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DeepSeek V4 Pro 0813

DeepSeek-V4-Pro-0813 ist der datierte General-Availability-Snapshot des Flaggschiff-Modells von DeepSeek: ein Mixture-of-Experts mit 1,6 Billionen Parametern, 49 Milliarden aktiven Parametern, einem 1M-Token-Kontextfenster und bis zu 384K Token Ausgabe. Es denkt standardmäßig, stellt einen Non-Thinking-Endpoint für latenzkritische Aufrufe bereit, liefert MIT-lizenzierte Gewichte und kostet 0,435 $ pro Million Input-Tokens gegenüber 0,87 $ pro Million Output.

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Was ist DeepSeek V4 Pro 0813?

0813 ist ein Snapshot-Tag, keine neue Architektur. Es fixiert den GA-Build von DeepSeek V4 Pro, der am 12. August 2026 in den offiziellen API-Dokumenten von DeepSeek erschien, neben dem günstigeren DeepSeek-V4-Flash-0731. Hier ist, was die Flaggschiff-Stufe mitbringt.

1,6T Parameter, 49B aktiv

Ein spärliches Mixture-of-Experts, das etwa 3 Prozent seiner Gewichte pro Token aktiviert. DeepSeek kombiniert Compressed Sparse Attention mit Heavily Compressed Attention, fügt Manifold-Constrained Hyper-Connections hinzu und trainiert mit dem Muon-Optimierer. Experten laufen in FP4, während der Rest des Stacks FP8 bleibt.

1M-Token-Kontext, 384K-Token-Ausgabe

Eine volle Million Token hinein, was ungefähr einer mittelgroßen Codebasis oder einigen tausend Dokumentseiten entspricht, und bis zu 384.000 Token in einer einzigen Antwort zurück. Langfristige Agentenläufe und Repository-Reviews passen in einen einzigen Aufruf statt in eine Chunking-Pipeline.

Denken standardmäßig, drei Anstrengungsstufen

Das Modell denkt nach, bevor es antwortet, es sei denn, Sie entscheiden sich dagegen. Die Anstrengung läuft über Non-think, Think High und Think Max; die Max-Einstellung ist die Konfiguration, die DeepSeek als V4-Pro-Max benchmarkt und die die meiste Lücke zu geschlossenen Frontier-Modellen bei Reasoning- und Agentic-Aufgaben schließt.

Gebaut für Agent-Entwickler

Strukturierte JSON-Ausgabe, Tool-Calls, die Responses-API und ein mit der Anthropic-API kompatibler Endpoint, sodass bestehende Clients auf DeepSeek zeigen, indem sie eine Basis-URL austauschen. Conversation-Prefix-Fortsetzung und Fill-in-the-Middle-Vervollständigung sind in Beta verfügbar.

MIT-lizenzierte offene Gewichte

DeepSeek veröffentlicht deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro und DeepSeek-V4-Pro-Base auf Hugging Face unter der MIT-Lizenz. Sie können es selbst hosten, feinabstimmen oder kommerziell nutzen, ohne um Erlaubnis zu fragen — die Einschränkung ist Hardware, nicht die Bedingungen.

Frontier-nahe Scores zu offenen Preisen

80,6 auf SWE-bench Verified, 93,5 auf LiveCodeBench, eine Codeforces-Bewertung von 3206 und 90,1 auf GPQA Diamond, bei Ausgabepreisen unter einem Dollar pro Million Tokens. Die Lücke zu den besten geschlossenen Modellen ist real, aber nicht mehr eine Größenordnung.

DeepSeek V4 Pro 0813 vs. DeepSeek V4 Flash 0731

Gleicher 1M-Kontext und gleiche 384K-Ausgabegrenze auf beiden Stufen. Was Sie mit Pro kaufen, ist Kapazität — mehr Gesamt- und aktive Parameter und stärkeres Reasoning — zu etwa dem dreifachen Token-Preis und einem Fünftel der Concurrency-Erlaubnis.

V4 Flash 0731
V4 Pro 0813Pro
Gesamtparameter284B1,6T
Aktive Parameter pro Token13B49B
Kontextfenster1M Tokens1M Tokens
Maximale Ausgabe384K Tokens384K Tokens
DenkmodusDenken standardmäßig aktiv, Nicht-Denken verfügbarDenken standardmäßig aktiv, plus Think High und Think Max
Eingabe pro 1M Tokens, Cache-Miss0,14 $0,435 $
Ausgabe pro 1M Tokens0,28 $0,87 $
API-Concurrency-Limit2500500
Am besten geeignet fürKlassifizierung mit hohem Volumen, Extraktion, Chat, günstige Long-Context-PässeSchwieriges Reasoning, agentisches Coding, Deep Research, Arbeit mit dem gesamten Repository

DeepSeek V4 Pro 0813 Benchmarks

Veröffentlichte Ergebnisse für DeepSeek-V4-Pro bei maximaler Reasoning-Anstrengung, der Konfiguration, die DeepSeek als V4-Pro-Max angibt. Behandeln Sie herstellerberichtete Zahlen als Obergrenze und führen Sie vor der Pipeline-Integration eigene Evaluierungen durch.

