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Open weights model

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Released August 2026

DeepSeek V4 Pro 0813: Analyse von Intelligenz, Leistung und Preis

Name: Intelligenz
Creator: Artificial Analysis
License: https://artificialanalysis.ai/docs/legal/Terms-of-Use.pdf

Verfügbare Anbieter

GMI

Leistung

Zeit bis zum ersten Antworttoken 55.28sAusgabegeschwindigkeit 86 tok/s

19.2

Zeit pro Aufgabe des Intelligence Index (Minuten)

Kosten

Eingabe $1.32Ausgabe $3.96Cache-Rabatt 97%

$1.77

Kosten pro Aufgabe des Intelligence Index

Ausführlichkeit

Eingabe-Token 13BAusgabe/Eingabe 0.918%

119M

Ausgabetokens im Intelligence Index

DeepSeek V4 Pro 0813 (Max) zählt bei der Intelligenz zu den unterdurchschnittlichen Modellen und ist etwas teuer im Vergleich zu anderen Modellen mit offenen Gewichten ähnlicher Größe. Das Modell ist außerdem langsamer als der Durchschnitt pro Aufgabe und antwortet etwas ausführlich. Das Modell unterstützt Text als Eingabe und Text als Ausgabe. Das Kontextfenster umfasst 1M Tokens.

DeepSeek V4 Pro 0813 (Max) erzielt im Artificial Analysis Intelligence Index einen Wert von 23 und liegt damit unter dem Durchschnitt der vergleichbaren Modelle (Median: 23). Bei der Evaluation des Intelligence Index erzeugte es 119M Tokens und antwortete damit etwas ausführlich im Vergleich zum Median von 104M.

Der Preis für DeepSeek V4 Pro 0813 (Max) beträgt $1.32 pro 1 Mio. Eingabetokens (teuer; Median: $0.43) und $3.96 pro 1 Mio. Ausgabetokens (teuer; Median: $1.84). Im Durchschnitt kostet die Evaluation von DeepSeek V4 Pro 0813 (Max) im Intelligence Index $1.77 pro Aufgabe.

Mit 19.2 Minuten pro Aufgabe des Intelligence Index ist DeepSeek V4 Pro 0813 (Max) langsamer als der Durchschnitt im Vergleich zum Median vergleichbarer Modelle von 13.9 Minuten (niedriger ist besser).

Eingabemodalität	Unterstützt: Text
Ausgabemodalität	Unterstützt: Text
Kontextfenster	1M ~1500 A4-Seiten in Arial mit Schriftgröße 12
Gesamtparameter	1.6T
Aktive Parameter	49B Anzahl der pro Token während der Inferenz aktiven Parameter
Lizenz	MIT
Modellgewichte	Hugging Face

Metriken werden mit Modellen derselben Klasse verglichen:

Modelle ohne Reasoning → Vergleich nur mit anderen Modellen ohne Reasoning
Reasoning-Modelle → Vergleich mit Reasoning-Modellen und Modellen ohne Reasoning
Modelle mit offenen Gewichten → Vergleich nur mit anderen Modellen mit offenen Gewichten derselben Größenklasse:

Sehr klein: ≤4B Parameter
Klein: 4B–40B Parameter
Mittel: 40B–150B Parameter
Groß: >150B Parameter

Proprietäre Modelle → Vergleich mit proprietären Modellen und Modellen mit offenen Gewichten derselben Preisklasse anhand eines Mischpreisverhältnisses von 3:1 für Eingabe/Ausgabe:

<$0.15 pro 1 Mio. Tokens
$0.15–$1 pro 1 Mio. Tokens
>$1 pro 1 Mio. Tokens

Intelligenz

Artificial Analysis Intelligence Index · Higher is better

No publicly available API

Zeit pro Aufgabe

Inference time (minutes) per Intelligence Index task · Lower is better

No publicly available API

Kosten pro Aufgabe

Weighted average cost (USD) per Intelligence Index task · Lower is better

No publicly available API

Intelligenz

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index v5.0.1 incorporates 9 evaluations: AA-Briefcase v1.1, AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0, FrontierCode-AA 2.0, AA-Omniscience v1.1, GDP.pdf, HLE-Diamond, CritPt v2 (Hard Subset), and Terminal-Bench-Science 0.1

Artificial Analysis Intelligence Index v5.0.1 includes: AA-Briefcase v1.1, AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0, FrontierCode-AA 2.0, AA-Omniscience v1.1, GDP.pdf, HLE-Diamond, CritPt v2 (Hard Subset), Terminal-Bench-Science 0.1. See Intelligence Index methodology for further details, including a breakdown of each evaluation and how we run them.

