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DeepSeek V4 Pro 0813

DeepSeek-V4-Pro-0813은 DeepSeek 플래그십 모델의 날짜가 표시된 GA 스냅샷입니다: 1.6조 파라미터 mixture-of-experts, 49B 활성 파라미터, 1M 토큰 컨텍스트 윈도우, 최대 384K 토큰 출력. 기본적으로 사고하며, 지연 시간에 민감한 호출을 위한 비사고 엔드포인트를 제공하고, MIT 라이선스 가중치를 제공하며, 입력 100만 토큰당 $0.435, 출력 100만 토큰당 $0.87을 청구합니다.

만들기 시작

DeepSeek V4 Pro 0813이란?

0813은 스냅샷 태그이지 새로운 아키텍처가 아닙니다. 2026년 8월 12일 DeepSeek 공식 API 문서에 등장한 DeepSeek V4 Pro의 GA 빌드를 고정하며, 더 저렴한 DeepSeek-V4-Flash-0731 옆에 있습니다. 플래그십 티어가 제공하는 기능은 다음과 같습니다.

1.6T 파라미터, 49B 활성

토큰당 가중치의 약 3%만 활성화하는 희소 mixture-of-experts. DeepSeek는 Compressed Sparse Attention과 Heavily Compressed Attention을 결합하고, Manifold-Constrained Hyper-Connections를 추가하며, Muon 옵티마이저로 학습합니다. 전문가(expert)는 FP4로 실행되고 나머지 스택은 FP8로 유지됩니다.

1M 토큰 컨텍스트, 384K 토큰 출력

최대 100만 토큰 입력 — 대략 중간 규모 코드베이스 또는 수천 페이지 문서에 해당 — 그리고 한 번의 응답으로 최대 384,000 토큰 출력. 장기 에이전트 실행과 전체 저장소 리뷰가 청킹 파이프라인 대신 단일 호출로 처리됩니다.

기본 사고, 세 가지 노력 수준

모델은 옵트아웃하지 않는 한 답변 전에 추론합니다. 노력 수준은 Non-think, Think High, Think Max로 구성됩니다. Max 설정은 DeepSeek가 V4-Pro-Max로 벤치마크하는 구성이며, 추론 및 에이전트 작업에서 폐쇄형 프론티어 모델과의 격차를 대부분 좁히는 설정입니다.

에이전트 개발자를 위해 설계

구조화된 JSON 출력, 도구 호출, Responses API, 그리고 Anthropic-API 호환 엔드포인트를 제공하므로 기존 클라이언트는 기본 URL만 교체하면 DeepSeek를 가리킬 수 있습니다. 대화 접두사 연속(conversation-prefix continuation)과 중간 채우기(fill-in-the-middle) 완성은 베타로 제공됩니다.

MIT 라이선스 오픈 가중치

DeepSeek는 deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro 및 DeepSeek-V4-Pro-Base를 Hugging Face에 MIT 라이선스로 게시합니다. 직접 서빙, 파인튜닝, 상업적 사용이 허가 없이 가능합니다 — 제약은 하드웨어이지 약관이 아닙니다.

오픈 가격에 프론티어에 근접한 점수

SWE-bench Verified 80.6, LiveCodeBench 93.5, Codeforces 레이팅 3206, GPQA Diamond 90.1, 그리고 출력 가격은 100만 토큰당 1달러 미만. 최상위 폐쇄 모델과의 격차는 실재하지만 더 이상 한 자릿수 차이가 아닙니다.

DeepSeek V4 Pro 0813 vs DeepSeek V4 Flash 0731

두 티어 모두 동일한 1M 컨텍스트와 동일한 384K 출력 상한을 제공합니다. Pro로 구매하는 것은 용량입니다 — 더 많은 총 및 활성 파라미터와 더 강력한 추론 — 토큰 가격은 약 3배, 동시성 허용량은 5분의 1입니다.

V4 Flash 0731
V4 Pro 0813Pro
총 파라미터284B1.6T
토큰당 활성 파라미터13B49B
컨텍스트 윈도우1M 토큰1M 토큰
최대 출력384K 토큰384K 토큰
사고 모드Thinking 기본 활성화, non-thinking 사용 가능Thinking 기본 활성화, Think High 및 Think Max 추가
1M 토큰당 입력, 캐시 미스$0.14$0.435
1M 토큰당 출력$0.28$0.87
API 동시성 제한2500500
최적 용도대용량 분류, 추출, 채팅, 저비용 장문 컨텍스트 처리어려운 추론, 에이전트 코딩, 심층 리서치, 전체 저장소 작업

DeepSeek V4 Pro 0813 벤치마크

DeepSeek-V4-Pro의 최대 추론 노력에서의 공개된 점수, DeepSeek가 V4-Pro-Max로 보고하는 구성입니다. 공급업체가 보고한 수치를 상한선으로 간주하고 파이프라인을 확정하기 전에 자체 평가를 다시 실행하세요.

