DeepSeek V4 Pro: Modell von DeepSeek
DeepSeeks Flaggschiff. Erstklassige SWE-bench-Ergebnisse, 1M-Kontext und Open-Source-Lizenz — das beste Preis-Leistungs-Verhältnis für Code-Agenten.
1M tokens · Text / Code · Prompt cache
VM0 führt DeepSeek V4 Pro nicht mehr aus. Diese Seite bleibt als Referenz für Spezifikationen, Preise und Benchmarks erhalten. Für dieselbe Art von Arbeit nutze GPT 5.6 Luna.
GPT 5.6 Luna ansehenDeepSeek V4 Pro ist das Flaggschiff von DeepSeek, veröffentlicht am 24. April 2026. Es bietet Spitzen-Code-Benchmarks (SWE-bench Verified, Terminal-Bench, LiveCodeBench), ein 1M-Token-Kontextfenster und eine Open-Source-Lizenz — alles zu einem aggressiven Preis.
Was ist DeepSeek V4 Pro?
24. April 2026 · Flaggschiff der DeepSeek V4-Familie. Pro-Variante mit maximaler Reasoning-Tiefe.
DeepSeek V4 Pro ist das Flaggschiff der DeepSeek-V4-Generation, veröffentlicht am 24. April 2026 unter der MIT-Lizenz. Es ist ein Open-Weight-Mixture-of-Experts-Modell mit 1,6T Gesamtparametern und 49B aktiven Parametern pro Token.
V4 Pro unterstützt ein 1M-Token-Kontextfenster, 384K maximale Ausgabe, drei Reasoning-Effort-Modi (standard, think, think-max), JSON-Ausgabe, Tool Calls und FIM-Completion im Non-Think-Modus. Das Pro-Modell ergänzt eine hybride Attention-Architektur (Compressed Sparse Attention + Heavily Compressed Attention) für deutlich effizienteren Langkontext. 27% Single-Token-Inferenz-FLOPs und 10% KV-Cache gegenüber DeepSeek V3.2 bei 1M Kontext.
Das zeichnet DeepSeek V4 Pro aus
Architektur- und Funktionsmerkmale im Überblick.
Technische Daten auf einen Blick
DeepSeek V4 Pro Benchmarks
Vom Anbieter gemeldete Werte aus DeepSeeks V4-Pro-Release. Unabhängige Reviews (Geeky Gadgets, Code Arena) platzieren V4 Pro auf Code Arena hinter GLM-5.1 und Kimi K2.7 Code auf Rang drei. Die stärksten Benchmark-Claims stammen aus DeepSeeks eigenen Materialien; behandle sie als Richtungssignal, nicht als absolute Wahrheit.
DeepSeek V4 Pro Preise
Listenpreis des Anbieters, pro 1 Mio. Tokens.
Wie sich DeepSeek V4 Pro in der Praxis verhält
Beobachtetes Verhalten aus produktiven Agent-Durchläufen.
Reasoning
Strongest sub-Sonnet reasoning in our lineup. Holds up on multi-step work where cheaper models start to drift. Vendor-reported MMLU-Pro matches GPT-5.4.
Coding benchmarks
Vendor-reported SWE-bench Verified 80.6% (within 0.2 of Opus 4.6), Terminal-Bench 2.0 67.9% (leads Opus 4.6), LiveCodeBench 93.5%.
Cost efficiency
The standout property. ×0.1 credit cost with reasoning that competes well with Sonnet 4.6 makes V4 Pro the cost-optimisation default, far cheaper than Claude Opus 4.7.
Speed
Laut Artificial Analysis etwa 36 Token/Sekunde bei maximalem Effort. Langsamer als Kimi K2.7 Code und etwas langsamer als Opus 4.6.
