Для большинства пользователей в качестве оптимального значения по умолчанию рекомендуется выбрать DeepSeek V4 Flash. В наших тестах по программированию и тестах на извлечение 20,7 тыс. токенов он показал результаты, сопоставимые с версией Pro, при этом обошёлся значительно дешевле. Версия Pro оправдала свою более высокую цену лишь в самой сложной задаче: она набрала 12 из 12 баллов по строгому тесту на написание меморандума о запуске, тогда как Flash набрала 8 из 12.
Таким образом, выбор становится очевидным. Начните с версии Flash для повседневного программирования, извлечения данных и обработки больших объемов информации. Переходите на версию Pro, когда одна арифметическая ошибка, упущенное ограничение или некорректный результат могут обойтись дороже, чем сама модель.
Версия DeepSeek V4 официально выпущена?
Да. По данным на 13 августа 2026 года, Официальная страница «Модели и цены» списки DeepSeek-V4-Pro-0813 и DeepSeek-V4-Flash-0731. Именно это и является текущим состоянием — а не фраза из журнала изменений от 31 июля, в которой говорится, что версия Pro появится в ближайшее время.
DeepSeek V4 Pro
Версия: Pro-0813
Оптимальный вариант: более сложная программирование, агенты, логические выводы и результаты, требующие учета большого количества ограничений.
DeepSeek V4 Flash
Версия: Flash-0731
Оптимальный вариант: производство с высокой пропускной способностью, рутинное кодирование, поиск данных и рабочие нагрузки, для которых важна экономичность.
Названия могут вводить в заблуждение, поскольку в техническом отчете по V4 описываются варианты Preview, тогда как в действующем API используются устаревшие производственные версии. В данном обзоре термин “Pro” означает Pro-0813, а “Flash” — Flash-0731, если только в предложении явно не указано “V4 Preview”.”
Что изменилось в DeepSeek V4 Pro?
Наиболее заметные изменения касаются масштабируемости, контекстной емкости, агент-ориентированных интерфейсов и двухуровневой стратегии развития продуктов. DeepSeek’s официальная карточка модели Pro представляет модель «смеси экспертов» с общим количеством параметров 1,6 триллиона и 49 миллиардами активных параметров, выпущенную по лицензии MIT. В сопутствующих материалах V4 описываются новые разработки в области механизмов внимания и маршрутизации, направленные на обеспечение практической реализуемости обработки миллионов токенов.
- Два действующих уровня: Pro — для задач, где важна высокая качество, а Flash — для производительности и экономии.
- Гораздо более объемная рабочая память: определённое окно контекста длиной 1 млн токенов для обеих моделей.
- Максимальный предел выработки электроэнергии: до 384K выходных токенов согласно официальной спецификации.
- Интерфейсы агентов: вызовы инструментов, вывод данных в формате JSON, API ответов и доступ, совместимый со стандартом Anthropic.
- Открытые весовые категории: Доступны официальные карточки моделей и файлы версии V4, однако полномасштабное внедрение на местном уровне по-прежнему остается крупным инфраструктурным проектом.
Благодаря этому сочетанию V4 подходит для кодирования в масштабах репозиториев, длинных исследовательских пакетов и многоэтапных трассировок агентов. Это также меняет рамки конкуренции: теперь для адекватной оценки необходимо выйти за рамки качества чата и задаться вопросом, как модель ведет себя при использовании инструментов, в строгих форматах и при обработке длинных входных данных. Наша Сравнение моделей DeepSeek и ChatGPT даёт более подробную информацию о том, чем отличаются эти экосистемы.
DeepSeek V4 Pro против Flash: практическое отличие
Обе версии используют одинаковый контекст заголовка и ограничения на вывод данных, поэтому речь не идет о выборе между “полной моделью” и «моделью с коротким контекстом». В основном это решение, обусловленное соображениями качества, стоимости и планирования ресурсов. Официальный предел одновременности в Flash в пять раз превышает аналогичный показатель в Pro, в то время как стоимость токенов ввода-вывода при промахе кэша в Pro чуть более чем в три раза выше.
