DeepSeek V4 Pro 0813: questa è una svolta storica

La versione breve (BLUF)

DeepSeek ha spedito la build finale di V4 Pro — revisione 0813 — e ogni utente deepseek-v4-pro esistente l'ha ottenuta automaticamente tramite l'API, senza alcun evento di lancio allegato. I benchmark si sono avvicinati al territorio di Claude e GPT mentre il prezzo rimane invariato, per ora. Sotto: cosa è migliorato esattamente, aritmetica onesta rispetto alla concorrenza e dove provarlo.

Oggi DeepSeek ha distribuito la versione finale di V4 Pro: revisione 0813. Nessun evento di lancio e nessun conto alla rovescia: l'API semplicemente aggiornata. Chiunque già lavori con deepseek-v4-pro ha ottenuto il nuovo modello automaticamente, senza modifiche al codice. La build di aprile era un'anteprima; questa è la versione GA e la differenza mostra più chiaramente dove ci si aspetta che un modello svolga un lavoro prolungato piuttosto che rispondere a un messaggio di chat.

Questo è il giorno in cui la codifica a livello Opus è diventata davvero conveniente.Stamattina quella frase sarebbe stata un pio desiderio; di sera è un fatto con annessi parametri di riferimento.

Il modello è già attivo su NeuralSpace:nella chat, nelSezione codicee nelAPI. Nessuna "attesa per il lancio": basta aprirlo e usarlo.

Qual è il modello

Tecnicamente è la stessa bestia di aprile: una miscela di esperti con 1,6 trilioni di parametri, di cui 49 miliardi attivi in ​​ogni fase. Il contesto è di un milione di token e il modello può emettere fino a 384mila token in un'unica risposta. Per fare un confronto, si tratta di circa venti volte di più rispetto alla maggior parte dei modelli nelle schede vicine.

Il modello può pensare in due modalità – pensare e non pensare – e il ragionamento_sforzo ora ha tre fasi: massimo, alto, basso. In pratica una piccola questione può essere gestita a buon mercato, mentre una catena complessa può essere gestita con il massimo ragionamento senza cambiare modello.

Benchmark: cosa è effettivamente migliorato

L'analisi artificiale ha rimisurato la versione finale. L'indice di intelligenza è passato da 43,7 a 45,3. L'indice di codifica è passato da 58,7 a 59,4. Ma l'indice Agentic è quello che è balzato di più: da 35,3 a 37,8. Non è una coincidenza: la revisione 0813 è stata ottimizzata appositamente per scenari ad agenti, in cui un modello non risponde in un colpo solo ma va avanti e indietro: legge file, richiama strumenti, ispeziona il risultato e si corregge.

La velocità è più o meno la stessa della versione precedente: circa 76 gettoni al secondo in uscita, primo gettone in circa un secondo e mezzo-due secondi. È veloce per un modello di queste dimensioni. Lo svantaggio onesto: il modello è prolisso. Secondo le misurazioni AA emette da una volta e mezza a due volte più token rispetto alla media del mercato: conta sul pagamento di token extra e secondi di attesa extra quando ragiona a lungo.

Contro Claude e GPT: aritmetica onesta

La riga più sorprendente nella nuova tabella è Claude Opus 4.8, la precedente ammiraglia di Anthropic. DeepSeek V4 Pro 0813 lo ha battuto nei benchmark di codifica su entrambi i lati: Terminal-Bench 2.1 — 87.9 contro 85.0, DeepSWE — 62.7 contro 58.0. E Opus 4.8 costa 5 dollari per milione di token di input e 25 dollari per milione di token di output: 11 e 29 volte di più. Ecco la tabella:

La versione finale si è avvicinata di più a Claude Fable 5: 87,9 contro 88,0 in Terminal-Bench – una differenza di un decimo di punto. Nel DeepSWE Fable è più avanti: 70,0 contro 62,7. Facendo la media di tutti e dieci i benchmark degli agenti della tabella di DeepSeek, Fable è in testa in media del 5,3%, ma DeepSeek vince su due su dieci e senza il singolo valore anomalo (Humanity's Last Exam senza strumenti: 42,7 contro 53,3) il divario medio si riduce al 2,8%.

