DeepSeek V4 Pro 0813 es un punto de inflexión histórico

Brevemente sobre lo principal (BLUF)

DeepSeek lanzó la versión final V4 Pro - revisión 0813: la actualización llegó automáticamente a través de la API, sin presentaciones ni referencias. Observamos qué ha aumentado exactamente utilizando puntos de referencia, calculamos honestamente la diferencia con Claude y GPT y explicamos por qué el precio no ha cambiado todavía.

Hoy DeepSeek lanzó la versión final V4 Pro - revisión 0813. Sin conferencias ni contadores de cuenta regresiva: solo actualicé la API. Aquellos que ya trabajaron con `deepseek-v4-pro` recibieron automáticamente un nuevo modelo sin cambiar nada en el código. El de abril fue un adelanto, este es GA, y la diferencia se nota principalmente donde se espera que el modelo no responda en un chat, sino que trabaje de manera coherente.

Hoy es el día en que la codificación a nivel Opus se volvió realmente accesible. Esta propuesta habría sido el sueño de un especialista en marketing por la mañana y por la noche habría sido un hecho con puntos de referencia para empezar.

En NeuralSpace el modelo ya está en pie: en el chat, V. Sección "Código" y en API. No hay que “esperar a que se implemente”: lo abres y lo utilizas.

que modelo

Técnicamente, se trata de la misma bestia que en abril: una mezcla de expertos con 1,6 billones de parámetros, de los cuales 49 mil millones están activos en cada paso. El contexto es de un millón de tokens y el modelo es capaz de producir hasta 384 mil tokens en una sola respuesta. A modo de comparación: esto es unas veinte veces más que la mayoría de los modelos de las pestañas vecinas.

El modelo puede pensar en dos modos: pensamiento y no pensamiento, y el esfuerzo_razonamiento ahora tiene tres niveles: máximo, alto y bajo. En la práctica, esto significa que un pequeño problema se puede resolver de forma económica y una cadena compleja se puede resolver con la máxima reflexión, sin cambiar el modelo.

Puntos de referencia: qué ha crecido exactamente

Análisis Artificial volvió a medir la versión final. El índice de inteligencia aumentó de 43,7 a 45,3. Índice de codificación: de 58,7 a 59,4. Pero el índice Agentic fue el que más saltó: de 35,3 a 37,8. Esto no es un accidente: la revisión 0813 se corrigió específicamente para escenarios basados ​​en agentes, donde el modelo no responde de una sola vez, sino que va y viene: lee archivos, llama a herramientas, mira el resultado y se corrige solo.

En términos de velocidad, todo está al nivel de la versión anterior: alrededor de 76 tokens por segundo en la salida, el primer token llega en aproximadamente un segundo y medio a dos. Eso es rápido para un modelo de este tamaño. Sincera desventaja: el modelo es hablador. En las mediciones AA, arroja entre una y media y dos veces más tokens que el promedio del mercado; considere que, para un razonamiento detallado, está pagando tanto con tokens adicionales como con segundos adicionales de espera.

Contra Claude y GPT: aritmética justa

Lo más notable en la última tabla es la línea con Claude Opus 4.8, el antiguo buque insignia de Anthropic. DeepSeek V4 Pro 0813 lo superó en pruebas de codificación en ambos lados: Terminal-Bench 2.1 - 87,9 versus 85,0, DeepSWE - 62,7 versus 58,0. Al mismo tiempo, Opus 4.8 cuesta 5 dólares por millón de tokens de entrada y 25 dólares por millón de tokens de salida, 11 y 29 veces más caro. Aquí está la tabla:

La versión final se acercó más a Claude Fable 5: 87,9 frente a 88,0 en Terminal-Bench, una diferencia de una décima. Según DeepSWE, Fable lleva una ventaja más notable: 70,0 frente a 62,7. Si se cuentan los diez puntos de referencia basados ​​en agentes de la tabla DeepSeek, Fable está por delante en un promedio de 5,3%, pero con dos de cada diez DeepSeek gana, y sin el único valor atípico (El último examen de la humanidad sin herramientas: 42,7 frente a 53,3), la ventaja promedio se reduce al 2,8%.