Краткое сравнение Pro и Flash
Официальные технические характеристики и цены проверены 13 августа 2026 года; результаты практических испытаний получены на основе одного прогона для каждой задачи и не являются официальными тестовыми результатами.
Выбирайте Flash, когда…
Вам требуется недорогое масштабируемое решение, рутинные исправления кода, извлечение данных, классификация или обработка большого количества параллельных запросов — при этом вы сможете проверять арифметические вычисления и ограничения по формату, от которых зависит многое.
Выбирайте версию Pro, если…
Результат учитывает факторы, связанные с кодом, политикой, финансами или множеством точных ограничений, при этом дополнительные затраты меньше, чем издержки, связанные с незначительным сбоем.
Практические тесты: кодирование, извлечение информации и соблюдение ограничений
13 августа 2026 года мы протестировали оба идентификатора моделей API через один и тот же конечный пункт Broly Anywhere, совместимый с OpenAI. Температура составляла 0. Каждый результат оценки представляет собой один прогон для каждой модели и задачи. Время по часам включает задержку на шлюзе и в восходящем направлении, поэтому его следует рассматривать как ориентировочный показатель, а не как стабильный рейтинг задержек.
Практическая оценочная таблица
И Pro, и Flash успешно прошли все заданные тесты.
И ответы, и все необходимые ссылки на записи были правильными.
Pro соответствовал всем правилам; Flash не соблюдал ограничения по арифметике и длине.
Тест 1: отладка на Python с использованием агентов
Этот набор инструментов предоставил каждой модели четыре инструмента — обработка списков файлов, чтение файла, запись файла и запуск тестов — в рамках небольшого проекта по ценообразованию на Python, состоящего из трёх файлов. Это больше похоже на рабочий процесс агента, чем на запрос фрагмента кода в чате.
Отладка, исправление и проверка проекта по расчету цен на Python
Обе модели следовали одному и тому же маршруту из шести вызовов, отличались лишь реализацией и давали 8 сдали. Flash выполнил этот проход за 47,378 секунд по сравнению с 95,228 секундами у Pro и использовал меньше возвращенных токенов. В данном случае не было явного победителя по качеству. Чтобы ознакомиться с другой точкой зрения, посвященной коду, см. нашу Тест по программированию на Python: DeepSeek против ChatGPT.
Тест 2: поиск досье объемом примерно 20,7 тыс. токенов
Мы приложили досье, содержащее более 180 записей, повторяющиеся отвлекающие варианты, устаревшие черновики и десять разрозненных фактов. Модель должна была дать ответ в формате ровно десяти строк и сослаться на конкретную запись в каждом ответе.
Ответьте на обширное досье, приведя точные ссылки
Обе модели набрали 22 из 22 возможных баллов: десять правильных ответов, десять правильных цитат и два балла за формат. Pro выполнила этот тест за 10,396 секунд, а Flash — за 21,737 секунд. Фактический объём используемого запроса составил около 20,7K токенов. Это делает тест полезным для оценки поиска средней длины, но при этом не проверить все окно длиной в 1 млн токенов.
Тест 3: служебная записка с четким решением о запуске
Данное задание включало в себя резюме объемом 120–180 слов, таблицу, состоящую ровно из четырёх строк, фиксированные риски и неизвестные значения, краткое решение, корректный JSON-код, а также расчёт затрат на первый год на основе данных из финансовых, юридических, инженерных, коммерческих, сервисных и безопасности документов.
Подготовить памятку по запуску с расчетами и строгими правилами вывода данных
При ограничении в 2 048 токенов на завершение обе модели использовали весь доступный бюджет на завершение при выводе результатов рассуждений и не дали видимого ответа. Мы сохранили эти записи, а затем повторно запустили тот же промпт с ограничением в 8 192 токена. Pro набрал 12/12. Flash набрал 8/12, поскольку сообщил значение $217 100 вместо $216 900, перенёс ошибку $200 в дисперсию и написал резюме из 94 слов вместо требуемых 120–180 слов.
