DeepSeek выпустила модель V4 Pro для агентной разработки

DeepSeek представила официальную версию языковой модели DeepSeek V4 Pro с индексом 0813. Она сменила предварительную сборку, вышедшую в апреле 2026 года, и стала доступна в веб-версии, приложении и API компании.

Главный акцент обновления сделан на агентных задачах: самостоятельной работе с инструментами, выполнении команд в терминале и создании программного кода. DeepSeek также добавила модуль спекулятивного декодирования DSpark, который ускоряет генерацию ответов.

По внутренним тестам компании, результат V4 Pro в Terminal-Bench 2.1 вырос с 72,1% до 87,9%. Этот тест оценивает работу ИИ-агентов в командной строке. В наборе задач по кибербезопасности CyberGym показатель увеличился с 52,7% до 83,3%, а в тесте на агентное программирование DeepSWE – с 12,8% до 62,7%.

Независимая оценка Artificial Analysis дала модели 53 балла в Intelligence Index. Такой же результат получила GLM-5.2 от Z.ai, поэтому утверждение о превосходстве DeepSeek над конкурентом в совокупном рейтинге не подтвердилось. При этом V4 Pro оказалась дешевле GLM-5.2 по расчетной стоимости выполнения типового набора заданий.

Модель построена на архитектуре MoE, или «смеси экспертов». Она содержит 1,6 трлн параметров, из которых при обработке запроса задействуются 49 млрд. Контекстное окно вмещает до 1 млн токенов, максимальная длина ответа достигает 384 тыс. токенов.

Для обращения к новой версии через API разработчикам не придется менять название модели: запросы по адресу deepseek-v4-pro автоматически перенаправляются на сборку 0813. API также поддерживает режим рассуждений, вызов инструментов и формат Responses API.

С 17 августа 2026 года DeepSeek вводит новые тарифы и разделяет их по времени нагрузки. В непиковые часы 1 млн входных токенов без кеширования обойдется в $0,66, а выходных – в $1,98. В период максимальной нагрузки цены вырастут до $1,32 и $3,96 соответственно. Обращение к кешированным данным стоит дешевле.

Ранее стало известно, что переписки пользователей DeepSeek оказались в поисковой выдаче Google.

Источники: DeepSeek, Artificial Analysis.