Originaltitel: (DeepSeek V4 Pro im offiziellen Release live)
Originalautor:动察Beating

Der DeepSeek V4 Pro im offiziellen Release ist da.

Am späten Abend des 12. August hat die DeepSeek-API-Dokumentation offiziell die Modellversion, die deepseek-v4-pro entspricht, auf DeepSeek-V4-Pro-0813 aktualisiert. Damit können Entwickler die neue Version nun direkt über die API aufrufen; der Preis liegt bei 3 Yuan pro Million Token für Eingaben und 6 Yuan pro Million Token für Ausgaben. Bei Cache-Treffern für Eingaben beträgt der Preis nur 0,025 Yuan pro Million Token.

V4 Pro-0813 unterstützt weiterhin ein Kontextfenster von 1 Million Token; die maximale Ausgabe erreicht 384.000 Token. Gleichzeitig werden zwei Modi unterstützt: „mit Denken“ und „ohne Denken“. Fähigkeiten wie JSON Output und Tool Calls sind ebenfalls verfügbar.

Stand am späten Abend des 12. August: In den offiziellen Update-Logs von DeepSeek wurde noch keine separate Ankündigung zum V4 Pro im offiziellen Release veröffentlicht. Allerdings hatte DeepSeek bereits bei den zuvor erfolgten Updates des V4-Flash-Release ausdrücklich gesagt, dass der V4 Pro im offiziellen Release anschließend erscheinen werde. Heute ist der Modellknoten im API-Backend bereits von der vorherigen Version auf DeepSeek-V4-Pro-0813 umgestellt.

Seit dem ersten Erscheinen von V4 sind inzwischen nahezu vier Monate vergangen.

Am 24. April veröffentlichte DeepSeek dieses Jahr V4 Preview und brachte zugleich V4 Pro und V4 Flash heraus. V4 Pro ist dabei die Flaggschiff-Version der gesamten Reihe; die Gesamtparameterzahl beträgt 1,6 T. Pro Token werden etwa 49B Parameter aktiviert, und es wird ein Kontextfenster von 1 Million Token unterstützt. Von Anfang an wurde die V4-Generation spürbar bei Coding, Tool-Calls und Langzeit-Agent-Aufgaben gestärkt.

Am 31. Juli brachte DeepSeek V4-Flash-0731 heraus. Offiziell heißt es, diese Version halte die ursprüngliche Modellarchitektur und -größe bei, habe aber vor allem ein erneutes Post-Training erhalten; die Agent-Fähigkeiten seien deutlich verbessert worden, außerdem sei sie nativ um die Responses-API erweitert worden und auf Codex angepasst worden. Damals betonte DeepSeek außerdem ausdrücklich, dass sich das Update nur auf Flash bezieht; Pro und das Modell für die Web-Version hätten sich nicht geändert. Der V4 Pro im offiziellen Release wurde anschließend veröffentlicht.

Jetzt ist das letzte Puzzleteil für Pro endlich eingesetzt.

Diese Generation von DeepSeek-Modellen dreht sich immer stärker um Agent

Der Zeitpunkt der Veröffentlichung des V4 Pro im offiziellen Release passt genau zur nächsten großen Verlagerung der Produkt-Schwerpunkte in der gesamten Branche für große Modelle.

Wenn Modellhersteller dieses Jahr neue Produkte herausbringen, wird der Platz, den sie für den reinen Vergleich von Wissensfragen, Mathematik und traditionellen Benchmarks verwenden, immer geringer. Coding, Computer Use, Tool Use, die Erfolgsquote bei Langzeitaufgaben sowie die Frage, wie viel es kostet, eine Aufgabe überhaupt einmal zu erledigen, werden zu den neuen Kernkennzahlen.

Als OpenAI im Juli GPT-5.6 veröffentlichte, widmete es viel Text dem Thema Agent- und Coding-Fähigkeiten. GPT-5.6 Sol unterstützt eine neue Option „max reasoning effort“ und führt zudem den Ultra-Modus ein, bei dem mehrere Agenten parallel komplexe Aufgaben erledigen. Die Responses-API ermöglicht außerdem, dass Modelle direkt Programme schreiben, Tools koordinieren, Zwischenergebnisse verarbeiten und dann entscheiden, was als Nächstes zu tun ist. OpenAI hat sogar „wie viel Arbeit man mit jedem Dollar erledigen kann“ direkt zu einem der wichtigsten Verkaufsargumente dieser Produktgeneration gemacht.