Этот вывод носит конкретный, а не универсальный характер: Flash уже отлично справлялся с задачами кодирования и извлечения данных, в то время как Pro показал более стабильные результаты при работе с наиболее сложными комбинациями арифметических, структурных и политических ограничений. Если ваш рабочий процесс основан на использовании оболочки агента, наш Сравнение OpenClaw и Claude: Code и OpenCode помогает адаптировать модель к окружающему инструменту.
Тесты производительности DeepSeek V4: что показывают официальные данные
Наиболее надежным источником эталонных данных является Технический отчет по DeepSeek V4, однако приведенные в них таблицы и диаграммы относятся к моделям V4 Preview. Они полезны для понимания предполагаемых возможностей архитектуры и конфигурации тестирования; они не являются самостоятельными результатами тестирования для устаревшего выпуска API Pro-0813.
Результаты предварительного просмотра не являются результатами Pro-0813
Архитектура и результаты тестирования DeepSeek.
Устаревшие версии, указанные в документации API.
Результаты предварительного просмотра нельзя переименовывать в результаты Pro-0813.
В обновлении Flash от 31 июля также публикуются результаты агентов и указываются тестовые наборы, настройки и поддержка Codex. Эти детали имеют значение, поскольку межпроизводственные рейтинги могут меняться в зависимости от тестовой инфраструктуры, бюджета на вычисления, определений инструментов и правил повторных попыток. Результата без указания тестового набора недостаточно для того, чтобы объявить безоговорочного победителя.
По той же причине наши три задачи дополняют официальные данные, а не заменяют их. Они рассказывают о том, что произошло в рамках одной из раскрытых конфигураций. Если вы сравниваете продукты агентов, а не просто API моделей, то наш Руководство по кодам «Codex» и «Claude» объясняет, почему окружающий рабочий процесс может повлиять на пользовательский опыт.
Цены на API DeepSeek V4
Цены на API DeepSeek на этапе запуска необычайно низкие. В приведенной ниже таблице представлены официальные данные о стоимости за миллион токенов, проверенные 13 августа 2026 года. На официальной странице также содержится предупреждение о том, что в будущем цены значительно вырастут, поэтому эти цифры следует рассматривать как устаревшие данные периода запуска.
Цена за 1 млн токенов
Простая рабочая нагрузка без использования кэша с 10 миллионами входных токенов и 2 миллионами выходных токенов при данных тарифах составит $1,96 на Flash и $6,09 на Pro. В данной иллюстрации не учтены попадания в кэш, наценки провайдера, повторные попытки и любые последующие изменения цен. Командам, сравнивающим поставщиков, следует использовать один набор токенов и одну основу для расчёта; наш Руководство по ценам на API Claude Opus 4.6 показывает, почему для ввода, вывода и кэширования требуются отдельные строки.
Что означает контекстное окно размером 1M — и где проходят его границы
Контекстное окно объемом 1 млн токенов — это емкость, а не гарантия идеального воспроизведения информации в каждой позиции. Оно предоставляет API возможность работать с очень большими репозиториями, коллекциями документов, исследовательскими пакетами или историей действий агентов. Вопрос качества заключается в том, сможет ли модель извлечь нужную деталь, если соответствующая информация затеряна среди сотен тысяч отвлекающих токенов.
Отчет “Preview” от DeepSeek содержит график многораундового разрешения кореференций (MRCR) для входных токенов объемом от 8K до 1M. Кривая остаётся устойчивой при меньших длинах, но снижается после 128K. Это типичный признак сложной задачи с длинным контекстом, и именно поэтому фраза “поддерживает 1M” ни в коем случае не должна интерпретироваться как «без потерь при 1M».”
Интерфейс API имеет отдельные ограничения. DeepSeek’s Руководство по API «Responses» описывает реализацию без сохранения состояния: такие функции, как id_предыдущего_ответа, «беседы», «магазин» и «фон» не поддерживаются. Ввод изображений и файлов также не поддерживается, поэтому вам необходимо извлечь текст или сформировать слой состояния вне модели.
