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DeepSeek-V4-Pro

推理大模型编程大模型DeepSeek ProDeepSeek V4

DeepSeek V4 Pro

发布时间: 2026-08-13更新于: 2026-08-13知识截止: 2025-05浏览量: 16,470
模型参数
1.6万亿
上下文长度
1M
多语言支持
支持
推理能力
5/5

DeepSeek-V4-Pro 是 DeepSeek V4 系列的高配档模型,2026 年 4 月 24 日以预览形式亮相,2026 年 8 月 13 日正式转正为 DeepSeek-V4-Pro-0813,调用名仍为 deepseek-v4-pro 不变。V4 是 DeepSeek 继 V3 之后的首个新架构,也是其第一次做 Flash / Pro 双档产品线:混合注意力结合 Compressed Sparse Attention 与 Heavily Compressed Attention,并用 mHC 超连接强化残差传播、以 Muon 优化器训练;在 1M 上下文场景下单 token 推理 FLOPs 仅为 DeepSeek-V3.2 的 27%、KV cache 仅为 10%。模型为纯文本 MoE,1.6T 总参数 / 49B 激活,支持 1M 上下文、384K 最大输出、非思考 / Think High / Think Max 三种模式,接口覆盖 Chat Completions、Responses API、Anthropic 兼容接口、JSON Output 和 Tool Calls。价格为每百万 tokens 缓存未命中输入 0.435 美元、缓存命中 0.003625 美元、输出 0.87 美元,缓存命中比未命中低两个数量级。需注意公开 Hugging Face checkpoint 仍标注为 preview,不能直接视为 0813 API 权重。

数据优先来自官方发布(GitHub、Hugging Face、论文),其次为评测基准官方结果,最后为第三方评测机构数据。 了解数据收集方法

DeepSeek-V4-Pro

模型基本信息

推理过程
支持
思考模式
思考水平 · 最高 (Max) (默认)常规模式思考水平 · 高 (High)
上下文长度
1M tokens
最大输出长度
384K tokens
模型类型
推理大模型
输入/输出模态
文本 → 文本
发布时间
2026-08-13
模型文件大小
暂无数据
MoE架构
总参数 / 激活参数
1.6万亿 / 490亿
知识截止
2025-05
DeepSeek-V4-Pro

开源和体验地址

代码开源状态
预训练权重开源
MIT License- 免费商用授权
GitHub 源码
暂无
在线体验
DeepSeek-V4-Pro

官方介绍与博客

DeepSeek-V4-Pro

API接口信息

接口速度
3/5
💡默认单位:$/100万 tokens。若计费单位不同,则以供应商公开的原始标注为准。
标准模式
类型适用条件输入输出
文本-$0.435/ 1M$0.870/ 1M
缓存定价Prompt缓存
类型有效期写入读取
文本-$0.0036/ 1M

表中「—」表示该模态在此方向不计费,或供应商未公开对应价格。

DeepSeek-V4-Pro

评测结果

DeepSeek-V4-Pro 当前已收录的代表性评测结果包括 LiveCodeBench(1 / 127,得分 93.50)、MMLU Pro(11 / 133,得分 87.50)、SWE-bench Verified(11 / 115,得分 80.60)。 本页还汇总了参数规模、上下文长度与 API 价格,便于结合评测结果与部署约束一起判断模型适配度。

思考模式
工具使用

综合评估

共 9 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
MMLU Pro
常规模式
82.90
49 / 133
87.10
13 / 133
MMLU Pro
最高
87.50
11 / 133
LiveBench
常规模式
73.58
23 / 115
HLE
常规模式
7.70
173 / 189
HLE
34.50
88 / 189
HLE
工具
44.70
51 / 189
HLE
最高
37.70
76 / 189
HLE
极高工具
48.20
43 / 189

科学与综合推理

共 3 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
GPQA Diamond
常规模式
72.90
182 / 270
89.10
56 / 270
90.10
48 / 270

编程与软件工程

共 16 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
2919
4 / 20
3206
2 / 20
LiveCodeBench
常规模式
56.80
80 / 127
89.80
8 / 127
93.50
1 / 127
SWE-bench Verified
常规模式工具
73.60
46 / 115
79.40
19 / 115
SWE-bench Verified
极高工具
80.60
11 / 115
SWE-bench Multilingual
常规模式工具
69.80
21 / 28
74.10
11 / 28
76.20
9 / 28
DeepSWE
极高工具
62.70
16 / 34
NL2Repo-Bench
极高工具
61.50
2 / 12
SWE-Bench Pro - Public
常规模式工具
52.10
42 / 60
54.40
33 / 60
55.40
30 / 60

写作和创作

共 1 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
Creative Writing
常规模式
1552.10
43 / 99

常识推理

共 1 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
SimpleBench
常规模式
50.90
48 / 92

AI Agent - 信息收集

共 2 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
BrowseComp
工具
80.40
19 / 58
BrowseComp
极高工具
83.40
16 / 58

AI Agent - 工具使用

共 6 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
Terminal-Bench 2.1
极高工具
87.90
8 / 49
CyberGym
极高工具
83.30
2 / 5
74.10
4 / 10
Terminal Bench 2.0
常规模式工具
59.10
22 / 48
63.30
14 / 48
Terminal Bench 2.0
极高工具
67.90
9 / 48

文本向量检索

共 2 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
Context Arena
常规模式
31.43
115 / 126
Context Arena
思考模式
76.09
48 / 126