Artificial Analysis Intelligence Index: Open Weights vs. proprietär

Indicates whether the model weights are available. Models are labelled as 'Commercial Use Restricted' if commercial use is limited by conditions, and as 'Non-commercial' if the license prohibits commercial use.

Intelligence Index vs. Kosten pro Aufgabe

Artificial Analysis Intelligence Index · Weighted average cost (USD) per Artificial Analysis Intelligence Index task

Most attractive quadrant

DeepSeek V4 Pro 0813

Pareto line

Weighted average cost per Intelligence Index task. Each evaluation’s cost is calculated from input, cache hit, cache write, reasoning, and answer token prices, divided by task count, and weighted by its Intelligence Index weight.

Fähigkeitsindizes

Misst die Leistung von Modellen bei bestimmten Fähigkeiten und in bestimmten Branchen

Finance & Accounting Index

Incorporates 5 evaluations: AA-Briefcase v1.1, AA-Omniscience v1.1, HLE-Diamond, AutomationBench-AA, GDP.pdf · Higher is better

Strategy & Ops Index

Incorporates 4 evaluations: AutomationBench-AA, AA-Briefcase v1.1, AA-Omniscience v1.1, GDP.pdf · Higher is better

Legal Index

Incorporates 5 evaluations: AA-Omniscience v1.1, AA-Briefcase v1.1, HLE-Diamond, GDP.pdf, AutomationBench-AA · Higher is better

Engineering Index

Incorporates 7 evaluations: AA-Omniscience v1.1, CritPt v2 (Hard Subset), Terminal-Bench-Science 0.1, HLE-Diamond, Terminal-Bench 4.0, FrontierCode-AA 2.0, AA-Briefcase v1.1 · Higher is better

Economics Index

Incorporates 4 evaluations: AA-Omniscience v1.1, AA-Briefcase v1.1, HLE-Diamond, GDP.pdf · Higher is better

Benchmarks

Evaluations

Intelligence evaluations measured independently by Artificial Analysis · Higher is better

AA-Briefcase v1.1

Agentic knowledge work, Elo

AA-Omniscience v1.1 Accuracy

Knowledge

AA-Omniscience v1.1 Non-Hallucination Rate

1 - hallucination rate

AutomationBench-AA

Agentic SaaS workflows

Terminal-Bench-Science 0.1

Agentic scientific research workflows in a terminal

FrontierCode-AA 2.0

Agentic software engineering in open-source repositories

HLE-Diamond

Reasoning & knowledge

GDP.pdf

Professional document reasoning, All-pass

Terminal-Bench 4.0

Agentic coding & terminal use

CritPt v2 (Hard Subset)

Physics reasoning

EnterpriseOps-Gym-AA

Agentic business operations

GDPval-AA v2.1

Agentic real-world work tasks, Elo

While model intelligence generally translates across use cases, specific evaluations may be more relevant for certain use cases.

Openness Index

Artificial Analysis Openness Index: Wert

Der Openness Index bewertet die Offenheit von Modellen auf einer normierten Skala von 0 bis 100 (höher bedeutet offener)

Kosten

Kosten pro Aufgabe des Intelligence Index

Weighted average cost (USD) per Intelligence Index task · Segmented by token type · Lower is better

Kosten für die Durchführung des Artificial Analysis Intelligence Index

Cost (USD) to run all evaluations in the Artificial Analysis Intelligence Index

The cost to run the evaluations in the Artificial Analysis Intelligence Index, calculated using the model's input, cache hit, cache write, reasoning, and answer token prices and the number of tokens used across evaluations (excluding repeats).