Auch die Roadmap von Anthropic ist sehr ähnlich.

6 月底 veröffentlichte Claude Sonnet 5, dessen wichtigste Verbesserungen im Wesentlichen auf Coding, Agent, Computer Use und Aufgaben über lange Zeiträume ausgerichtet sind. Anthropic bietet unterschiedliche Effort-Level an, damit Entwickler die Stärke des Denkens je nach Aufgabe wählen können; am 10. August kündigte Anthropic dann außerdem, dass der ursprüngliche Promotionspreis von Sonnet 5 in Höhe von 2 US-Dollar pro Million Eingabe und 10 US-Dollar pro Million Ausgabe dauerhaft beibehalten wird.

Die Modellunternehmen stehen heute nicht mehr nur vor der Frage, wer „intelligenter“ ist.

Ein Agent kann möglicherweise viele Minuten bis hin zu mehreren Stunden am Stück laufen, wiederholt Code lesen und schreiben, Informationen durchsuchen, den Browser und externe Tools aufrufen. Sobald man wirklich in eine Produktionsumgebung einsteigt, steigen die Anzahl der Modellaufrufe schnell. Leistungsfähigkeit, Geschwindigkeit, Token-Verbrauch und die Aufrufpreise entscheiden dann gemeinsam darüber, ob ein Agent-Produkt überhaupt „anspringen“ kann.

Das Design von DeepSeek V4 verläuft im Grunde auch in diese Richtung.

Ein Kontext von 1 Million Token erlaubt es dem Modell, bei einem Durchlauf größere Code-Repositories, unternehmensweite Wissensdatenbanken und den Verlauf von Aufgaben einzulesen. Tool Calls sorgen für die Interaktion mit externen Umgebungen; die Kompatibilität mit der Anthropic-API sowie die Responses-API, die Flash bereits zuerst unterstützte, senken die Einstiegshürde, um das Modell in bestehende Agent-Toolchains zu integrieren. Als DeepSeek V4 im April herausbrachte, öffnete es bereits gleichzeitig OpenAI-ChatCompletions- und Anthropic-Format-Schnittstellen.

Das ist auch der Punkt, der dafür sorgt, dass der V4 Pro im offiziellen Release im Vergleich zu „einfach noch ein weiteres“ DeepSeek-Modell stärker ins Blickfeld rückt. DeepSeek macht die Modelle gerade zu einer Agent-Grundlage, die direkt aufgerufen werden kann.

Nach dem Launch des V4 Pro im offiziellen Release ist die Schichtung des Produktangebots dieser DeepSeek-Generation noch klarer geworden.

Aktuell kostet der V4 Flash die Eingabe mit 1 Yuan pro Million Token, der Pro mit 3 Yuan; Flash-Ausgabe 2 Yuan, Pro 6 Yuan. Die Preise unterscheiden sich exakt um das Dreifache. Sowohl V4 Pro als auch Flash unterstützen 1 Million Kontext, aber Pro nutzt einen größeren Umfang an aktivierten Parametern; das zielt stärker auf komplexes Reasoning, Coding und schwierigere Agent-Aufgaben.

Flash übernimmt viele umfangreiche, hochfrequente und kostenempfindliche Aufgaben, während Pro die schwereren Arbeiten abbekommt.

Der Wettbewerb um große Modelle in 2025 dreht sich noch oft um den Spruch „Welches Flaggschiff-Modell hat die besten Scores?“. Bis 2026 ähneln die Modelle immer mehr einer echten Software-Infrastruktur: Sie müssen nicht nur klug sein, sondern auch stabile APIs, lange Kontexte, Tool-Calls, eine ausreichend hohe Parallelität bieten und so bepreist sein, dass Entwickler auch wirklich damit rechnen können.

Nachdem der V4 Pro im offiziellen Release live ist, ist das Produktbild dieser Generation von DeepSeek V4 endlich komplett.

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