Beste Agent-Aufgaben für DeepSeek V4 Pro
The PR-review agent that runs on every commit
Sonnet-tier accuracy at a fraction of Sonnet's vendor cost is what makes "review every commit, not just the big PRs" actually viable. V4 Pro reads the diff, the related files, and the linked issue, then writes a structured comment — and the per-call price is low enough that running it as a CI step on every push doesn't show up as a noticeable line item.
The scheduled summariser that runs every night
Pulls yesterday's customer conversations, support tickets, or sales calls and writes a digest. The system prompt and tool schema don't change between runs, and DeepSeek doesn't bill cache writes — so the long fixed prefix is paid for once and cached reads cost a fraction of normal input. This is where V4 Pro's pricing model genuinely changes what's affordable.
The whole-repo code agent that costs less than Opus
1M-token context with hybrid attention (Compressed Sparse Attention plus Heavily Compressed Attention) means a mid-sized codebase fits in one prompt and inference cost stays manageable as the window fills up. For cross-file refactors and architecture-level reviews, this is where you get the Opus-style "see everything at once" workflow without the Opus-style invoice.
Wann du DeepSeek V4 Pro überspringen solltest
Verzichte auf V4 Pro bei den schwierigsten Tool-Routing-Edge-Cases, in denen Sonnet 4.6 noch führt, sowie bei Bulk-Single-Shot-Arbeit, für die GPT-5.4 Mini oder Kimi K2.7 Code zu niedrigeren Kosten ausreicht.
DeepSeek V4 Pro vs andere Modelle
DeepSeek V4 Pro vs Claude Sonnet 4.6
Sonnet 4.6 (×1) gewinnt bei Tool-Routing-Edge-Cases und englischem Reasoning. V4 Pro (×0,1) gewinnt bei Kosten und ist bei Coding-Benchmarks wettbewerbsfähig (Anbieterangaben). Vor einer festen Umstellung lohnt ein A/B-Test mit einem echten Agenten.
DeepSeek V4 Pro vs Kimi K2.7 Code
Niedrigerer Multiplikator als Kimi (×0,1 vs. ×0,3). Kimi hat stärkeren Langkontext-Recall und bessere multimodale Coding-Passung; V4 Pro hat bessere Cache-Ökonomie und ein 1M-Kontextfenster. Wähle nach der wichtigeren Eigenschaft.
Fazit: Solltest du DeepSeek V4 Pro nutzen?
Pre-filter with GPT-5.4 Mini or Kimi K2.7 Code, escalate to V4 Pro for reasoning, escalate to Sonnet 4.6 only when V4 Pro stalls on tool-routing edge cases.
Häufig gestellte Fragen
When was DeepSeek V4 Pro released?
DeepSeek veröffentlichte V4 Pro am 24. April 2026 unter der MIT-Lizenz mit Open Weights.
Why are cache writes free?
DeepSeek doesn't bill the cache-write portion. Only cache reads bill, at $0.145 per 1M tokens. Stable system prompts and large reference contexts cost nothing extra to cache.
What's V4 Pro's context window?
1 million tokens with up to 384K tokens of output. The hybrid attention architecture makes the full window usable at much lower inference cost than V3.2.
How does V4 Pro compare to Claude Opus 4.6?
Vendor-reported SWE-bench Verified is within 0.2 points (80.6 vs 80.8). Terminal-Bench 2.0 favours V4 Pro (67.9 vs 65.4). Opus 4.6 leads on HLE (40.0 vs 37.7) and HMMT 2026 math (96.2 vs 95.2). At ~7× lower vendor cost, V4 Pro is the right call when reasoning quality is the bar but cost matters.
Verfügbarkeit von DeepSeek V4 Pro auf VM0
DeepSeek V4 Pro wurde aus dem VM0-Angebot entfernt und lässt sich daher weder im Chat noch in einem Workflow auswählen; auch mit eigenem API-Schlüssel ist das Modell nicht verfügbar. GPT 5.6 Luna deckt dieselbe kostensparende Stufe ab.