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DeepSeek V4 Pro 0813

DeepSeek-V4-Pro-0813 est l'instantané daté de disponibilité générale du modèle phare de DeepSeek : un mélange d'experts de 1.6 billion de paramètres avec 49 milliards de paramètres actifs, une fenêtre de contexte de 1M de tokens et jusqu'à 384K tokens de sortie. Il réfléchit par défaut, expose un endpoint non-réflexion pour les appels sensibles à la latence, fournit des poids sous licence MIT et facture 0,435 $ par million de tokens en entrée contre 0,87 $ par million en sortie.

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Qu'est-ce que DeepSeek V4 Pro 0813 ?

0813 est une étiquette d'instantané, pas une nouvelle architecture. Il épingle la build GA de DeepSeek V4 Pro apparue dans la documentation officielle de l'API DeepSeek le 12 août 2026, aux côtés du DeepSeek-V4-Flash-0731 moins cher. Voici ce que le niveau phare propose.

1.6T de paramètres, 49B actifs

Un mélange d'experts sparse qui active environ 3 % de ses poids par token. DeepSeek associe Compressed Sparse Attention à Heavily Compressed Attention, ajoute des Manifold-Constrained Hyper-Connections et s'entraîne avec l'optimiseur Muon. Les experts fonctionnent en FP4 tandis que le reste de la pile reste en FP8.

Contexte de 1M de tokens, sortie de 384K tokens

Un million complet de tokens en entrée, ce qui correspond à peu près à une base de code de taille moyenne ou à quelques milliers de pages de documents, et jusqu'à 384 000 tokens en sortie en une seule réponse. Les exécutions d'agents à long horizon et les revues de dépôt entier tiennent dans un seul appel au lieu d'un pipeline de découpage.

Réflexion par défaut, trois niveaux d'effort

Le modèle raisonne avant de répondre, sauf si vous vous désinscrivez. L'effort se décline en Non-think, Think High et Think Max ; le réglage Max est la configuration que DeepSeek benchmarke comme V4-Pro-Max et celle qui réduit le plus l'écart avec les modèles frontières fermés sur les tâches de raisonnement et d'agents.

Conçu pour les développeurs d'agents

Sortie JSON structurée, appels d'outils, API Responses et un endpoint compatible avec l'API Anthropic, afin que les clients existants pointent vers DeepSeek en changeant simplement d'URL de base. La continuation de préfixe de conversation et la complétion fill-in-the-middle sont disponibles en bêta.

Poids ouverts sous licence MIT

DeepSeek publie deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro et DeepSeek-V4-Pro-Base sur Hugging Face sous licence MIT. Vous pouvez le servir vous-même, le fine-tuner ou l'utiliser commercialement sans demander la permission — la contrainte est le matériel, pas les conditions.

Scores proches de la frontière à des prix ouverts

80,6 sur SWE-bench Verified, 93,5 sur LiveCodeBench, un rating Codeforces de 3206 et 90,1 sur GPQA Diamond, avec un prix de sortie inférieur à un dollar par million de tokens. L'écart avec les meilleurs modèles fermés est réel, mais n'est plus d'un ordre de grandeur.

DeepSeek V4 Pro 0813 vs DeepSeek V4 Flash 0731

Même contexte de 1M et même plafond de sortie de 384K sur les deux niveaux. Ce que vous achetez avec Pro, c'est de la capacité — plus de paramètres totaux et actifs et un raisonnement plus fort — pour environ le triple du prix par token et un cinquième de l'allocation de concurrence.

V4 Flash 0731
V4 Pro 0813Pro
Paramètres totaux284B1.6T
Paramètres actifs par token13B49B
Fenêtre de contexte1M tokens1M tokens
Sortie maximale384K tokens384K tokens
Mode de réflexionRéflexion activée par défaut, mode sans réflexion disponibleRéflexion activée par défaut, plus Think High et Think Max
Entrée par 1M de tokens, cache manquant0,14 $US0,435 $US
Sortie par 1M de tokens0,28 $US0,87 $US
Limite de concurrence API2500500
Idéal pourClassification à grand volume, extraction, chat, passages long-contexte à faible coûtRaisonnement difficile, codage agentique, recherche approfondie, travail sur l'ensemble du dépôt

Benchmarks de DeepSeek V4 Pro 0813

Scores publiés pour DeepSeek-V4-Pro avec un effort de raisonnement maximal, la configuration que DeepSeek rapporte comme V4-Pro-Max. Traitez les chiffres rapportés par le fournisseur comme un plafond et relancez vos propres évaluations avant d'engager un pipeline.