SWE-bench Verified: 80.6

Reale GitHub-Issues werden Ende-zu-Ende gelöst. Das liegt klar im Bereich des agentischen Codierens, auch wenn die stärksten geschlossenen Modelle in ihren besten Konfigurationen noch darüber liegen. SWE-Bench Pro, die schwerere Variante, erreicht 55.4.

LiveCodeBench: 93.5

Kontaminationsresistentes Wettbewerbs-Coding, basierend auf Wettbewerben, die nach den Trainings-Cutoffs veröffentlicht wurden – das Ergebnis spiegelt also Reasoning auf unbekannten Problemen wider, nicht auswendig gelernte Lösungen.

Codeforces: 3206

Eine Wertung im Großmeister-Bereich bei algorithmischen Wettbewerbsproblemen. Nützlich als Indikator für präzise, korrekte Implementierungen unter Constraints, weniger für die Navigation in einer unübersichtlichen Produktionscodebasis.

GPQA Diamond: 90.1

Graduierten-Level-Fragen aus Physik, Chemie und Biologie, die so konzipiert sind, dass sie Suchmaschinen austricksen. Neunzig Prozent bedeutet, dass das Modell auch bei technischen Q&A außerhalb von Code überzeugt.

HMMT Februar 2026: 95.2

Mathematik auf Olympiade-Niveau von einem Wettbewerb, der nach dem Ende des Trainingsfensters des Modells stattfand. Mehrschrittiges Beweis-Reasoning, keine Arithmetik.

Terminal-Bench 2.0: 67.9 und BrowseComp: 83.4

Die beiden agentischen Benchmarks, die für Tool-Nutzung entscheidend sind: eine echte Shell bis zum Abschluss bedienen und schwer auffindbare Fakten im Live-Web finden. Beide zeigen, wo sich der 1M-Kontext und der Standard-Denkmodus auszahlen.

DeepSeek V4 Pro 0813 Preise

Preise pro Million Tokens auf DeepSeek-eigener API. Kontext-Caching ist der Posten, um den herum man die Architektur planen sollte: Ein Cache-Treffer kostet etwa ein Hundertzwanzigstel eines Fehltreffers, sodass sich ein stabiler System-Prompt oder ein eingefrorener Repository-Snapshot bereits nach wenigen Aufrufen amortisiert. DeepSeek hat gewarnt, dass die API-Preise insgesamt in naher Zukunft deutlich steigen werden – prüfen Sie die Preisseite, bevor Sie ein Budget modellieren.

V4 Flash 0731
V4 Pro 0813Pro
Grok 4.5
Eingabe, Cache-Treffer$0.0028$0.003625Nicht veröffentlicht
Eingabe, Cache-Fehltreffer$0.14$0.435Etwa $2
Ausgabe$0.28$0.87Etwa $6
Kontextfenster1M Tokens1M Tokens500K Tokens
GewichteOffen, MITOffen, MITGeschlossen
Kosten, um den vollständigen Kontext einmal zu füllenEtwa $0.14Etwa $0.44Etwa $1 für 500K

So verwenden Sie DeepSeek V4 Pro 0813

  1. 01

    Schritt 1: Modell-String anheften

    Rufen Sie deepseek-v4-pro auf der Plattform von DeepSeek für das rollierende Flaggschiff auf und referenzieren Sie den DeepSeek-V4-Pro-0813-Snapshot, wenn Sie einen Build benötigen, der sich unter einer laufenden Auswertung nicht verschiebt. Der Endpunkt spricht das OpenAI-Format, sodass die meisten SDKs nur eine Basis-URL und einen Schlüssel benötigen.

  2. 02

    Schritt 2: Reasoning-Aufwand wählen und Präfix cachen

    Lassen Sie das Denken für Planung, Debugging und mehrstufige Tool-Nutzung aktiv; wechseln Sie für latenzgebundene Aufrufe wie Autovervollständigung oder Routing zum Nicht-Denken-Endpunkt. Halten Sie Ihren System-Prompt und alle großen festen Dokumente am Anfang jeder Anfrage, damit sie als Cache-Treffer landen.

  3. 03

    Schritt 3: Oder DeepSeek komplett umgehen

    Aggregatoren wie OpenRouter listen deepseek/deepseek-v4-pro-0813, und Inferenzanbieter stellen es gehostet bereit. Da die Gewichte MIT-lizenziert sind, können Sie es auch auf Ihrer eigenen Hardware ausführen – planen Sie ein MoE mit 1.6T Parametern ein, was in der Praxis einen Multi-GPU-Knoten selbst in FP4 bedeutet.

  4. 04

    Schritt 4: Die Ausgabe auf etwas richten

    Ein Frontier-Textmodell ist die vorgelagerte Infrastruktur – es schreibt den Plan, den Code oder den Prompt. Wenn das Ergebnis ein Video oder ein Bild ist, übergib den erzeugten Text an ein Generierungsmodell: Füge einen von DeepSeek geschriebenen Prompt direkt in Editly ein und rendere ihn.

Häufig gestellte Fragen zu DeepSeek V4 Pro 0813

Verwandeln Sie einen DeepSeek-Prompt in ein Video

Lassen Sie ein führendes Textmodell die Einstellungsliste schreiben und rendern Sie sie dann. Melden Sie sich bei Editly an und nutzen Sie Seedance, Veo 3, Hailuo und Qwen Image mit einem einzigen Guthaben – ohne Abo pro Modell.

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