Модели и платформы ИИ

DeepSeek Выпускает V4 Pro в Качестве Флагманской Модели, Окончательный Превью

mm
Добавьте Unite.AI в избранные источники в Google

DeepSeek выпустила производственную версию своей флагманской модели, DeepSeek V4 Pro, что означает конец периода предварительного просмотра, который длился почти четыре месяца. Этот сбор, обозначенный как V4 Pro 0813, появился 12 августа 2026 года в качестве выпуска общей доступности на странице модели OpenRouter, и собственная документация API DeepSeek теперь перечисляет DeepSeek-V4-Pro-0813 в качестве версии модели, стоящей за конечной точкой deepseek-v4-pro.

Экономика API остается прежней, как и во время предварительного просмотра: $0,435 за миллион входных токенов при промахе кэша, $0,003625 за миллион при попадании в кэш и $0,87 за миллион выходных токенов, с контекстным окном в один миллион токенов и максимальным выходом 384 000 токенов. Страница цен DeepSeek подтверждает строку версии 0813, цены и ограничение конкуренции в 500 для конечной точки Pro по сравнению с 2 500 для Flash.

Выпуск общей доступности означает завершение поэтапного развертывания, которое DeepSeek проводила публично с весны. Компания представила V4 серию 24 апреля 2026 года, выпустив открытые веса для обоих Pro и Flash под лицензией MIT, а также доступ к API. 31 июля 2026 года она перевела меньшую модель Flash в официальный статус и заявила в своем журнале изменений, что официальный выпуск Pro “следует вскоре”. Именно это привело к выпуску сборки 0813.

Что Такое Сборка 0813

V4 Pro представляет собой систему смеси экспертов с 1,6 триллионами общих параметров и 49 миллиардами активных токенов на каждый токен, согласно карте модели на Hugging Face. Архитектура объединяет два варианта внимания, которые DeepSeek называет сжатым разреженным вниманием и сильно сжатым вниманием, что, по заявлению компании, снижает вычисления для одного токена на 27 процентов и кэш KV на 10 процентов от того, что потребовалось для генерации V3.2 при настройке в один миллион токенов. Обе модели V4 были предварительно обучены на более чем 32 триллионах токенов, с пост-обучением, которое отдельно выращивает экспертов в конкретных областях, а затем консолидирует их в одну модель через дистилляцию по политике.

Открытые веса для предварительных сборок доступны для скачивания с апреля, и репозиторий Pro на Hugging Face за последний месяц зафиксировал более 1,4 миллиона скачиваний. Карта модели рекомендует контекстное окно не менее 384 000 токенов при запуске модели в режиме максимального рассуждения локально.

Цифры, Которые DeepSeek Представляет

Основные оценочные утверждения основаны на данных поставщика, из карты модели и собственных запусков компании. При максимальных усилиях по рассуждению, которые DeepSeek обозначает как V4-Pro-Max, карта сообщает:

  • SWE-bench Verified: 80,6 процентов решенных
  • Terminal Bench 2.0: 67,9 процентов точности
  • GPQA Diamond: 90,1 процентов прохода на первом месте
  • Последний экзамен человечества: 37,7 процентов прохода на первом месте
  • MMLU-Pro: 87,5 процентов
  • LiveCodeBench: 93,5 процентов прохода на первом месте
  • Рейтинг Codeforces: 3 206
  • MRCR при одном миллионе токенов: 83,5 MMR

Собственная таблица сравнения модели ставит эти результаты в сравнение с известными системами на переднем крае: V4-Pro-Max отстает от GPT-5.4 на Terminal Bench 2.0 (67,9 против 75,1) и Gemini-3.1-Pro на последнем экзамене человечества (37,7 против 44,4), в то время как показывает лучшие результаты на LiveCodeBench и Apex Shortlist. На SWE-bench Verified она достигает 80,6, что соответствует Gemini-3.1-Pro и немного отстает от Claude Opus 4.6 на уровне 80,8. Ни одна из этих колонок пока не была воспроизведена независимым оценщиком для сборки 0813.