SWE-bench Verified: 80.6

실제 GitHub 이슈를 종단 간 해결합니다. 이는 에이전틱 코딩 영역에 확실히 해당하지만, 가장 강력한 폐쇄형 모델들은 최상의 구성에서 여전히 그 위에 있습니다. 더 어려운 변형인 SWE-Bench Pro는 55.4입니다.

LiveCodeBench: 93.5

훈련 컷오프 이후에 게시된 대회에서 가져온 오염 저항성 경쟁 코딩으로, 점수는 암기된 솔루션이 아닌 보지 못한 문제에 대한 추론을 반영합니다.

Codeforces: 3206

알고리즘 대회 문제에서 그랜드마스터 범위의 레이팅입니다. 제약 조건 하에서 타이트하고 정확한 구현의 대리 지표로 유용하지만, 지저분한 프로덕션 코드베이스를 탐색하는 데는 덜 유용합니다.

GPQA Diamond: 90.1

검색을 무력화하도록 작성된 대학원 수준의 물리학, 화학, 생물학 문제입니다. 90%는 모델이 코드 외의 기술 Q&A에서도 잘 작동한다는 것을 의미합니다.

HMMT February 2026: 95.2

모델의 훈련 기간이 종료된 후 개최된 대회의 올림피아드 수준 수학입니다. 산술이 아닌 다단계 증명 스타일 추론입니다.

Terminal-Bench 2.0: 67.9 and BrowseComp: 83.4

도구 사용에 중요한 두 가지 에이전틱 벤치마크: 실제 셸을 끝까지 구동하고, 라이브 웹에서 찾기 어려운 사실을 찾는 것입니다. 둘 다 1M 컨텍스트와 기본 사고 모드가 효과를 발휘하는 부분입니다.

DeepSeek V4 Pro 0813 가격

DeepSeek 자체 API의 백만 토큰당 요금입니다. 컨텍스트 캐싱은 엔지니어링할 가치가 있는 항목입니다: 캐시 히트는 미스의 약 120분의 1 비용이 들므로, 안정적인 시스템 프롬프트나 고정된 저장소 스냅샷은 몇 번의 호출 내에 비용을 상쇄합니다. DeepSeek는 가까운 시일 내에 전체 API 가격이 크게 오를 것이라고 경고했습니다 — 예산을 모델링하기 전에 가격 페이지를 확인하세요.

V4 Flash 0731
V4 Pro 0813Pro
Grok 4.5
입력, 캐시 히트$0.0028$0.003625미공개
입력, 캐시 미스$0.14$0.435약 $2
출력$0.28$0.87약 $6
컨텍스트 윈도우1M 토큰1M 토큰500K 토큰
가중치오픈, MIT오픈, MIT비공개
전체 컨텍스트를 한 번 채우는 비용약 $0.14약 $0.44500K에 약 $1

DeepSeek V4 Pro 0813 사용 방법

  1. 01

    1단계: 모델 문자열 고정

    DeepSeek 플랫폼에서 롤링 플래그십으로 deepseek-v4-pro를 호출하고, 실행 중인 평가 중에 변경되지 않는 빌드가 필요할 때는 DeepSeek-V4-Pro-0813 스냅샷을 참조하세요. 엔드포인트는 OpenAI 형식을 사용하므로 대부분의 SDK는 기본 URL과 키만 있으면 됩니다.

  2. 02

    2단계: 추론 노력 선택 및 접두사 캐시

    계획, 디버깅, 다단계 도구 사용에는 thinking을 켜두고, 자동 완성이나 라우팅 같은 지연 시간에 민감한 호출에는 non-thinking 엔드포인트로 전환하세요. 모든 요청의 앞부분에 시스템 프롬프트와 큰 고정 문서를 배치하여 캐시 히트가 되도록 하세요.

  3. 03

    3단계: 또는 DeepSeek를 완전히 우회

    OpenRouter 같은 애그리게이터는 deepseek/deepseek-v4-pro-0813을 나열하며, 추론 제공업체는 호스팅 서비스로 제공합니다. 가중치가 MIT 라이선스이므로 자체 하드웨어에서 실행할 수도 있습니다. 1.6T 파라미터 MoE를 고려해야 하며, 실제로는 FP4에서도 멀티 GPU 노드가 필요합니다.

  4. 04

    4단계: 출력을 어딘가로 지정

    프론티어 텍스트 모델은 업스트림 인프라입니다. 계획, 코드 또는 프롬프트를 작성합니다. 결과물이 비디오나 이미지라면, 생성 모델에 텍스트를 넘기세요: DeepSeek가 작성한 프롬프트를 Editly에 바로 붙여넣고 렌더링하세요.

DeepSeek V4 Pro 0813에 대한 자주 묻는 질문

DeepSeek 프롬프트를 비디오로 변환하세요

프런티어 텍스트 모델이 촬영 목록을 작성하게 한 다음 렌더링하세요. Editly에 가입하고 Seedance, Veo 3, Hailuo, Qwen Image를 하나의 크레딧 잔액으로 실행하세요 — 모델별 구독이 필요 없습니다.

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