Preise: Cache-Treffer, Eingabe und Ausgabe

Price (USD per M Tokens)

Price per token for cached prompts (previously processed), typically offering a significant discount compared to regular input price, represented as USD per million tokens. The values shown here are the cache hit price; cache write and cache storage are billed separately and vary by provider — see "Cache pricing by provider" for detail.

Leistung

Gemessen an der Zeit pro Aufgabe (Minuten), der Ausgabegeschwindigkeit (Tokens pro Sekunde), der Zeit bis zum ersten Antworttoken und der Zeit bis zum ersten Token (Sekunden)

Zeit pro Aufgabe des Intelligence Index

Output tokens divided by end-to-end output speed (minutes per Intelligence Index task) · Speed at the model's own endpoint or the median across providers · Lower is better

The weighted average time (minutes) per Artificial Analysis Intelligence Index task: output tokens per task divided by output speed, weighted by each benchmark's weight in the Intelligence Index.

Speed and latency metrics average each endpoint's runs over the past 5 days, and the error rate pools them. We run the benchmark every 6 hours, and endpoints of deprecated models every 18 hours.

Ausgabegeschwindigkeit

Output tokens divided by total request time, including time to first token · Higher is better

Output tokens, including reasoning tokens, received per second over a request's full duration, from sending the request to receiving the final token. The headline value averages each Performance v3 workload over the past 5 days, then averages the workloads.

Zeit bis zum ersten Antworttoken

Sekunden bis zum ersten Antworttoken · Berücksichtigt die „Denkzeit“ von Reasoning-Modellen

Time to first answer token received, in seconds, after API request sent. For reasoning models, this includes the 'thinking' time of the model before providing an answer. For models which do not support streaming, this represents time to receive the completion.

Tokenverbrauch

Ausgabe-Token pro Aufgabe des Intelligence Index

Gewichtete durchschnittliche Anzahl an Ausgabe-Token für eine Aufgabe im Artificial Analysis Intelligence Index

The number of tokens required per Intelligence Index task. This is calculated by multiplying the output tokens per eval by the relative weights of each benchmark in the Intelligence Index, then dividing by task count (excluding repeats).

Kontextfenster

Context window: tokens limit · Higher is better

Larger context windows are relevant to RAG (Retrieval Augmented Generation) LLM workflows which typically involve reasoning and information retrieval of large amounts of data.

Maximum number of combined input & output tokens. Output tokens commonly have a significantly lower limit (varied by model).

Modellgröße (nur Modelle mit offenen Gewichten)

Modellgröße: Gesamtparameter und aktive Parameter

Comparison between total model parameters and parameters active during inference (billions)

The total number of trainable weights and biases in the model, expressed in billions. These parameters are learned during training and determine the model's ability to process and generate responses.

The number of parameters actually executed during each inference forward pass, expressed in billions. For Mixture of Experts (MoE) models, a routing mechanism selects a subset of experts per token, resulting in fewer active than total parameters. Dense models use all parameters, so active equals total.

Weitere Details

								Gewichte
DeepSeek V4 Pro 0813 (Max)	DeepSeek	23	1.6T 49B während der Inferenz aktiv	1M	$0.69	19.2	86	🤗	+5
DeepSeek V4 Pro 0813 (High)	DeepSeek	21	1.6T 49B während der Inferenz aktiv	1M	$0.69	15.4	76	🤗
DeepSeek V4 Pro 0813 (Non-reasoning)	DeepSeek	13	1.6T 49B während der Inferenz aktiv	1M	$0.69	14.2	84	🤗

Weitere Veröffentlichungen von DeepSeek

Häufig gestellte Fragen

Häufige Fragen zu DeepSeek V4 Pro 0813

DeepSeek V4 Pro 0813 wurde am 13. August 2026 veröffentlicht.

DeepSeek V4 Pro 0813 wurde von DeepSeek entwickelt.

