Análise de inteligência, desempenho e preço do DeepSeek V4 Pro 0813
Provedores disponíveis
Resumo do modelo
DeepSeek V4 Pro 0813 (Max) está abaixo da média em inteligência e tem preço um pouco alto em comparação com outros modelos de pesos abertos de tamanho semelhante. Também é mais lento que a média por tarefa e um pouco verboso. O modelo aceita entrada em texto, gera saída em texto e tem uma janela de contexto de 1M tokens.
DeepSeek V4 Pro 0813 (Max) alcança 23 pontos no Artificial Analysis Intelligence Index, ficando abaixo da média entre os modelos comparáveis (mediana: 23). Na avaliação do Intelligence Index, gerou 119M tokens, um resultado um pouco verboso em comparação com a mediana de 104M.
O preço do DeepSeek V4 Pro 0813 (Max) é de $1.32 por 1M de tokens de entrada (preço alto, mediana: $0.43) e $3.96 por 1M de tokens de saída (preço alto, mediana: $1.84). Em média, a avaliação do DeepSeek V4 Pro 0813 (Max) no Intelligence Index custa $1.77 por tarefa.
Com 18.1 minutos por tarefa do Intelligence Index, DeepSeek V4 Pro 0813 (Max) é mais lento que a média em comparação com a mediana de 13.5 minutos dos modelos comparáveis (quanto menor, melhor).
| Modalidade de entrada | Compatível com: texto |
|---|---|
| Modalidade de saída | Compatível com: texto |
| Janela de contexto | 1M ~1500 páginas A4 em fonte Arial tamanho 12 |
| Parâmetros totais | 1.6T |
| Parâmetros ativos | 49B Número de parâmetros ativos por token durante a inferência |
| Licença | MIT |
| Pesos do modelo | Hugging Face |
As métricas são comparadas com modelos da mesma classe:
- Modelos sem raciocínio → comparados apenas com outros modelos sem raciocínio
- Modelos de raciocínio → comparados com modelos com e sem raciocínio
- Modelos de pesos abertos → comparados apenas com outros modelos de pesos abertos da mesma classe de tamanho:
- Muito pequeno: ≤4B parâmetros
- Pequeno: 4B–40B parâmetros
- Médio: 40B–150B parâmetros
- Grande: >150B parâmetros
- Modelos proprietários → comparados com modelos proprietários e de pesos abertos da mesma faixa de preço, usando uma proporção combinada de 3:1 entre os preços de entrada e saída:
- <$0.15 por 1M de tokens
- $0.15–$1 por 1M de tokens
- >$1 por 1M de tokens
Inteligência
Artificial Analysis Intelligence Index
Artificial Analysis Intelligence Index: pesos abertos vs. proprietários
Intelligence Index vs. custo por tarefa
Índices de capacidades
Incorporates 5 evaluations: AA-Briefcase v1.1, AA-Omniscience v1.1, HLE-Diamond, AutomationBench-AA, GDP.pdf · Higher is better
Incorporates 4 evaluations: AutomationBench-AA, AA-Briefcase v1.1, AA-Omniscience v1.1, GDP.pdf · Higher is better
Incorporates 5 evaluations: AA-Omniscience v1.1, AA-Briefcase v1.1, HLE-Diamond, GDP.pdf, AutomationBench-AA · Higher is better
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
Incorporates 4 evaluations: AA-Omniscience v1.1, AA-Briefcase v1.1, HLE-Diamond, GDP.pdf · Higher is better
Evaluations
Agentic knowledge work, Elo
Knowledge
1 - hallucination rate
Agentic SaaS workflows
Agentic scientific research workflows in a terminal
Agentic software engineering in open-source repositories
Reasoning & knowledge
Professional document reasoning, All-pass
Agentic coding & terminal use
Physics reasoning
Agentic business operations
Agentic real-world work tasks, Elo
Openness Index
Artificial Analysis Openness Index: pontuação
Custo
Custo por tarefa do Intelligence Index
Custo de executar o Artificial Analysis Intelligence Index
Preços: acertos de cache, entrada e saída
Desempenho
Medido pelo tempo por tarefa (minutos), pela velocidade de saída (tokens por segundo), pelo tempo até o primeiro token da resposta final e pelo tempo até o primeiro token (segundos)
Tempo por tarefa do Intelligence Index
Velocidade de saída
Tempo até o primeiro token da resposta final
Uso de tokens
Tokens de saída por tarefa do Intelligence Index
Janela de contexto
Janela de contexto
Tamanho do modelo (somente modelos de pesos abertos)
Tamanho do modelo: parâmetros totais e ativos
Mais detalhes
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Perguntas frequentes
Perguntas comuns sobre o DeepSeek V4 Pro 0813
O DeepSeek V4 Pro 0813 foi lançado em 13 de agosto de 2026.
