155 ±2.26 | 1,476 ±18 | 28.8% | 2026-09-09 | — |
| LMArena |
text/overall
|
1,462 ±3.52 | 1,462 ±4 | 18.8% | 2026-10-02 | max |
| LMArena |
text/hard_prompts
|
1,483 ±4.17 | 1,470 ±4 | 18.6% | 2026-10-02 | max |
| LMArena |
text/instruction_following
|
1,476 ±5.51 | 1,486 ±5 | 8.8% | 2026-10-02 | max |
| LMArena |
text/expert
|
1,504 ±9.41 | 1,479 ±8 | 7.8% | 2026-10-02 | max |
| LMArena |
text/longer_query
|
1,474 ±5.03 | 1,470 ±5 | 4.5% | 2026-10-02 | max |
| LMArena |
text/multi_turn
|
1,453 ±8.54 | 1,447 ±8 | 3.9% | 2026-10-02 | max |
น้ำหนักคือสัดส่วนขององค์ประกอบในคะแนน (ส่วนที่เหลือคือค่าก่อนหน้า ซึ่งดึงโมเดลที่มีข้อมูลน้อยเข้าหาค่ามัธยฐานของกลุ่ม) ระเบียบวิธี
A เขียนโค้ด 1,452 [1,448–1,457] เปอร์เซ็นไทล์ 94 · #18 · องค์ประกอบ: 2 เบื้องต้น
| แหล่งข้อมูล | องค์ประกอบ | ค่า | Elo-eq | น้ำหนัก | วันที่วัด | รุ่นย่อย |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
webdev/overall
|
1,620 ±5.33 | 1,484 ±2 | 47.6% | 2026-10-01 | max |
| LMArena |
text/coding
|
1,507 ±6.10 | 1,476 ±5 | 42.4% | 2026-10-02 | max |
น้ำหนักคือสัดส่วนขององค์ประกอบในคะแนน (ส่วนที่เหลือคือค่าก่อนหน้า ซึ่งดึงโมเดลที่มีข้อมูลน้อยเข้าหาค่ามัธยฐานของกลุ่ม) ระเบียบวิธี
B เอเจนต์ 1,449 [1,447–1,451] เปอร์เซ็นไทล์ 72 · #17 · องค์ประกอบ: 1 เบื้องต้น
| แหล่งข้อมูล | องค์ประกอบ | ค่า | Elo-eq | น้ำหนัก | วันที่วัด | รุ่นย่อย |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
agent/overall
|
0.04 ±0.00 | 1,475 ±1 | 90.5% | 2026-10-02 | max |
น้ำหนักคือสัดส่วนขององค์ประกอบในคะแนน (ส่วนที่เหลือคือค่าก่อนหน้า ซึ่งดึงโมเดลที่มีข้อมูลน้อยเข้าหาค่ามัธยฐานของกลุ่ม) ระเบียบวิธี
A คณิตศาสตร์ 1,426 [1,405–1,448] เปอร์เซ็นไทล์ 84 · #42 · องค์ประกอบ: 1 เบื้องต้น
| แหล่งข้อมูล | องค์ประกอบ | ค่า | Elo-eq | น้ำหนัก | วันที่วัด | รุ่นย่อย |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/math
|
1,486 ±14 | 1,476 ±13 | 81.9% | 2026-10-02 | max |
น้ำหนักคือสัดส่วนขององค์ประกอบในคะแนน (ส่วนที่เหลือคือค่าก่อนหน้า ซึ่งดึงโมเดลที่มีข้อมูลน้อยเข้าหาค่ามัธยฐานของกลุ่ม) ระเบียบวิธี
A งานเขียน 1,448 [1,439–1,458] เปอร์เซ็นไทล์ 85 · #41 · องค์ประกอบ: 2 เบื้องต้น
| แหล่งข้อมูล | องค์ประกอบ | ค่า | Elo-eq | น้ำหนัก | วันที่วัด | รุ่นย่อย |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/creative_writing
|
1,436 ±7.47 | 1,465 ±8 | 59.1% | 2026-10-02 | max |
| LMArena |
text/longer_query
|
1,474 ±5.03 | 1,470 ±5 | 33.9% | 2026-10-02 | max |
น้ำหนักคือสัดส่วนขององค์ประกอบในคะแนน (ส่วนที่เหลือคือค่าก่อนหน้า ซึ่งดึงโมเดลที่มีข้อมูลน้อยเข้าหาค่ามัธยฐานของกลุ่ม) ระเบียบวิธี
A ภาษา: 繁體中文 1,435 [1,419–1,452] เปอร์เซ็นไทล์ 81 · #43 · องค์ประกอบ: 1 เบื้องต้น
| แหล่งข้อมูล | องค์ประกอบ | ค่า | Elo-eq | น้ำหนัก | วันที่วัด | รุ่นย่อย |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/chinese
|
1,502 ±11 | 1,455 ±9 | 92.1% | 2026-10-02 | max |
น้ำหนักคือสัดส่วนขององค์ประกอบในคะแนน (ส่วนที่เหลือคือค่าก่อนหน้า ซึ่งดึงโมเดลที่มีข้อมูลน้อยเข้าหาค่ามัธยฐานของกลุ่ม) ระเบียบวิธี
A ภาษา: English 1,451 [1,440–1,461] เปอร์เซ็นไทล์ 90 · #28 · องค์ประกอบ: 1 เบื้องต้น
| แหล่งข้อมูล | องค์ประกอบ | ค่า | Elo-eq | น้ำหนัก | วันที่วัด | รุ่นย่อย |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/english
|
1,476 ±5.31 | 1,468 ±6 | 93.4% | 2026-10-02 | max |
น้ำหนักคือสัดส่วนขององค์ประกอบในคะแนน (ส่วนที่เหลือคือค่าก่อนหน้า ซึ่งดึงโมเดลที่มีข้อมูลน้อยเข้าหาค่ามัธยฐานของกลุ่ม) ระเบียบวิธี
A ภาษา: Русский 1,450 [1,436–1,465] เปอร์เซ็นไทล์ 88 · #29 · องค์ประกอบ: 1 เบื้องต้น
| แหล่งข้อมูล | องค์ประกอบ | ค่า | Elo-eq | น้ำหนัก | วันที่วัด | รุ่นย่อย |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/russian
|
1,470 ±8.76 | 1,470 ±8 | 92.6% | 2026-10-02 | max |
น้ำหนักคือสัดส่วนขององค์ประกอบในคะแนน (ส่วนที่เหลือคือค่าก่อนหน้า ซึ่งดึงโมเดลที่มีข้อมูลน้อยเข้าหาค่ามัธยฐานของกลุ่ม) ระเบียบวิธี
ประวัติ
ดูแบบตาราง
| โมเดล | 2026-10 |
|---|---|
| DeepSeek V4.1 Flash | 1,448 A |
แบดจ์
แสดง fedi-index ของโมเดลบนเว็บไซต์หรือใน README ของคุณ แบดจ์อัปเดตอัตโนมัติและลิงก์มายังหน้านี้
ข้อมูลเป็น CC BY 4.0: โปรดคงลิงก์ไปยัง fedi.software