Ishlab chiqaruvchilar DeepSeekning rasmiy Harness GitHub omborida uchta yangi model identifikatorini aniqladilar: deepseek-v5, deepseek-v5-open va deepseek-v5-next. Hozirda DeepSeek V5 modelini eʼlon qilmagan va bu yozuvlar mavjud modellar emas, balki koddagi sinovli shamollardir.
Omborni tekshirish natijasida ushbu identifikatorlarning DeepSeek hisobdor provayderining sinov faylida, yaʼni packages/llm/llm-deepseek-account/tests/provider.spec.ts faylida, 154–156 qatorlarda, mavjud deepseek-v4-pro yozuvi yonida joylashganligi aniqlandi. Ombor tarixi shuni koʻrsatadiki, ular 24-sentabrdagi commitda qoʻshilgan boʻlib, bu commit DeepSeek hisobdor modellari katalogini rasmiy model roʻyxatiga oʻtkazgan.
Sinov ssenariysi mijoz versiyasiga koʻra modellarni qanday filtrlashini tekshiradi: v5-open yozuvi minimal mijoz versiyasi 0.0.1 talab qiladi, v5-next esa 99.0.0-alpha.1 talab qiladi, va test roʻyxatda faqat flash va v5-open modellarining paydo boʻlishini kutadi. Bu Harness server tomonida yangi modelga oʻtish imkoniyatini bildiradi, ham barcha mijozlar uchun, ham faqat yangilanganlar uchun, yangi reliz chiqarish zarurati boʻlmasdan. Biroq, bu V5 modelining mavjudligini yoki uning paydo boʻlish muddatlarini tasdiqlamaydi, va baʼzi ishlab chiquvchilar bu nomlarni shunchaki sinovli shamollar deb hisoblashadi. 28-oktyabr holatiga koʻra, DeepSeek V5 seriyasi uchun hech qanday eʼlon, model kartochkalari yoki API identifikatorlarini nashr etmagan.
Hozirgi model assortimenti V4-Pro va V4.1-Flashni oʻz ichiga oladi; oxirgi biri sentabrda yangi arxitektura bilan chiqarildi, ammo V4 nomi saqlab qolingan.
Oʻsha hafta joriy model uchun yangi benchmarking natijasi taqdim etildi. Artificial Analysis Intelligence Index v5 ni chiqardi, bu v4 ning yanvar oyidagi chiqishidan beri eng katta yangilanish boʻlib, uning 60% ogʻirligi endi yopiq sinov maʼlumotlar toʻplamlari yoki yashirilgan javoblarga asoslangan. Kodlash indeksning 25% ni tashkil etadi, va bu 15 balldan Cognitionning FrontierCode 2.0 ga tegishli boʻlib, u 132 ta real ochiq kodli vazifada kod oʻzgarishlarini tahlil qilib, ularni omborning hamrohlariga tomonidan birlashtirish soʻrovi sifatida tasdiqlashlari kerakligini baholaydi.
FrontierCode 2.0 platformasida DeepSeek V4.1-Flash-1017 maksimal harakatda 28% ball oldi, bu chiqarilgan ogʻirliklarga ega modellar orasida eng yuqori koʻrsatkichdir. Kimi K3.1 Pro 25.5% koʻrsatdi, lekin uning toʻliq ogʻirliklari hali mavjud emas. Gemini 4 Argon 25.7% ga erishdi, GPT-6 Luna esa 25.2% ni oldi.
Umumiy indeks kamroq ijobiy boʻldi. DeepSeek V4.1-Flash 32 ball oldi, GLM-5.3 bilan tenglashdi, shu bois lider Claude Opus 5.5 58 ball oldi. Artificial Analysis eng yaxshi chiqarilgan ogʻirliklarga ega ochiq model va jadval lideri oʻrtasidagi farq v4.3 ostida 3 balldan v5 ostida 12 ballga oshganini qayd etadi.