Editly

DeepSeek V4 Pro 0813

DeepSeek-V4-Pro-0813 — это датированный снимок общедоступной версии флагманской модели DeepSeek: смесь экспертов на 1.6 триллиона параметров с 49 миллиардами активных параметров, окно контекста на 1M токенов и до 384K токенов на выходе. По умолчанию модель думает, предоставляет endpoint без режима мышления для чувствительных к задержкам вызовов, поставляет веса под лицензией MIT и тарифицирует $0.435 за миллион входных токенов и $0.87 за миллион выходных.

Начать создавать

Что такое DeepSeek V4 Pro 0813?

0813 — это тег снимка, а не новая архитектура. Он фиксирует GA-сборку DeepSeek V4 Pro, которая появилась в официальной документации API DeepSeek 12 августа 2026 года, рядом с более дешёвой DeepSeek-V4-Flash-0731. Вот что входит во флагманский тариф.

1.6T параметров, 49B активных

Разреженная смесь экспертов, которая активирует примерно 3 процента своих весов на каждый токен. DeepSeek сочетает Compressed Sparse Attention с Heavily Compressed Attention, добавляет Manifold-Constrained Hyper-Connections и обучает модель с оптимизатором Muon. Эксперты работают в FP4, а остальная часть стека остаётся в FP8.

Контекст на 1M токенов, вывод на 384K токенов

Полный миллион токенов на входе — это примерно кодовая база среднего размера или несколько тысяч страниц документов — и до 384,000 токенов на выходе в одном ответе. Долгосрочные агентные сценарии и ревью всего репозитория умещаются в один вызов вместо чанкинг-пайплайна.

Мышление по умолчанию, три уровня усилий

Модель рассуждает перед ответом, если вы не откажетесь. Уровни усилий: Non-think, Think High и Think Max; настройка Max — это конфигурация, которую DeepSeek бенчмаркает как V4-Pro-Max, и именно она сокращает большую часть разрыва с закрытыми фронтирными моделями в задачах на рассуждение и агентных задачах.

Создана для разработчиков агентов

Структурированный JSON-вывод, вызовы инструментов, Responses API и endpoint, совместимый с Anthropic API, — поэтому существующие клиенты могут переключиться на DeepSeek, просто заменив базовый URL. Продолжение с префиксом диалога и заполнение середины (fill-in-the-middle) доступны в бета-версии.

Открытые веса под лицензией MIT

DeepSeek публикует deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro и DeepSeek-V4-Pro-Base на Hugging Face под лицензией MIT. Вы можете запускать модель самостоятельно, дообучать её или использовать в коммерческих целях без запроса разрешения — ограничение в железе, а не в условиях.

Оценки уровня фронтира по открытым ценам

80.6 на SWE-bench Verified, 93.5 на LiveCodeBench, рейтинг Codeforces 3206 и 90.1 на GPQA Diamond при цене вывода менее доллара за миллион токенов. Разрыв с лучшими закрытыми моделями реален, но это больше не порядок величины.

DeepSeek V4 Pro 0813 против DeepSeek V4 Flash 0731

Одинаковый контекст на 1M и одинаковый потолок вывода в 384K на обоих тарифах. В Pro вы покупаете мощность — больше общих и активных параметров и более сильное рассуждение — примерно по тройной цене за токен и с пятой частью лимита конкурентности.

V4 Flash 0731
V4 Pro 0813Pro
Всего параметров284B1.6T
Активные параметры на токен13B49B
Контекстное окно1M токенов1M токенов
Максимальный выход384K токенов384K токенов
Режим мышленияМышление включено по умолчанию, также доступен режим Non-thinkМышление включено по умолчанию, плюс Think High и Think Max
Вход за 1M токенов, промах кэша0,14 $0,435 $
Выход за 1M токенов0,28 $0,87 $
Лимит одновременных запросов API2500500
Лучше всего дляКлассификация больших объёмов, извлечение, чат, дешёвые проходы по длинному контекстуСложные рассуждения, агентная разработка, глубокие исследования, работа с целым репозиторием

Бенчмарки DeepSeek V4 Pro 0813

Опубликованные результаты DeepSeek-V4-Pro при максимальном уровне рассуждений — конфигурации, которую DeepSeek называет V4-Pro-Max. Относитесь к цифрам, заявленным вендором, как к потолку, и прогоните собственные эвалы, прежде чем внедрять пайплайн.