数学推理

共 5 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
IMO-AnswerBench
常规模式
35.30
24 / 24
88
8 / 24
89.80
5 / 24
45.26
31 / 58
2.44
35 / 40

生产力知识

共 3 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
GDPval-AA
极高工具
1554
4 / 21
AA-Briefcase
最高工具
1286.37
12 / 19
AutomationBench
极高工具
31.80
8 / 16

Agent能力评测

共 1 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
Agents' Last Exam
极高工具
25.70
10 / 14

和其他模型对比

DeepSeek-V4-Pro

发布机构

DeepSeek V4 Pro

模型解读

从 4 月预览到 8 月正式版

DeepSeek-V4-Pro 是 DeepSeek V4 系列的高配档模型。它的时间线分两步:2026 年 4 月 24 日以预览形式亮相,2026 年 8 月 13 日正式转正,官方 API 文档把 deepseek-v4-pro 对应的版本更新为 DeepSeek-V4-Pro-0813

需要注意的是调用名没有变,仍然是 deepseek-v4-pro,所以已有代码不需要改模型名,但拿到的其实已经是 0813 构建。这也是本站不为 0813 单独建条目、而是直接更新本页的原因。

V4 是 DeepSeek 自 V3 以来的第一次架构换代

V4 系列是 DeepSeek 实验室继 V3 之后的首个新架构,也是它第一次做双档产品线(Flash 与 Pro)。核心改动有两处:

  • 混合注意力:把 Compressed Sparse Attention(CSA)与 Heavily Compressed Attention(HCA)结合,专门针对长上下文效率。
  • mHC 超连接:用 Manifold-Constrained Hyper-Connections 强化常规残差连接,提升信号跨层传播的稳定性。训练使用 Muon 优化器。

这些改动带来的收益是可量化的:在 1M tokens 上下文场景下,DeepSeek-V4-Pro 的单 token 推理 FLOPs 只有 DeepSeek-V3.2 的 27%,KV cache 只有 10%。这就是它能以极低价格提供百万上下文的技术前提。

规格与调用方式

模型为纯文本输入输出的 MoE 结构,1.6 万亿总参数 / 490 亿激活参数,支持 1M tokens 上下文与最高 384K tokens 输出,知识截止 2025 年 5 月。思考模式分为非思考、Think High 与 Think Max,默认启用思考。

接口侧支持 OpenAI 兼容的 Chat Completions、Responses API、Anthropic 兼容接口、JSON Output、Tool Calls、前缀补全,以及仅限非思考模式的 FIM 补全,官方文档列出的并发上限为 500。

价格低到需要单独说一句

官方价格页按每百万 tokens 计费:缓存未命中输入 0.435 美元、缓存命中输入 0.003625 美元、输出 0.87 美元。缓存命中价格比未命中低两个数量级,这意味着对有大量重复前缀的场景(长 system prompt、多轮对话、批量同模板任务),把缓存用好和用不好的账单差距会非常夸张。

官方曾提到未来可能显著调价,但没有公布生效日期与新费率。另外,如果预算比性能更重要,可以对比同系列的 Flash 档:公开分析显示 Flash 在多数基准上只比 Pro 低约 1–2 分,API 成本却低约 12 倍。

一个容易搞混的点:开源权重不等于 API 版本

DeepSeek 官方 Hugging Face 页面上的公开 checkpoint 仍被描述为 V4 系列的 preview 版本,并且没有说明该权重就等同于 0813 的 API 构建。所以在 DeepSeek 明确说明之前,不应把「自己下载的权重」和「线上 API 返回的结果」当成同一个版本——做复现实验或做能力评估时,这个差别可能直接影响结论。

同样地,官方目前也没有为 0813 发布独立的评测表,本页保留的是 V4 Pro / 公开 checkpoint 已有的评测数据,不会把旧成绩标注为 0813 的新成绩。

官方来源

DeepSeek-V4-Pro

常见问题

DeepSeek-V4-Pro 的最新 API 版本是什么?

当前官方 API 文档列出的版本是 DeepSeek-V4-Pro-0813,调用名仍为 deepseek-v4-pro,无需改动现有 API model 参数。

DeepSeek-V4-Pro 支持哪些输入和输出模态?

官方当前记录的是纯文本输入和文本输出,不支持图像输入。

DeepSeek-V4-Pro 的参数、上下文和最大输出是多少?

模型总参数为 1.6T、每 token 激活 49B 参数,上下文窗口为 1M tokens,最大输出为 384K tokens。

DeepSeek-V4-Pro-0813 支持哪些 API 能力?

支持 OpenAI 兼容 Chat Completions、Responses API、Anthropic 兼容接口、JSON Output、Tool Calls、前缀补全,以及非思考模式下的 FIM 补全;文档并发上限为 500。

DeepSeek-V4-Pro-0813 API 如何计费?

当前每百万 tokens 的美元价格为:缓存命中输入 $0.003625、缓存未命中输入 $0.435、输出 $0.87,共 3 条有效计价规则。尚未公布的未来调价不计入当前价格。

DeepSeek-V4-Pro-0813 是否已开放权重和专属评测?

官方 Hugging Face 页仍将公开 checkpoint 标注为 preview,未声明它就是 0813 API 权重;当前 API 文档也没有独立的 0813 官方评测表,因此本站保留既有 V4 Pro 评测并明确其版本边界。

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