Модель DeepSeek V4 Pro теперь доступна в серийном производстве, однако после обновлений, выпущенных в августе 2026 года, выбор между версиями Pro, Flash и Vision-Exp стал менее очевидным. Эти три модели относятся к одному семейству, но ориентированы на разные приоритеты: надежность в сложных условиях, стоимость и объём производства или ввод изображений.
При выборе решения в первую очередь следует учитывать рабочую нагрузку. Версия Flash — разумный выбор для обработки больших объемов текста и автоматизации, где важна экономия средств. Версия Pro лучше подходит в тех случаях, когда неточные результаты приводят к дорогостоящей доработке. Если входные данные содержат изображения, используйте deepseek-v4-flash-vision-exp а не любая из моделей, работающих только с текстом.
Если вы предпочитаете объединять исследования, написание текстов, логическое мышление и помощь в программировании в рамках одного рабочего процесса, вы можете воспользоваться GlobalGPT. Также имеется специальный маршрут для DeepSeek V4 Pro. Это альтернативный интерфейс; официальный API для выставления счетов, ограничения и интеграции по-прежнему остаются частью собственной среды DeepSeek.
Версия DeepSeek V4 официально выпущена?
Да. 13 августа 2026 года компания DeepSeek объявила о начале общего выпуска модели V4 Pro. В официальной документации серийная модель обозначена как DeepSeek-V4-Pro-0813. V4 Flash отображается как DeepSeek-V4-Flash-0731, в то время как экспериментальная модель зрения, запущенная 21 августа как deepseek-v4-flash-vision-exp.
- V4 Pro: текстовая модель, предназначенная для решения более сложных задач.
- V4 Flash: текстовая модель, оптимизированная с точки зрения стоимости и объема.
- V4 Flash Vision-Exp: экспериментальный вариант, поддерживающий загрузку изображений.
Общая доступность не означает, что каждый продукт или поставщик предлагает одинаковый интерфейс, квоту или возможности интеграции. При принятии решений, касающихся API, обращайтесь к официальному Модели и цены страница и Примечания к выпуску GA.
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.
Вывод: стоит ли покупать DeepSeek V4 Pro?
DeepSeek V4 Pro стоит рассмотреть в тех случаях, когда в работе важнее контроль, чем производительность. Это не самый экономичный вариант по умолчанию: согласно API, версия Pro стоит в три раза дороже, чем Flash, по основным показателям промахов кэша при вводе и выводе данных как в часы пиковой нагрузки, так и в непиковые периоды. Такая надбавка оправдана в тех случаях, когда неверный ответ приводит к переделке работы, дополнительным затратам на проверку или операционным рискам.
Для рутинных задач Flash обеспечивает оптимальный баланс между стоимостью и масштабируемостью. Для работы с изображениями рекомендуется использовать Vision-Exp. Если ваша цель заключается не в управлении API, а в переключении между исследованиями, написанием текстов и технической поддержкой, мультимодельное рабочее пространство может оказаться более практичным решением, чем настройка каждого сервиса по отдельности.
Следующий шаг
Откройте DeepSeek V4 Pro в рабочей среде, где также собраны другие модели для исследования, написания текстов и помощи в программировании.
Попробуйте DeepSeek V4 ProЧасто задаваемые вопросы о DeepSeek V4
Вышла ли версия DeepSeek V4 Pro?
Да. Версия DeepSeek V4 Pro была выпущена в широкую продажу 13 августа 2026 года с производственным идентификатором DeepSeek-V4-Pro-0813.
В чём заключается разница между DeepSeek V4 Pro и Flash?
Flash ориентирован на стоимость и параллелизм, тогда как Pro предназначен для текстовых задач с более строгими ограничениями и более высокими издержками в случае сбоя. Оба варианта поддерживают контекстное окно объемом 1 миллион токенов и максимальный объем вывода 384K токенов.
Сколько стоит DeepSeek V4 Pro?
На 1 миллион токенов стоимость в режиме Pro вне пиковых нагрузок составляет $0,022 для входных данных с попаданием в кэш, $0,66 — для входных данных без попадания в кэш и $1,98 — для выходных данных. Цены в часы пиковой нагрузки составляют $0,044, $1,32 и $3,96.
В какие часы наблюдается пиковая нагрузка на API?
Часы пиковой нагрузки — с 01:00 до 04:00 и с 06:00 до 10:00 по UTC, с понедельника по пятницу. Во все остальное время действуют тарифы вне пиковых часов.
Поддерживает ли DeepSeek V4 загрузку изображений?
deepseek-v4-flash-vision-exp поддерживает изображения. В официальном руководстве перечислены форматы JPEG, PNG, GIF и WebP. Модели «Pro» и «Flash» следует рассматривать отдельно.
Гарантирует ли контекстное окно размером в 1 миллион токенов идеальный поиск?
Нет. Показатель в 1 миллион токенов отражает пропускную способность. Возможность поиска по-прежнему зависит от структуры документа, расположения фактов, запроса и метода проверки.
Можно ли использовать DeepSeek V4 с Codex?
Да. В официальной документации описана интеграция с помощью API Responses, а в качестве вариантов моделей указаны Flash, Pro и Vision-Exp.
Как можно опробовать DeepSeek V4 Pro без настройки API?
Вы можете воспользоваться интерфейсом, предоставляющим доступ к модели, например GlobalGPT. Этот способ подходит для общения в чате, проведения исследований, написания текстов и получения технической поддержки; его система оплаты и функциональные возможности не соответствуют официальной консоли API.