DeepSeek criou o DeepSeek V4 Pro 0813.
DeepSeek V4 Pro 0813 tem 3 níveis de esforço: max, high e non-reasoning. DeepSeek V4 Pro 0813 alcança 23 (max), 21 (high) e 13 (non-reasoning) pontos no Artificial Analysis Intelligence Index. DeepSeek V4 Pro 0813 (Max) fica abaixo da média entre outros modelos de pesos abertos de tamanho semelhante (mediana: 23).
DeepSeek V4 Pro 0813 leva 18.1 minutos (max), 15.1 minutos (high) e 13.3 minutos (non-reasoning) por tarefa do Intelligence Index (com base na API de DeepSeek; quanto menor, melhor). Em tempo por tarefa, DeepSeek V4 Pro 0813 (Max) tem um resultado mais lento que a média em comparação com outros modelos de pesos abertos de tamanho semelhante (mediana: 13.5 minutos).
DeepSeek V4 Pro 0813 tem um tempo até o primeiro token da resposta final de 51.48s (max), 57.23s (high) e 2.45s (non-reasoning) (com base na API de DeepSeek). Em tempo até o primeiro token da resposta final, DeepSeek V4 Pro 0813 (Max) tem um resultado na faixa superior em comparação com outros modelos de pesos abertos de tamanho semelhante (mediana: 19.60s).
DeepSeek V4 Pro 0813 custa $1.32 por 1M de tokens de entrada (na faixa superior, mediana: $0.43) e $3.96 por 1M de tokens de saída (na faixa superior, mediana: $1.84), com base na API de DeepSeek.
DeepSeek V4 Pro 0813 custa $1.32 por 1M de tokens de entrada e $3.96 por 1M de tokens de saída (com base na API de DeepSeek). Considerando uma tarifa combinada (proporção de 7:2:1 entre acerto do cache, entrada e saída), o preço é de $0.69 por 1M de tokens. O preço pode variar conforme o provedor. Comparar preços dos provedores
Na avaliação do Intelligence Index, DeepSeek V4 Pro 0813 gerou 119M tokens de saída (max), 98.4M tokens de saída (high) e 58.3M tokens de saída (non-reasoning). Em tokens de saída, DeepSeek V4 Pro 0813 (Max) tem um resultado um pouco acima da média em comparação com outros modelos de pesos abertos de tamanho semelhante (mediana: 104M).
Sim, o DeepSeek V4 Pro 0813 (max e high) é um modelo de raciocínio. Ele usa reflexão prolongada ou raciocínio em cadeia para resolver problemas complexos antes de fornecer uma resposta. Não, o DeepSeek V4 Pro 0813 (Non-reasoning) não é um modelo de raciocínio. Ele fornece respostas diretas, sem raciocínio em cadeia prolongado.
DeepSeek V4 Pro 0813 aceita entrada em texto.
DeepSeek V4 Pro 0813 permite saída em texto.
Não, o DeepSeek V4 Pro 0813 não aceita imagens como entrada. Ele só consegue processar texto.
Não, o DeepSeek V4 Pro 0813 não é multimodal. Ele aceita apenas entrada em texto.
DeepSeek V4 Pro 0813 tem uma janela de contexto de 1M tokens. Isso determina quanto texto e histórico da conversa o modelo consegue processar em uma única solicitação.
Sim, o DeepSeek V4 Pro 0813 é um modelo de pesos abertos. Os pesos estão disponíveis publicamente e podem ser baixados para auto-hospedagem.
DeepSeek V4 Pro 0813 tem 1.6T parâmetros (49B ativos).
DeepSeek V4 Pro 0813 é um modelo de mistura de especialistas (MoE) com 1.6T parâmetros no total, mas apenas 49B parâmetros ativos são usados durante a inferência.
DeepSeek V4 Pro 0813 foi lançado sob a licença MIT. Essa licença permite o uso comercial. Ver licença
DeepSeek V4 Pro 0813 alcança 23 (max), 21 (high) e 13 (non-reasoning) pontos no Artificial Analysis Intelligence Index. Esse benchmark composto avalia os modelos em trabalho do conhecimento, programação, ciência e conhecimento geral.
Sim, o DeepSeek V4 Pro 0813 está disponível por API em 8 provedores. Comparar provedores de API
DeepSeek V4 Pro 0813 está disponível em 8 provedores de API. Comparar provedores