DeepSeek V4 Pro 0813 hat 3 Effort-Stufen: max, high und non-reasoning. DeepSeek V4 Pro 0813 erzielt im Artificial Analysis Intelligence Index einen Wert von 23 (max), 21 (high) und 13 (non-reasoning). DeepSeek V4 Pro 0813 (Max) liegt im Vergleich zu anderen Modellen mit offenen Gewichten ähnlicher Größe unter dem Durchschnitt (Median: 23).

DeepSeek V4 Pro 0813 benötigt 19.2 Minuten (max), 15.4 Minuten (high) und 14.2 Minuten (non-reasoning) pro Aufgabe des Intelligence Index (auf Grundlage der API von DeepSeek; niedriger ist besser). DeepSeek V4 Pro 0813 (Max) ist langsamer als der Durchschnitt im Vergleich zu anderen Modellen mit offenen Gewichten ähnlicher Größe (Median: 13.9 Minuten).

DeepSeek V4 Pro 0813 hat eine Zeit bis zum ersten Antworttoken von 55.28 s (max), 57.79 s (high) und 2.48 s (non-reasoning) (auf Grundlage der API von DeepSeek). Die Zeit bis zum ersten Antworttoken von DeepSeek V4 Pro 0813 (Max) ist am oberen Ende im Vergleich zu anderen Modellen mit offenen Gewichten ähnlicher Größe (Median: 18.80 s).

DeepSeek V4 Pro 0813 kostet $1.32 pro 1 Mio. Eingabetokens (am oberen Ende; Median: $0.43) und $3.96 pro 1 Mio. Ausgabetokens (am oberen Ende; Median: $1.84). Die Angaben basieren auf der API von DeepSeek.

DeepSeek V4 Pro 0813 kostet $1.32 pro 1 Mio. Eingabetokens und $3.96 pro 1 Mio. Ausgabetokens (auf Grundlage der API von DeepSeek). Bei einem Mischpreis mit einem Verhältnis von 7:2:1 für Cache-Treffer, Eingabe und Ausgabe entspricht dies $0.69 pro 1 Mio. Tokens. Der Preis kann je nach Anbieter variieren. Preise der Anbieter vergleichen

Bei der Evaluation des Intelligence Index erzeugte DeepSeek V4 Pro 0813 119M Ausgabetokens (max), 98.4M Ausgabetokens (high) und 58.3M Ausgabetokens (non-reasoning). Die Anzahl der Ausgabetokens von DeepSeek V4 Pro 0813 (Max) ist etwas höher als der Durchschnitt im Vergleich zu anderen Modellen mit offenen Gewichten ähnlicher Größe (Median: 104M).

Ja, DeepSeek V4 Pro 0813 (max und high) ist ein Reasoning-Modell. Es nutzt längere Denkprozesse oder Chain-of-Thought-Reasoning, um komplexe Probleme zu bearbeiten, bevor es eine Antwort gibt. Nein, DeepSeek V4 Pro 0813 (Non-reasoning) ist kein Reasoning-Modell. Es antwortet direkt, ohne längeres Chain-of-Thought-Reasoning.

DeepSeek V4 Pro 0813 unterstützt Text als Eingabe.

DeepSeek V4 Pro 0813 unterstützt Text als Ausgabe.

Nein, DeepSeek V4 Pro 0813 unterstützt keine Bildeingaben. Es kann nur Text verarbeiten.

Nein, DeepSeek V4 Pro 0813 ist nicht multimodal. Es unterstützt nur Text als Eingabe.

DeepSeek V4 Pro 0813 hat ein Kontextfenster von 1M Tokens. Es bestimmt, wie viel Text und Gesprächsverlauf das Modell in einer einzelnen Anfrage verarbeiten kann.

Ja, DeepSeek V4 Pro 0813 hat offene Gewichte. Die Modellgewichte sind öffentlich verfügbar und können zum Selbsthosten heruntergeladen werden.

DeepSeek V4 Pro 0813 hat 1.6T Parameter (49B aktiv).

DeepSeek V4 Pro 0813 ist ein Mixture-of-Experts-Modell (MoE) mit insgesamt 1.6T Parametern, von denen während der Inferenz jedoch nur 49B aktiv sind.