El precio no difiere en porcentaje, sino varias veces. Fable 5 cuesta 10 dólares por millón de fichas de entrada y 50 dólares por millón de salida; V4 Pro tiene $0,435 y $0,87. Al tipo de cambio mixto, equivale a unos 30 dólares frente a 0,65 dólares. Es decir, por una diferencia de un pequeño porcentaje en las pruebas, Anthropic pide pagar aproximadamente 46 veces más. Advertencias de honestidad: yo mismo medí la tabla de comparación DeepSeek, en mi propia infraestructura inédita, dos de cada diez pruebas son internas y aún no hay mediciones independientes de 0813; el modelo se lanzó recién hoy.

Para entender la escala, piense en el Kimi K3. Hace un mes, fue la primera modelo china en superar a Claude Opus: fue una sensación. Pero Kimi K3 es un modelo con billones de parámetros, requiere un servidor costoso para su funcionamiento, por lo que en el comercio minorista es solo tres veces más barato que Claude Fable y solo un 40% más barato que Claude Opus. Impresionante, pero en esto no hay democratización.

Pero el DeepSeek V4 Pro es un momento verdaderamente histórico. Realmente está alcanzando a Opus en términos de codificación, cuesta 30 veces menos que Opus y 60 veces menos que Fable. Hoy en día, la codificación por vibración se ha vuelto accesible para todos, no en el sentido publicitario de “disponible”, sino al precio de ingresar a ella.

Con GPT la situación es más complicada. GPT-5.5 obtiene una puntuación de 56,3 en el índice de Análisis Artificial frente a 45,3 para DeepSeek; la brecha es honestamente notable. Pero los aranceles no son comparables: 5 dólares/30 dólares por millón frente a 0,435 dólares/0,87 dólares. Pero el GPT-5.6 Luna más barato ya cuesta $0,10/$0,60 - es decir, más barato que DeepSeek - y obtiene una puntuación de 52,3. Resulta que el “más barato de los grandes” ya no es el único: a un precio de V4 Pro compite con Luna, y en puntos pierde tanto ante Terra como ante Sol.

Agregaré una cita sobria desde el exterior: una evaluación reciente del NIST estadounidense (CAISI) dijo que V4 Pro está por detrás de los líderes del mercado en unos ocho meses. Es cierto que midieron una versión preliminar. Si 0813 ha reducido esta brecha se demostrará mediante puntos de referencia independientes, pero aún no existen.

El precio no ha cambiado. Adiós

Entrada – $0,435 por millón de tokens, salida – $0,87. La entrada en efectivo sigue siendo casi gratuita: 0,003625 dólares por millón, 120 veces más barato que la entrada normal. Para las cadenas de agentes, este es el punto principal: el contexto del proyecto se lee una y otra vez, y es el caché el que decide cuánto cuesta una hora de trabajo del agente.

Una advertencia: DeepSeek ya advirtió en la documentación que va a subir los precios de su API en su conjunto. Cuándo y por cuánto tiempo no se dice. Los aranceles de abril siguen vigentes y son notablemente más bajos que los de sus homólogos occidentales de una clase comparable.

Dónde probarlo ahora mismo

• Charlar: abierto página modelo — el 0813 final ya es el predeterminado.
• Código: V Sección "Código" el modelo se conecta al proyecto y funciona con el repositorio, los archivos y la terminal.
• API: la clave se emite en la sección Claves API NeuralSpace, formato compatible con OpenAI.

Pago: en rublos del saldo general, sin suscripción, VPN o tarjeta extranjera. El uso real se cancela, no el paquete de “mes por adelantado”.

Lo que el modelo no puede hacer es mirar imágenes: la entrada es sólo texto. Si necesitas análisis de una captura de pantalla o foto, esto es para otros modelos. Pero para texto, código y tareas largas de agente, el V4 Pro final es ahora una de las propuestas más honestas en términos de potencia y relación de precio. Puedes consultarlo en el chat., y si necesita incorporarlo a su producto, la clave se toma de la página de claves API.

Preguntas frecuentes (FAQ)

Pregunta: ¿Cómo empezar? Respuesta: Regístrese en la plataforma y reciba tokens gratuitos para realizar pruebas.

Pregunta: ¿Los materiales generados son aptos para uso comercial? Respuesta: Sí, recibe todos los derechos comerciales sobre todo el contenido creado.