SWE-bench Verified: 80.6

Реальные задачи GitHub, решённые от начала до конца. Это уверенно относится к области агентного программирования, хотя сильнейшие закрытые модели всё ещё находятся выше на своих лучших конфигурациях. SWE-Bench Pro, более сложный вариант, показывает 55.4.

LiveCodeBench: 93.5

Устойчивое к загрязнению спортивное программирование на задачах с соревнований, опубликованных после даты отсечения обучения, поэтому результат отражает рассуждение на незнакомых задачах, а не заученные решения.

Codeforces: 3206

Рейтинг в диапазоне гроссмейстера на задачах алгоритмических соревнований. Полезен как прокси для точных и корректных реализаций в условиях ограничений, но менее полезен для навигации по запутанной продакшн-кодовой базе.

GPQA Diamond: 90.1

Вопросы по физике, химии и биологии аспирантского уровня, составленные так, чтобы их нельзя было найти поиском. 90 процентов означают, что модель хорошо держится на технических вопросах и ответах далеко за пределами кода.

HMMT February 2026: 95.2

Математика олимпиадного уровня с соревнования, прошедшего после закрытия окна обучения модели. Многошаговые рассуждения в стиле доказательств, а не арифметика.

Terminal-Bench 2.0: 67.9 и BrowseComp: 83.4

Два агентных бенчмарка, которые важны для использования инструментов: доведение работы в реальном шелле до конца и поиск труднонаходимых фактов в живом вебе. Именно здесь окупаются контекст на 1M и режим мышления по умолчанию.

Цены DeepSeek V4 Pro 0813

Тарифы за миллион токенов в собственном API DeepSeek. Кэширование контекста — та статья расходов, вокруг которой стоит проектировать: попадание в кэш стоит примерно 1/120 от промаха, поэтому стабильный системный промпт или зафиксированный снимок репозитория окупается уже через несколько вызовов. DeepSeek предупредил, что общие цены на API значительно вырастут в ближайшем будущем — проверьте страницу с ценами, прежде чем моделировать бюджет.

V4 Flash 0731
V4 Pro 0813Pro
Grok 4.5
Вход, попадание в кэш0,0028 $0,003625 $Не опубликовано
Вход, промах кэша0,14 $0,435 $Около $2
Вывод$0.28$0.87Около $6
Контекстное окно1M токенов1M токенов500K токенов
ВесаОткрытые, MITОткрытые, MITЗакрытые
Стоимость однократного заполнения полного контекстаОколо $0.14Около $0.44Около $1 за 500K

Как использовать DeepSeek V4 Pro 0813

  1. 01

    Шаг 1: Закрепите строку модели

    Вызывайте deepseek-v4-pro на платформе DeepSeek для получения актуального флагмана и используйте снимок DeepSeek-V4-Pro-0813, когда вам нужна сборка, которая не изменится во время выполняемой оценки. Эндпоинт поддерживает формат OpenAI, поэтому большинству SDK нужны только базовый URL и ключ.

  2. 02

    Шаг 2: Выберите уровень рассуждений и кэшируйте префикс

    Оставьте рассуждения включёнными для планирования, отладки и многошагового использования инструментов; переключайтесь на эндпоинт без рассуждений для вызовов, чувствительных к задержке, таких как автодополнение или маршрутизация. Держите системный промпт и любые большие фиксированные документы в начале каждого запроса, чтобы они попадали в кэш.

  3. 03

    Шаг 3: Или полностью обойдите DeepSeek

    Агрегаторы, такие как OpenRouter, перечисляют deepseek/deepseek-v4-pro-0813, а инференс-провайдеры предоставляют его в хостинге. Поскольку веса распространяются по лицензии MIT, вы также можете запускать его на собственном оборудовании — рассчитывайте на MoE с 1.6T параметров, что на практике означает мульти-GPU узел даже в FP4.

  4. 04

    Шаг 4: Направьте вывод на что-то

    Фронтирная текстовая модель — это инфраструктура верхнего уровня: она пишет план, код или промпт. Если конечный продукт — видео или изображение, передайте созданный ею текст генеративной модели: вставьте промпт, написанный DeepSeek, прямо в Editly и выполните рендер.

Часто задаваемые вопросы о DeepSeek V4 Pro 0813

Превратите промпт DeepSeek в видео

Пусть фронтирная текстовая модель напишет список кадров, а затем отрендерите его. Зарегистрируйтесь на Editly и запускайте Seedance, Veo 3, Hailuo и Qwen Image на одном балансе кредитов — без подписки на каждую модель отдельно.

Попробуйте Editly бесплатно