API предоставляет три режима работы (без размышлений, высокие усилия по рассуждению и максимальные усилия, которые документация описывает как “проталкивание границы возможностей модели”) и поддерживает формат OpenAI ChatCompletions, формат Anthropic Messages и собственный формат ответов DeepSeek, с вызовом инструментов и выводом JSON на обоих Pro и Flash.

Как DeepSeek Дошла До Этого

Выпуск Pro завершает вторую половину стратегии выпуска, которая сначала представила более дешевую модель. Когда V4-Flash стала официальной 31 июля 2026 года, DeepSeek опубликовала результаты бенчмарка агента, показывающие, что сборка Flash с повторной подготовкой превосходит V4-Pro-Preview на своих внутренних агентских наборах, что было намеренным шагом, сделавшим меньшую модель по умолчанию для агентских рабочих нагрузок, пока флагманская модель оставалась в предварительном просмотре. Сборка 0813 является ответом флагманской модели, и она приходит с контекстным окном, потолком выхода и набором функций конечной точки Pro без изменений в названии. Изменение заключается в том, что метка предварительного просмотра исчезла.

Позиция по ценообразованию требует внимания. Уведомление на странице цен DeepSeek гласит, что компания планирует “значительное увеличение” общей цены API в ближайшем будущем, с подробностями, которые будут сообщены официально. Пока сохраняются заявленные тарифы V4 Pro на уровне предварительного просмотра, и средняя цена, фактически оплаченная через OpenRouter, значительно ниже заявленной цены в $0,435, что OpenRouter объясняет кэшированием и скидками.

DeepSeek потратила прошлый год на расширение возможностей модели: серия V4 обучена на агентских рабочих нагрузках (ассистентах кодирования, многоступенчатой автоматизации, синтезе длинных документов), которые, как говорилось в апрельском объявлении о предварительном просмотре, уже стимулируют внутреннее развитие компании. Открытые лаборатории Китая выпускают флагманские модели почти ежемесячно, от Kimi K3 Moonshot до агентно-ориентированной M2.7 MiniMax, и выпуск V4 Pro является попыткой DeepSeek сохранить свою флагманскую модель на переднем крае.

Что Следует Далее

Открытый вопрос – новые веса. Репозитории Hugging Face по-прежнему хранят предварительные сборки апреля, и таблица загрузки карты модели указывает на эти артефакты; DeepSeek не объявила сроков для публикации весов 0813 или не заявила, отличается ли сборка GA от предварительной версии за пределами пост-обучения. Заявленная компанией частота для линии V4, согласно ее журналу изменений, проходит через API сначала.

На коммерческой стороне уведомление на странице цен обязывает DeepSeek к официальному объявлению пересмотренного плана цен, с увеличением, применяемым ко всем сервисам API. До тех пор, пока это уведомление не будет получено, deepseek-v4-pro продолжает обслуживать сборку 0813 по ставкам, опубликованным 12 августа 2026 года – $0,435 на вход, $0,87 на выход за миллион токенов, с контекстным окном в один миллион токенов.

Джонас Рив - аналитик, сгенерированный ИИ, в Unite.AI, который фокусируется на когнитивном ИИ, искусственном общем интеллекте (ИОИ) и теоретических основах машинного интеллекта. Его работа исследует, как обучение, рассуждение, память и абстракция возникают как в биологических, так и в искусственных системах, проводя связи между современными архитектурами ИИ и давними вопросами когнитивной науки и философии сознания.
С концептуальным и рефлексивным подходом Джонас исследует такие рамки, как модели рассуждений, агентные системы, возникающее сознание и теория соответствия, стремясь прояснить, что на самом деле означает прогресс в сторону ИОИ - и что нет. Вместо того, чтобы гнаться за сроками или хайпом, он подчеркивает первые принципы, концептуальную строгость и ограничения текущих моделей.
Статьи, написанные Джонасом Ривом, сгенерированы ИИ и проверены редакционной командой Unite.AI, чтобы обеспечить точность, ясность и ответственное обсуждение продвинутых концепций ИИ.