Изначально начавшись как фан-арт, мем с изображением основателя DeepSeek, Лян Вэньфэна, в образе «крутого парня» в синем костюме, быстро приобрел серьезный резонанс в китайских социальных сетях. Этот мем стал катализатором для выпуска DeepSeek V4 Flash.
Модель DeepSeek V4 Flash достигла показателя в 7,1 триллиона токенов в еженедельном мировом рейтинге OpenRouter и мгновенно стала самой используемой моделью на планете. Благодаря этому DeepSeek заняла два места в мировом топ-пяти, где четыре позиции занимают китайские модели, а GPT-5.6 Luna опустилась на шестое место.
Экономические показатели демонстрируют значительное преимущество. За день до выхода V4 Flash компания OpenAI снизила стоимость GPT-5.6 Luna на 80 процентов, установив цену в 0,2 доллара за миллион входных токенов и 1,2 доллара за миллион выходных токенов. DeepSeek V4 Flash была выпущена по цене, эквивалентной примерно 0,14 доллара за вход и 0,28 доллара за выход, при этом предлагая скидку на кэширование в 98 процентов по сравнению со стандартными 90 процентами в отрасли. Независимый оценщик Artificial Analysis определил стоимость V4 Flash для типичной задачи агента примерно на 60 процентов ниже, чем у Luna. OpenCode зафиксировал показатель кэширования в 96 процентов, что снизило среднюю стоимость сессии до 0,06 доллара.
Разрыв в производительности больше не является существенным. Собственные тесты DeepSeek показывают, что V4 Flash превосходит V4 Pro Preview и GLM 5.2, уступая лишь Opus-4.8. При этом Artificial Analysis присвоил ей балл 50 по индексу интеллекта, тогда как Luna получила 51. На бенчмарке VulcanBench технический директор Bold Metrics, Морган Линтон, охарактеризовал V4 Flash как «исключительно стабильную при умеренных усилиях», отметив ее превосходство над Claude Fable и GPT-4.5. Примерно половина трафика OpenRouter, направляемого на DeepSeek, теперь поступает от разработчиков из США и Европы, что свидетельствует о том, что это явление выходит за рамки внутреннего рынка.
Акцент на развитии агентов является целенаправленным. V4 Flash использует архитектуру V4 Flash Preview и после обучения фокусируется на возможностях агентов. Член команды Cui Tianyi публично нанимает инженеров для новой группы Harness — системы, которая оборачивает модель контекстом, инструментами, состоянием задачи и обратной связью, используя открытые проекты GitHub в качестве фильтра отбора. В мае агент DeepSeek-TUI, разработанный независимым американским разработчиком Хантером Боуном, собрал более 11 тысяч звезд на GitHub всего за несколько дней. Открытое письмо Боуна, озаглавленное «whale bros, I'm the American who builds DeepSeek-TUI», стало культурным событием, охватившим Тихий океан. Поскольку зарубежные разработчики поддерживают эти модели своим выбором, открытые LLM Китая перестали быть просто курьезом; они стали базовым уровнем соотношения цены и производительности, который теперь должны превзойти все остальные.