Il prezzo, nel frattempo, differisce non di punti percentuali ma di ordini di grandezza. Fable 5 costa $ 10 per milione di token di input e $ 50 per milione di token di output; V4 Pro costa $ 0,435 e $ 0,87. Su una tariffa mista che è di circa $ 30 contro $ 0,65. Quindi, per una differenza di pochi punti percentuali sui test, Anthropic chiede circa 46 volte più soldi. Avvertenze sull'onestà: DeepSeek ha misurato la propria tabella comparativa sulla propria infrastruttura non pubblicata, due dei dieci test sono interni e non esistono ancora misurazioni indipendenti di 0813: il modello è uscito oggi.

Per la scala, ricorda Kimi K3. Un mese fa è diventata la prima modella cinese a battere Claude Opus: è stato uno scalpore. Ma Kimi K3 è un modello da trilioni di parametri che necessita di un server costoso per funzionare, quindi al dettaglio è solo tre volte più economico di Claude Fable e solo il 40% più economico di Claude Opus. Impressionante, ma non esattamente democratizzazione.

DeepSeek V4 Pro rappresenta un momento davvero storico. Si avvicina davvero a Opus nella codifica, costa 30 volte meno di Opus e 60 volte meno di Fable. La codifica delle vibrazioni è appena diventata disponibile per tutti, non nel senso pubblicitario di "disponibile", ma al prezzo di ingresso.

Con GPT il quadro è più sfumato. GPT-5.5 ottiene un punteggio di 56,3 sull'indice di analisi artificiale contro il 45,3 di DeepSeek: un divario davvero evidente. Ma i tassi sono incomparabili: 5/30 dollari per milione contro 0,435/0,87 dollari. Il più economico GPT-5.6 Luna, tuttavia, costa $ 0,10/$ 0,60 – meno di DeepSeek – e ottiene un punteggio di 52,3. Quindi “il più economico dei grandi” non è più un unicum: sul prezzo V4 Pro compete con Luna, mentre sul punteggio perde sia contro Terra che Sol.

Aggiungiamo una citazione esterna che fa riflettere: in una recente valutazione del NIST statunitense (CAISI), si dice che V4 Pro sia indietro rispetto ai leader di mercato di circa otto mesi. Tuttavia, hanno misurato la versione di anteprima. Resta da stabilire se l’0813 abbia ridotto questo divario tramite benchmark indipendenti – e non ce ne sono ancora.

Il prezzo non è cambiato. Per ora

L'input è di $ 0,435 per milione di token, l'output è di $ 0,87. Gli accessi alla cache sono ancora quasi gratuiti: 0,003625 dollari per milione, 120 volte più economici di un input normale. Per le catene di agenti questo è il punto principale: il contesto del progetto viene riletto più e più volte, ed è la cache a decidere quanto costa un'ora di lavoro dell'agente.

Un avvertimento: DeepSeek ha già avvertito nei suoi documenti che prevede di aumentare i prezzi delle API in generale. Quando e quanto non è detto. Per ora si applicano ancora i tassi di aprile e sono notevolmente inferiori rispetto ai modelli occidentali comparabili.

Dove provarlo adesso

• Chiacchierata:apri ilpagina del modello— la finale 0813 è già quella predefinita.
• Codice:nelSezione codiceil modello si connette a un progetto e funziona con un repository, file e un terminale.
• API:la chiave viene rilasciataChiavi API NeuralSpace, Formato compatibile con OpenAI.

Il pagamento avviene in rubli da un saldo condiviso, senza abbonamento, senza VPN e senza carta straniera. Ti viene addebitato l'utilizzo effettivo, non il pacchetto "mese successivo".

Ciò che il modello non può fare è guardare le immagini: l'input è solo testo. Se hai bisogno di sezionare uno screenshot o una foto, questo vale per altri modelli. Ma per testo, codice e compiti di lunga durata, il V4 Pro finale è uno degli affari più onesti in termini di rapporto qualità-prezzo in circolazione.Provalo in chat, Oprendi una chiave nella pagina delle chiavi APIper integrarlo nel tuo prodotto.

Domande frequenti (FAQ)

D: Come posso iniziare?
R: Iscriviti sulla piattaforma e ricevi token gratuiti per i test.

D: Posso utilizzare i contenuti generati a fini commerciali?
R: Sì, ottieni tutti i diritti commerciali su tutto ciò che crei.