SWE-bench Verified: 80.6

De vrais problèmes GitHub résolus de bout en bout. Cela relève clairement du codage agentique, même si les modèles fermés les plus puissants restent au-dessus dans leurs meilleures configurations. SWE-Bench Pro, la variante plus difficile, atteint 55.4.

LiveCodeBench: 93.5

Codage compétitif résistant à la contamination, tiré de concours publiés après les dates limites d'entraînement, de sorte que le score reflète le raisonnement sur des problèmes inédits plutôt que des solutions mémorisées.

Codeforces: 3206

Un classement dans la fourchette de grand maître sur des problèmes de concours algorithmiques. Utile comme proxy pour des implémentations serrées et correctes sous contraintes, moins pour naviguer dans une base de code de production désordonnée.

GPQA Diamond: 90.1

Des questions de physique, chimie et biologie de niveau supérieur conçues pour déjouer la recherche. Quatre-vingt-dix pour cent signifie que le modèle tient le coup sur des questions-réponses techniques bien au-delà du code.

HMMT February 2026: 95.2

Mathématiques de niveau olympiade issues d'une compétition tenue après la fermeture de la fenêtre d'entraînement du modèle. Raisonnement multi-étapes de type preuve, pas de l'arithmétique.

Terminal-Bench 2.0: 67.9 and BrowseComp: 83.4

Les deux benchmarks agentiques qui comptent pour l'utilisation d'outils : piloter un vrai shell jusqu'à l'achèvement, et trouver des faits difficiles à localiser sur le web en direct. C'est là que le contexte de 1M et le mode de réflexion par défaut portent leurs fruits.

Tarification de DeepSeek V4 Pro 0813

Tarifs par million de jetons sur l'API propre de DeepSeek. La mise en cache du contexte est le poste qui mérite d'être optimisé : un cache hit coûte environ un cent-vingtième d'un cache miss, donc un prompt système stable ou un instantané de dépôt épinglé s'amortit en quelques appels. DeepSeek a averti que les tarifs globaux de l'API augmenteront significativement dans un avenir proche — consultez sa page de tarification avant de modéliser un budget.

V4 Flash 0731
V4 Pro 0813Pro
Grok 4.5
Entrée, cache hit0,0028 $0,003625 $Non publié
Entrée, cache miss0,14 $0,435 $Environ 2 $
Sortie0,28 $0,87 $Environ 6 $
Fenêtre de contexte1M de tokens1M de tokens500K de tokens
PoidsOuvert, MITOuvert, MITFermé
Coût pour remplir le contexte complet une foisEnviron 0,14 $Environ 0,44 $Environ 1 $ pour 500K

Comment utiliser DeepSeek V4 Pro 0813

  1. 01

    Étape 1 : Épingler la chaîne du modèle

    Appelez deepseek-v4-pro sur la plateforme DeepSeek pour le modèle phare évolutif, et référencez l'instantané DeepSeek-V4-Pro-0813 lorsque vous avez besoin d'une version qui ne changera pas pendant une évaluation en cours. L'endpoint utilise le format OpenAI, donc la plupart des SDK n'ont besoin que d'une URL de base et d'une clé.

  2. 02

    Étape 2 : Choisir l'effort de raisonnement et mettre en cache votre préfixe

    Laissez la réflexion activée pour la planification, le débogage et l'utilisation d'outils en plusieurs étapes ; passez à l'endpoint sans réflexion pour les appels sensibles à la latence comme l'autocomplétion ou le routage. Gardez votre prompt système et tout document fixe volumineux en tête de chaque requête afin qu'ils soient des hits de cache.

  3. 03

    Étape 3 : Ou contourner complètement DeepSeek

    Des agrégateurs comme OpenRouter listent deepseek/deepseek-v4-pro-0813, et les fournisseurs d'inférence le servent en hébergement. Comme les poids sont sous licence MIT, vous pouvez aussi l'exécuter sur votre propre matériel — prévoyez un MoE de 1,6T paramètres, ce qui en pratique signifie un nœud multi-GPU même en FP4.

  4. 04

    Étape 4 : Diriger la sortie vers quelque chose

    Un modèle de texte de pointe est une infrastructure en amont — il écrit le plan, le code ou le prompt. Si le livrable est une vidéo ou une image, transmettez le texte qu'il produit à un modèle de génération : collez un prompt écrit par DeepSeek directement dans Editly et rendez-le.

Questions fréquemment posées sur DeepSeek V4 Pro 0813

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