DeepSeek V4 Pro 0813 wird unter der Lizenz MIT veröffentlicht. Diese Lizenz erlaubt die kommerzielle Nutzung. Lizenz anzeigen

DeepSeek V4 Pro 0813 erzielt im Artificial Analysis Intelligence Index einen Wert von 23 (max), 21 (high) und 13 (non-reasoning). Dieser zusammengesetzte Benchmark bewertet Modelle in den Bereichen Wissensarbeit, Programmierung, Wissenschaft und Allgemeinwissen.

Ja, DeepSeek V4 Pro 0813 ist über 8 Anbieter per API verfügbar. API-Anbieter vergleichen

DeepSeek V4 Pro 0813 ist über 8 API-Anbieter verfügbar. Anbieter vergleichen

DeepSeek V4 Pro 0813: Analyse von Intelligenz, Leistung und Preis

Modellübersicht

Technische Spezifikationen

131 Modelle in dieser Klasse

Intelligenz

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index: Open Weights vs. proprietär

Artificial Analysis Intelligence Index

Open Weights

Intelligence Index vs. Kosten pro Aufgabe

Cost per Intelligence Index Task

Artificial Analysis Intelligence Index

Fähigkeitsindizes

Evaluations

Intelligence Evaluation Relevance

Artificial Analysis Intelligence Index

Openness Index

Artificial Analysis Openness Index: Wert

Kosten

Kosten pro Aufgabe des Intelligence Index

Cost per Intelligence Index Task

Kosten für die Durchführung des Artificial Analysis Intelligence Index

Cost to Run Artificial Analysis Intelligence Index

Preise: Cache-Treffer, Eingabe und Ausgabe

Cache Hit

Leistung

Zeit pro Aufgabe des Intelligence Index

Time per Intelligence Index Task

Time Period

Ausgabegeschwindigkeit

End-to-End Output Speed

Zeit bis zum ersten Antworttoken

Time to First Answer Token

Tokenverbrauch

Ausgabe-Token pro Aufgabe des Intelligence Index

Output Tokens per Intelligence Index Task

Kontextfenster

Kontextfenster

Context Window for RAG

Context Window

Modellgröße (nur Modelle mit offenen Gewichten)

Modellgröße: Gesamtparameter und aktive Parameter

Total Parameters

Active Parameters at Inference Time

Weitere Details

Weitere Veröffentlichungen von DeepSeek

Häufig gestellte Fragen

Wann wurde DeepSeek V4 Pro 0813 veröffentlicht?

Wer hat DeepSeek V4 Pro 0813 entwickelt?

Wie intelligent ist DeepSeek V4 Pro 0813?

Wie schnell ist DeepSeek V4 Pro 0813?

Wie hoch ist die Latenz von DeepSeek V4 Pro 0813?

Wie viel kostet DeepSeek V4 Pro 0813?

Wie gestaltet sich der API-Preis von DeepSeek V4 Pro 0813?

Wie ausführlich antwortet DeepSeek V4 Pro 0813?

Ist DeepSeek V4 Pro 0813 ein Reasoning-Modell?

Welche Eingabemodalitäten unterstützt DeepSeek V4 Pro 0813?

Welche Ausgabemodalitäten unterstützt DeepSeek V4 Pro 0813?

Kann DeepSeek V4 Pro 0813 Bilder verarbeiten?

Ist DeepSeek V4 Pro 0813 multimodal?

Wie groß ist das Kontextfenster von DeepSeek V4 Pro 0813?

Hat DeepSeek V4 Pro 0813 offene Gewichte?

Wie viele Parameter hat DeepSeek V4 Pro 0813?

Was sind die aktiven Parameter von DeepSeek V4 Pro 0813?

Unter welcher Lizenz steht DeepSeek V4 Pro 0813?

Wie schneidet DeepSeek V4 Pro 0813 in Benchmarks ab?

Ist DeepSeek V4 Pro 0813 über eine API verfügbar?

Wo kann ich DeepSeek V4 Pro 0813 verwenden?