Сайт Таблица API, совместимая с Anthropic также помечает варианты изображений и сообщений в документах как неподдерживаемые. Таким образом, совместимость подразумевает привычные формы запросов и инструментарий, а не полное соответствие по каждому отдельному параметру с каждой моделью или клиентом Anthropic.
Как опробовать DeepSeek V4 Pro и Flash
У вас есть три практических варианта. Выберите один из них в зависимости от того, нужен ли вам быстрый обмен сообщениями, управление производственным API или мультимодельная рабочая среда.
Выберите способ доступа
DeepSeek — веб-приложение
Идеально подходит для тестирования модели через собственный пользовательский интерфейс DeepSeek.
Официальный API
Идеально подходит для токенизированного биллинга, инструментов, JSON, фреймворков агентов и управления производством.
GlobalGPT
Идеально подходит для запуска Pro или Flash в более широкой мультимодельной рабочей среде без необходимости предварительной установки клиентского ПО.
Маршрут 1: официальный чат DeepSeek
Начните с Официальный сайт DeepSeek если вы просто хотите ознакомиться с текущим пользовательским опытом. Доступ для потребителей и тарификация API — это разные вещи; наличие интерфейса чата не означает, что API предоставляется бесплатно.
Вариант 2: официальный API и агенты по программированию
Используйте deepseek-v4-pro или deepseek-v4-flash с задокументированными интерфейсами, совместимыми со стандартом OpenAI. Оба поддерживают режимы «thinking» и «non-thinking», вывод данных в формате JSON, вызов инструментов, API «Responses» и доступ, совместимый со стандартом Anthropic. FIM применяется только в режиме «non-thinking».
DeepSeek также публикует официальное руководство по интеграции Codex. Если вы сначала выбираете между оболочками агентов, сравните Claude: Цены и ограничения по использованию прежде чем считать, что стоимость модельного токена равна сумме всего счета.
Пользователи кода Claude могут руководствоваться той же логикой «конечная точка и модель», которая описана в нашем руководстве по Настройка модели в коде Claude, одновременно проверяя таблицу совместимости DeepSeek в режиме реального времени на наличие неподдерживаемых полей.
Маршрут 3: GlobalGPT
В базе данных GlobalGPT имеются отдельные записи для обеих моделей. Проверенный маршрут преобразования: DeepSeek V4 Pro на базе GlobalGPT. Страница продукта в формате Flash также существует, но мы не нашли подтвержденного параметра кампании, специфичного для Flash, поэтому не будем его придумывать.
Что касается рабочих процессов терминалов, то Настройка интерфейса CLI GlobalGPT в коде Claude объясняет, как мультимодельная платформа может вписаться в существующий рабочий процесс программирования. Она не заменяет встроенные инструменты репозитория, а изменяет способ доступа к моделям и их сравнения.
Какую модель DeepSeek V4 выбрать?
Соотнесите модель со стоимостью отказа
Вспышка
Выбирайте этот вариант для обработки больших объемов чатов, извлечения данных, выполнения рутинного кода, поиска информации и агентов с тщательной проверкой. Он безупречно справился с двумя из трёх наших задач при самой низкой официальной цене.
Про
Выбирайте эту модель, когда в одном результате работы сочетаются строгая арифметика, форматирование, соблюдение политики и рассуждения, охватывающие несколько областей. Это была единственная модель, набравшая 12 из 12 баллов по нашему тестовому заданию.
GlobalGPT
Выберите вариант с использованием платформы, если хотите опробовать модель или сравнить альтернативные варианты, не прибегая к предварительной разработке клиента API.
Для многих команд Flash является наиболее разумным вариантом для первоначального развертывания: он значительно дешевле, поддерживает те же заявленные ограничения по контексту и объему вывода, а также без ущерба для качества справился с нашими тестами по кодированию и извлечению данных объемом 20,7 тыс. Добавьте детерминированные проверки чисел, схемы и обязательных разделов.
Переходите на версию Pro, когда затраты на проверку или убытки от ошибок превышают экономию от использования токенов. Разница в цене действительно существует, но не менее важна и выгода от того, что документ, касающийся соблюдения нормативных требований или запуска проекта, будет составлен грамотно с первого раза. Если в ваш короткий список вошли и другие помощники, то более широкий Руководство по выбору: DeepSeek или ChatGPT может помочь отделить качество модели от экосистемы продукта.
Окончательный вердикт
DeepSeek V4 Flash — лучший вариант по соотношению цены и качества; DeepSeek V4 Pro — надежное обновление. Обе модели продемонстрировали высокую эффективность в ходе наших тестов, и ни одна из них не нуждается в трюке с 1 миллионом токенов, чтобы быть полезной. Flash не уступала Pro в области агентного кодирования и поиска средней длины. Pro выделилась, когда задача сочетала в себе арифметику, правовой статус, точную структуру, согласованность JSON и жесткое ограничение по количеству слов.
Основные причины для осторожности очевидны: текущие цены, судя по всему, будут расти, окно 1M не гарантирует восстановление без потерь, в документально подтвержденных уровнях совместимости по-прежнему не поддерживается ввод изображений и документов, а диаграммы тестов Preview не являются таблицами тестов Pro-0813.
Начните с версии Flash для проверенных проектов с большим объемом работы. Переходите на версию Pro, когда ошибки обходятся дороже, чем токены. А если вы хотите сравнить возможности перед интеграцией API, Попробуйте DeepSeek V4 Pro на GlobalGPT.
Часто задаваемые вопросы по DeepSeek V4
Версия DeepSeek V4 официально выпущена?
Да. 13 августа 2026 года в официальной документации по API DeepSeek версии DeepSeek-V4-Pro-0813 и DeepSeek-V4-Flash-0731 были указаны в качестве актуальных версий V4.
В чём заключается разница между моделями DeepSeek V4 Pro и V4 Flash?
Оба варианта поддерживают контекст объемом 1 Мб и максимальный объем вывода 384 Кб. Версия «Flash» дешевле и имеет более высокий предел параллелизма; версия «Pro» представляет собой более качественный тарифный план и продемонстрировала лучшую производительность в нашем строгом тесте с множеством ограничений.
Сколько стоит API DeepSeek V4?
13 августа 2026 года стоимость Flash составляла $0.0028 входа при попадании в кэш, $0.14 входа при промахе по кэшу и $0.28 выхода на миллион токенов. Стоимость Pro составляла $0.003625, $0.435 и $0.87. DeepSeek предупреждает, что цены будут расти.
Действительно ли DeepSeek V4 поддерживает контекстное окно длиной 1 млн токенов?
Да, в обеих текущих версиях указано контекстное окно объемом 1 млн токенов. Это ограничение по емкости, а не гарантия идеального поиска: в отчете «Preview» версии DeepSeek показано, что эффективность MRCR снижается при чрезмерно больших длинах.
Можно ли использовать DeepSeek V4 с Codex или Claude Code?
Да. DeepSeek обеспечивает документирование настроек Codex с помощью API «Responses» и предоставляет интерфейс, совместимый с Anthropic, для таких инструментов, как Claude Code, хотя не все поля и функции Anthropic поддерживаются.
DeepSeek V4 — это «открытый исходный код» или «открытый вес»?
DeepSeek публикует официальные веса V4 и указывает лицензию MIT на карте модели Pro. Для локального запуска полной версии модели Pro по-прежнему требуются значительные объёмы хранилища, оперативной памяти и инфраструктуры для инференса.
Можно ли пользоваться DeepSeek V4 бесплатно?
DeepSeek может предоставлять доступ к чату для потребителей, но оплата за использование его официального API осуществляется с помощью токенов. Доступ к любой сторонней платформе зависит от действующего тарифного плана данной платформы, поэтому не следует путать цены на веб-доступ и цены на API.
Можно ли использовать DeepSeek V4 на GlobalGPT?
Да. Для GlobalGPT предусмотрены отдельные записи для DeepSeek V4 Pro и Flash. Проверенный отслеживаемый маршрут Pro открывает модель напрямую, а общий отслеживаемый маршрут GlobalGPT можно использовать в тех случаях, когда ссылка на кампанию, предназначенная специально для Flash, недоступна.
